【MATLAB序列】_<MATLAB序列>全部问题与内容精选-阿里云

文章 2024-04-22 来自：开发者社区

MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26318 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。要训练深度神经网络对序列数据的每个时间步进行分类，可以使用 _序列对序列 LSTM 网络_。序列_对_序列 LSTM 网络使您能够对序列数据的每个单独时间步进行不同的预测。此示例使用从佩戴在身上的智能手机获取的传感器...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Matlab正态分布、历史模拟法、加权移动平均线 EWMA估计风险价值VaR和回测标准普尔指数 S&P500时间序列

此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析。这三种方法是：正态分布历史模拟指数加权移动平均线 (EWMA) 风险价值是一种量化与投资组合相关的风险水平的统计方法。VaR 衡量指定时间范围内和给定置信水平的最大损失量。回测衡量 VaR 计算的准确性。使用 VaR 方法，计算损失预测...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测

描述使用 garch 指定一个单变量GARCH（广义自回归条件异方差）模型。 garch 模型的关键参数包括： GARCH 多项式，由滞后条件方差组成。阶数用_P_表示。 ARCH多项式，由滞后平方组成。阶数用_Q_表示。 P 和 Q 分别是 GARCH 和 ARCH 多项式中的最大非零滞后。其他模型参数包括平均模型偏移、条件...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类

本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类。要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。本示例使用日语元音数据集。此示例训练LSTM网络来识别给定时间序列数据的说话者，该时间序列数据表示连续讲话的两个日语元音。训练数据包含九位发言人的时间序列数据。每个序列具有12个...

文章 2024-01-09 来自：开发者社区

EI级 | Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测

1.【EI级】Matlab实现VMD-TCN-GRU多变量时间序列预测（光伏功率数据）； Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测； VMD对光伏功率分解，TCN-GRU模型对分量分别建模预测后相加 2.运行环境为Matlab2021a及以上； 3.数据集为excel（光伏功率数据），输入多个特征，输出单个变量，多变量光伏功率时...

文章 2023-12-27 来自：开发者社区

【MATLAB】PSO粒子群优化BiLSTM（PSO_BiLSTM）的时间序列预测

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1 基本定义基于PSO粒子群优化的BiLSTM的时间序列预测算法的基本原理如下：「双向长短时记忆（BiLSTM）模型」：这是一种深度学习模型，特别适用于处理时序数据。BiLSTM模型能够同时捕捉时间序列数据的长期依赖关系和短期模式，从而在时间序列预测中表现出色。「粒子群优化（PSO）算法」：这是一种优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来寻找....

文章 2023-12-26 来自：开发者社区

【MATLAB】PSO粒子群优化LSTM（PSO_LSTM）的时间序列预测

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1 基本定义PSO粒子群优化LSTM（PSO-LSTM）是一种将粒子群优化算法（PSO）与长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的混合模型。该算法通过模拟鸟群觅食行为，在解空间中搜索和迭代，以找到全局最优解。在PSO-LSTM中，每个粒子代表一个LSTM模型的参数组合。粒子的位置表示参数的取值，速度表示参数的更新方向和幅度。粒子群根据个....