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【代码分享】基于VMD（变分模态分解）-RIME（霜冰算法优化）-LSTM的时间序列预测模型

程序名称：基于VMD（变分模态分解）-RIME（霜冰算法优化）-LSTM的时间序列预测模型实现平台：matlab代码简介：提出了变分模态分解(VMD)和霜冰算法优化法(RIME)与长短期记忆神经网络(LSTM

电力系统爱好者·2024-02-07 11:40

【代码推荐指南】时间序列与回归分类预测、电力系统运行优化与规划

电力系统爱好者·2024-02-07 11:10

【代码分享】基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的时间序列回归预测

程序名称：基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的多变量回归预测实现平台：matlab代码简介：霜冰优化算法（RIME）是一项2023年发表于SCI、中科院二区Top期刊《Neurocomputing》上的新型优化算法。目前尚未发现任何关于RIME优化算法应用的相关文献。该优化算法将霜冰形成过程成功模拟，并将其应用于算法搜索领域。具体而言，该算

电力系统爱好者·2024-02-07 11:39

LSTM进行时间序列预测还有哪些创新点，有什么推荐的好发论文的模型和代码？

LSTM进行时间序列预测还有哪些创新点，有什么推荐的好发论文的模型和代码？时间序列分析是处理时间相关数据的一种方法，常用于预测、趋势分析和模式识别等应用。

电力系统爱好者·2024-02-07 11:39

多维时序 | Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2024-02-07 11:27

故障诊断 | 一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）

每个样本应该是一个序列数据，例如时间序列或文本序列。确保每个样本都

机器学习之心·2024-02-07 11:27

时序数据库Influxdb查询多个字段_field同一时间的值，组成一条数据

问题1、Influxdb是一种时间序列数据库，在我的项目中主要用来存储换热站的测点数据的。换热站有非常多的测点，我们用Flux语法去查询测点数据，返回的数据结构是每个测点字段对应的所有时间数据。

小苹果1357·2024-02-07 09:07

逻辑思维（四）

在思考这些多变的动向时，只要沿时间序列或因果关系等流程来思考整理，就会变得更容易理解。对于运营和指南，流程图都非

安安Ro7cie·2024-02-07 08:25

GEE——如何利用降水数据绘制指定区域长时间序列的降水分布图和提取每个月（逐月）的降水平均数据

如何利用降水数据绘制指定区域长时间序列的降水分布图和提取每个月的指定降水数据？

此星光明·2024-02-07 08:52

严恭敏 matlab,惯性仪器测试与数据分析 [严恭敏编] 2012年版

全书内容可大致分为三个部分：①惯性器件测试部分，介绍了几种常见惯性器件的工作原理和误差建模、惯性器件测试的基本原理和方法以及实验室中常用的惯性仪器测试设备；②数据分析部分，包括回归分析、时间序列分析、频谱分析

洋溢最棒·2024-02-07 05:01

SCI一区级 | Matlab实现CGO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现CGO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab

机器学习之心·2024-02-07 05:59

时间序列预测 —— DeepAR 模型

时间序列预测——DeepAR模型DeepAR模型是一种专门用于处理时间序列概率预测的深度学习模型，它可以自动学习数据中的复杂模式，提高预测的准确性。

Persist_Zhang·2024-02-07 04:21

清醒和非快速眼动睡眠EEG微状态序列的频率分析

本研究旨在对清醒和非快速眼动(NREM)睡眠阶段的非平滑EEG微状态序列进行更广泛的时间序列分析。

茗创科技·2024-02-06 17:01

基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）4.2长短时记忆网络（LSTM）4.3CNN+LSTM网络结构5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序functionlayers=func_CNN_LSTM_layer(Nfeat,Nfilter,Nout)layers=[%输入特

简简单单做算法·2024-02-06 14:42

电力负荷预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力负荷预测|Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列）所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律

天天酷科研·2024-02-06 09:27

电力负荷预测 | Matlab实现基于RBF径向基神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力负荷预测|Matlab实现基于RBF径向基神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列）所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律

天天酷科研·2024-02-06 09:26

TDengine 签约杭州云润，助力某大型水表企业时序数据处理

由于电表水表数据具有时间序列的特点，传统的数据库和数据处理方式往往难以满足大规模数据的高速采集、存储和实时分析需求。

涛思数据（TDengine）·2024-02-06 09:39

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合

机器学习之心·2024-02-06 08:55

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost

机器学习之心·2024-02-06 08:22

基于深度学习算法的轴承故障自主分类

,直径2,直径3），轴承的工作状态有10类：表1轴承故障类别外圈故障内圈故障滚珠故障正常直径11230直径2456直径3789实验包含以下两个文件：1.train.csv，训练集数据，1到6000为按时间序列连续采样的振动信号数值

deleteeee·2024-02-06 06:08

在Python中使用pandas进行文件读取和写入方法详解

Pandas是Python的一个功能强大且灵活的三方包，可处理标记和时间序列数据。还提供统计方法、启用绘图等功能。

代码输入中...·2024-02-06 02:13

动手学深度学习-13 循环神经网络进阶

循环神经网络进阶GRURNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT）⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系•重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系；•更新⻔有助于捕捉时间序列

Xavier学长·2024-02-06 00:52

基于python的CV变异系数计算软件（适用于长时间栅格数据）

2.计算结果如下，CV值越高表明该地区的生态环境质量时间序列的稳定性越低，反之则稳定性越高。3.话不多说，直接上代码，有编程基础的可以自己调试，小白可以使用本人编好的exe程序，链接在下面。

RS GIS遥感地信学习·2024-02-05 21:31

Python的Mann-Kendall非参数检验和计算Hurst指数

假定X1,X2,...Xn为时间序列变量[1]，n为时间序列的长度，M-K法定义统计量S为其中式中，xj、xk分别为第j、k年对应的观测值，且jinputdata[i]:t=t+1elifinputdata

独孤尚亮dugushangliang·2024-02-05 21:01

重标极差分析 Hurst指数计算

在时间序列分析中，有时候会用到hurst指数，今天分享Hurst指数的计算方法。

独孤尚亮dugushangliang·2024-02-05 21:30

逐像元计算Hurst指数和趋势率Slope的Matlab代码实现

作为判断时间序列数据遵从随机游走还是有偏的随机游走过程的指标（参考文章：【Matlab】逐像元Hur

地理学码农·2024-02-05 21:59

基于python的Hurst计算预测未来发展趋势（长时序栅格影像）

1.Hurst指数反映了时间序列长期记忆性的程度，即过去的信息对未来的影响程度。

RS GIS遥感地信学习·2024-02-05 21:58

机器学习本科课程大作业多元时间序列预测

1.问题描述1.1阐述问题对某电力部门的二氧化碳排放量进行回归预测，有如下要求数据时间跨度从1973年1月到2021年12月，按月份记录。数据集包括“煤电”，“天然气”，“馏分燃料”等共9个指标的数据（其中早期的部分指标notavailable）要求预测从2022年1月开始的半年时间的以下各个部分的排放量二氧化碳的排放情况具体分为九项指标：CoalElectricPowerSectorCO2Emi

11egativ1ty·2024-02-05 20:18

时间序列预测 —— ConvLSTM 模型

时间序列预测——ConvLSTM模型时间序列预测是一项重要的任务，ConvLSTM（卷积长短时记忆网络）是深度学习领域中用于处理时序数据的强大工具之一。

Persist_Zhang·2024-02-05 14:59

Python的Prophet库进行时间序列预测

我们将探讨如何使用Facebook开源的Prophet库进行时间序列预测。Prophet是一个强大的工具，它可以处理时间序列数据中的季节性变化和趋势变化。

田猿笔记·2024-02-05 11:24

时间序列建模分析

时序数据的特点：1.时间序列数据依赖于时间，但不一定是时间的严格函数。2.时间序列数据每时刻上的值具有一定的随机性，不可能完全准确地用历史值去预测。

何hw·2024-02-05 09:06

python常用pandas函数nlargest / nsmallest及其手动实现

它特别适用于处理具有关系型数据或带标签数据的情况，同时在时间序列分析方面也有着出色的表现。pandas库广泛应用于数据挖掘和分析、金融和经济分析、科学和工程计算等领域。使用pandas库可以

Hann Yang·2024-02-05 08:52

神经网络 | 基于 CNN 模型实现土壤湿度预测

本文将使用PaddlePaddle作为深度学习框架，通过数据分析、可视化、数据预处理、模型组网、模型训练和模型预测，基于卷积神经网络（CNN）模型来来处理时间序列数据，完成10cm土壤湿度的预测，从而实现一

半亩花海·2024-02-05 05:38

python智慧交通数据分析系统时间序列预测算法爬虫出行速度预测拥堵预测大数据毕业设计（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言、Flask框架、requests爬虫、sqlite数据库、时间序列预测fbprophet库、预测出行速

vx_biyesheji0001·2024-02-04 23:40

python智慧交通数据分析系统时间序列预测算法出行速度预测拥堵预测（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言、Flask框架、requests爬虫、sqlite数据库、时间序列预测fbprophet库、预测出行速

q_3548885153·2024-02-04 22:21

SCI一区级 | Matlab实现CGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现CGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现

机器学习之心·2024-02-04 21:23

时间序列Prophet

讲解https://zhuanlan.zhihu.com/p/463183142案例：https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/83412058案例：https://www.7b3.cn/chatgpt

噶噶~·2024-02-04 21:14

Ai 算法之Transformer 模型的实现: 一、Input Embedding模块和Positional Embedding模块的实现

RNN通过隐藏层中的循环结构来传递时间序列中的信息，从而使当前的计算可以参照之前的信息。但这种模型有梯度爆炸和梯度消失的风险，所以只能做简单的生成任务。LSTM：长短记忆网络。

千年奇葩·2024-02-04 21:38

普罗米修斯监控 Oracle,详解prometheus监控golang服务实践记录

prometheus基本原理介绍prometheus是基于metric采样的监控，可以自定义监控指标，如：服务每秒请求数、请求失败数、请求执行时间等，每经过一个时间间隔，数据都会从运行的服务中流出，存储到一个时间序列数据库中

诗与星空·2024-02-04 12:04

挑战杯 LSTM的预测算法 - 股票预测天气预测房价预测

laafeer·2024-02-04 03:11

pandas.date_range()

periods=None,freq=None,tz=None,normalize=False,name=None,closed=None,**kwargs)返回一个固定频率的DatetimeIndex类型数据（时间序列

乂尤先生·2024-02-04 00:05

2024美赛E题数学建模思路代码数据分享

模型选择：对于气候：l根据历史的气候数据，对未来的极端天气进行预测（时间序列分析），可以利用季节性ARIMA，长短期记忆网络（LSTM），向量自回归（VAR）模型等

千千小屋grow·2024-02-03 20:28

多维时序 | Matlab实现CNN-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-02-03 15:16

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合

机器学习之心·2024-02-03 15:16

2024美国大学生数学建模竞赛美赛E题matlab代码解析

2024美赛E题SustainabilityofPropertyInsurance（财产保险的可持续性）因为一些不可抗力，下面仅展示部分代码（很少部分部分）和部分分析过程，其余代码看文末ARIMA模型：

DS数模·2024-02-03 14:10

4、以时间序列为特征

在早期的课程中，我们研究了时间序列的一些属性，这些属性最容易被建模为时间依赖性属性，也就是说，我们可以直接从时间索引中得到特征。

AI算法蒋同学·2024-02-03 07:58

5、混合模型（Hybrid Models）

2、组件和残差为了我们能设计有效的混合模型，我们需要更好地理解时间序列是如