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灰狼算法(GWO)优化最小二乘支持向量机分类预测,GWO-LSSVM分类预测,多输入
单输出
模型 多特征输入
单输出
的二分类及多
灰狼算法(GWO)优化最小二乘支持向量机分类预测,GWO-LSSVM分类预测,多输入
单输出
模型。 多特征输入
单输出
的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-12-11 14:43:02
88KB
支持向量机
1
蛇群算法(SO)优化最小二乘支持向量机分类预测,SO-LSSVM分类预测,多输入
单输出
模型 多特征输入
单输出
的二分类及多分类
蛇群算法(SO)优化最小二乘支持向量机分类预测,SO-LSSVM分类预测,多输入
单输出
模型。 多特征输入
单输出
的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-12-11 14:35:39
88KB
支持向量机
1
金豺算法(GJO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测,GJO-BiLSTM分类预测,多输入
单输出
多特征输入
单输出
的二
金豺算法(GJO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测,GJO-BiLSTM分类预测,多输入
单输出
。 多特征输入
单输出
的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-12-11 12:21:46
75KB
神经网络
1
基于麻雀算法优化深度置信网络(SSA-DBN)的分类预测,优化参数为隐藏层节点数目,迭代次数,学习率 多特征输入
单输出
的二分
基于麻雀算法优化深度置信网络(SSA-DBN)的分类预测,优化参数为隐藏层节点数目,迭代次数,学习率。 多特征输入
单输出
的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-12-07 13:52:07
82KB
网络
网络
1
麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机分类预测,SSA-LSSVM分类预测,多输入
单输出
模型 多特征输入
单输出
的二分类及多
麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机分类预测,SSA-LSSVM分类预测,多输入
单输出
模型。 多特征输入
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的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-12-07 13:30:14
87KB
支持向量机
1
麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测,多特征输入模型,SSA-HKELM分类预测 多特征输入
单输出
的
麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测,多特征输入模型,SSA-HKELM分类预测。 多特征输入
单输出
的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-12-07 13:28:01
75KB
1
灰狼算法(GWO)优化卷积神经网络CNN分类预测,GWO-CNN分类预测,多输入
单输出
模型 多特征输入
单输出
的二分类及多分类
灰狼算法(GWO)优化卷积神经网络CNN分类预测,GWO-CNN分类预测,多输入
单输出
模型。 多特征输入
单输出
的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图
2023-12-05 00:52:15
64KB
1
基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM时间序列预测,LSTM-Attention时间序列预测,单输入
单输出
模
基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM时间序列预测,LSTM-Attention时间序列预测,单输入
单输出
模型。 运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2023-12-01 23:39:28
26KB
网络
网络
matlab
lstm
1
粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机分类预测,PSO-LSSVM分类预测,多输入
单输出
模型 多特征输入
单输出
的二分类及
粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机分类预测,PSO-LSSVM分类预测,多输入
单输出
模型。 多特征输入
单输出
的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-11-29 09:48:49
87KB
支持向量机
1
融合柯西变异和反向学习改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测,SSAnew-BP回归预测,多变量输入
单输出
模型 评价
融合柯西变异和反向学习改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测,SSAnew-BP回归预测,多变量输入
单输出
模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2023-11-06 20:49:48
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