我们对所提出的XGBoost-TDA模型进行了全面的评估，对比了6种前沿的风电功率预测方法，包括LSTM、Transformer、GRU、TCN、LightGBM以及XGBoost扩展金融因子。通过使用E(NMAE)、E(NRMSE)、C(R)和E(R)^2这四大评估指标，并结合运行时间，我们深入探讨了模型的预测精度和训练速度。最终的评估结果显示，本文所提出的XGBoost...
基于VMD滚动分解+Transformer-GRU并行的锂电池剩余寿命预测模型 05:11 时间序列分类| LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合 03:19 多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型 建模先锋 132 0 超强预测算法:XGBoost预测模型 建模先锋 360 0 重磅!轴承寿命预测全家桶来了! 建模先锋 515 0 ...
SO-CNN-LSTM-MATT蛇群算法优化注意力机制深度学习多特征分类预测 算法 深度学习 cnn SO-CNN-LSTM 蛇群算法优化 原创 3月前 45 阅读 TCN-Transformer+LSTM多变量回归预测(Matlab)添加气泡图、散点密度图 TCN-Transformer+LSTM多变量回归预测(Matlab)添加气泡图、散点密度图 transformer lstm 回归 TCN-Transformer...
[10]. The Temporal Convolutional Network (TCN) model, which combines a 1D-CNN (Convolutional Neural Network) with models such as RNN, LSTM, and GRU, was proposed by Oord et al. [11]. It is a model applied to time-series data prediction using a multi-head attention-based transformer ...
[10]. The Temporal Convolutional Network (TCN) model, which combines a 1D-CNN (Convolutional Neural Network) with models such as RNN, LSTM, and GRU, was proposed by Oord et al. [11]. It is a model applied to time-series data prediction using a multi-head attention-based transformer ...
锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer-GRU的锂电池剩余寿命预测 多维时序 | MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间卷积神经网络多变量时间序列预测 综合评价 | 基于组合博弈赋权的物流系统综合评价(Matlab) 精品课程 免费资料> 2025软考 高级中级初级 ...
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Bayes-GRU-Attention的数据多特征分类预测Matlab实现 NRBO-ICEEMDAN分解,基于牛顿-拉夫逊优化算法优化改进自适应经验模态分解NRBO-ICEEMDAN信号分解 2025年 01月 15篇 2024年 1472篇 2022年 67篇 热评好文 多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测 精品...