多输出回归旨在学习从多变量输入特征空间到多变量输出空间的映射。尽管最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的标准公式具有潜在的实用性,但它不能处理多输出情况。通常的程序是训练多个独立的LSSVR,从而忽略不同输出之间潜在的(潜在的非线性)交叉相关。 为了解决这个问题,在多任务学习方法的启发下,提出多输出LSSVR,具有更...
(解释说明:若为1时,前12个数据预测后第13步数据;若为2时,前12个数据预测后第14步数据;若为3时,前12个数据预测后第15步数据) 单步逐步预测:YPred_1:取测试集预测结果中,100个样本中每个样本分别预测的第一个值即 (1289-1399)→1301-1400(第100次预测时,样本100:1388-1399 个数据 → 预测 1400) 双步...
简介:【MATLAB第12期】基于LSTM长短期记忆网络的多输入多输出回归预测模型思路框架,含滑动窗口, 预测未来,单步预测与多步预测对比,多步预测步数对预测结果影响分析 【MATLAB第12期】基于LSTM(RNN作为对比)长短期记忆网络的多输入多输出回归预测模型思路框架,含滑动窗口, 预测未来,单步预测与多步预测对比,多步预测步数...
基于RBF径向神经网络的多输入单输出的拟合预测建模是一种利用神经网络模型来进行数据拟合和预测的技术。在这种方法中,我们使用径向基函数(RBF)作为神经网络的激活函数,通过训练网络来拟合多个输入变量和一个输出变量之间的关系。 在实现这一技术的过程中,我们首先需要准备好待拟合的数据集,并将其整理成适合神经网络训练...
【MATLAB第54期】基于LSTM长短期记忆网络的多输入多输出滑动窗口回归预测模型 往期第13期已实现多输入单输出滑动窗口回归预测 本次在此代码基础上,新增多输出滑动窗口功能。 多输入单输出滑动窗口回归预测 一、实现效果 往期文章提到了对单列时间序列数据进行滑动窗口处理的思路,本文介绍如何对多输入多输出数据进行滑动窗...
基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)回归预测,BO-CNN-GRU/Bayes-CNN-GRU多输入单输出模型。 1.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,方便学习和替换数据。 3.运行环境matlab2020b及以上。
CNN-LSTM组合预测模型,输入数据是多列输入,单列输出的回归预测模型,代码内部有基本注释,替换数据就可以使用,版本需求是2020及以上ID:95100668649036617
基于随机森林的多维输入单维输出的回归预测建模,该模型同时带有paper中的常用的模型评价指标,可以直接拿来替换数据做分析,同时各种指标都可以输出,方便记录,如果不会替换数据,可以帮忙替换数据,该货品属于虚拟产品,一经售出,概不退货。 ID:4135666903581785
本文讨论了基于LSTM长短期记忆网络的多输入单输出滑动窗口回归预测模型的实现。在多输入单输出场景下，通过滑动窗口方法对数据进行预处理，以提升预测性能。实现步骤如下：首先，设置数据集，包含198行（198天）21列数据，其中前20列为自变量，第21列为因变量。数据按照80%训练，20%测试进行划分。接着，...
基于鲸鱼算法优化时间卷积网络-双向门控循环单元网络WOA-TCN-BIGRU回归预测,WOA-TCN-BIGRU多变量回归组合预测模型,多输入单输出模型。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。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZpyYmJ5y WOA-TCN-LSTM回归 https://mbd.pub/o/bread/ZpyYmZ...