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LSTM模型在电池SOC估计中的基本应用:含两个数据集、代码介绍与结果展示的全套解决方案(共包含70余个文件),"LSTM算法在电池SOC估计中的应用:最基本方法及全解析代码包,涵盖数据集介绍、预处理、模型构建及估计结果,总文件数达70个,入门必备资源包",LSTM做电池SOC估计,最基本的方法,入门必学,包括两个数据集,及其介绍、预处理代码、模型代码、估计结果等,这是我见过最全的一个SOC估计代码包,总共文件大概有70个左右,关键词:LSTM;电池SOC估计;最基本方法;入门必学;数据集;预处理代码;模型代码;估计结果;全SOC估计代码包;70个文件左右。,"LSTM入门教程:电池SOC估计最基本方法与全代码包解析"
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"超表面与超材料:CST仿真设计、材料选择与代码实现全解析",CST仿真 超表面超表面,超材料超表面CST设计仿真超透镜(偏移聚焦,多点聚焦),涡旋波束,异常折射,透射反射编码分束,偏折,涡旋
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基于DEGWO-BP算法优化的数据回归预测系统-一种混合灰狼与差分进化算法的神经网络参数调整方法,DEGWO-BP基于差分改进灰狼算法优化BP神经网络的数据回归预测 Matlab语言程序已调试好
基于DEGWO-BP算法优化的数据回归预测系统——一种混合灰狼与差分进化算法的神经网络参数调整方法,DEGWO-BP基于差分改进灰狼算法优化BP神经网络的数据回归预测 Matlab语言程序已调试好,无需更改代码直接替Excel运行你先用,你就是创新多变量单输出,回归预测也可以前加好友成分类或时间序列单列预测,回归效果如图1所示~差分改进灰狼算法DEGWO优化的参数为:BP神经网络的初始权重与偏置。灰狼优化算法的改进点为:针对差分进化易陷入局部最优和灰狼算法易早熟停滞的缺点,利用差分进化的变异、选择算子维持种群的多样性,然后引入灰狼算法与差分进化的交叉、选择算子进行全局搜索。在整个寻优过程中,反复迭代渐进收敛。注:1.附赠测试数据,数据格式如图2所示~2.注释清晰,适合新手小白运行main文件一键出图~3.仅包含Matlab代码,后可保证原始程序运行4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法,因此无法保证替数据就一定得到您满意的结果~,DEGWO-BP; 差分改进灰狼算法; BP神经网络; 数据回归预测; Matlab语言; 程序调试; Excel运行; 多变量单输出
基于分位数回归与多头自注意力机制的QRCNN-BiLSTM双向长短期记忆神经网络回归区间预测模型(Matlab语言程序,已调试完成,无需改动,可直接替换Excel运行,创新水文预测解决方案),区间
基于分位数回归与多头自注意力机制的QRCNN-BiLSTM双向长短期记忆神经网络回归区间预测模型(Matlab语言程序,已调试完成,无需改动,可直接替换Excel运行,创新水文预测解决方案),区间预测QRCNN-BiLSTM-MultiAttention基于分位数回归双向长短期记忆神经网络结合多头自注意力机制的回归区间预测 Matlab语言程序已调试好,无需更改代码直接替Excel运行你先用,你就是创新需要水文的抓紧多变量单输出,回归预测也可成时间序列单列预测(前选一种),回归效果如图1所示~采用分位数回归QR方法实现区间预测,可自由调整置信区间,评价指标包括R2、MAE、MSE、MAPE、PICP、PIMWP采用多头自注意力机制,知网上还没人用过此模型,网络结构图如图2所示,先用先发Matlab版本要求在2023a及以上,没有的可提供安装包注:1.附赠测试数据,数据格式如图3所示~2.注释清晰,适合新手小白运行main文件一键出图~3.仅包含Matlab代码,后可保证原始程序运行4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法,因此无法保证替数据就一定得到您满意的结果
高斯烟羽模型Matlab源码(最新版),matlab版本高斯烟羽模型源码,matlab;版本;高斯烟羽模型;源码;,高斯烟羽模型Matlab源码
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基于tCAOA-RBF算法的RBF神经网络数据分类预测优化研究-Matlab程序实现与应用示例,tCAOA-RBF改进算术优化算法优化RBF神经网络的数据分类预测 Matlab语言程序已调试好,无
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基于Matlab仿真的分布式电源主动配电网故障定位算法研究:包含多重及信号畸变故障处理策略,含分布式电源的主动配电网故障定位算法实现,Matlab仿真包括分布式电源、主动配电网和故障定位,有单重故障,多重故障和信号畸变故障等,核心关键词:分布式电源;主动配电网;故障定位算法;单重故障;多重故障;信号畸变故障;Matlab仿真;实现,分布式电源主动配电网故障定位算法的Matlab仿真实现
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