说明:ARMA时间序列预测模型,有示例数据及注释等
时间序列法 matlab-ARMA注释 ARMA时间序列 时间预测模型 时间序列
说明:基于最小二乘支持向量机理论,结合某风电场实测风速数据,建立了最小二乘支持向量机风速预测模型。对该风电场的风速进行了提前1h的预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为8.55 ,预测效果比较理想。同时将文中的风速预测模型与神经网络理论、支持向量机(support vector machine,SVM)理论...
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说明:时间序列预测ARIMA模型,这是一种基于风速数据的预测程序。
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说明:时间序列数据是指按照时间先后依次排列的观测值所构成的数列,如各年度的国内生产总值、人口数据等。研究时间序列数据模型处理的主要目的是进行数据预测,如预测下一年度的销售额、预测股票价格的走势等。
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说明:基于ARMA模型,由原始数据预测未来的数据。
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说明:matlab 灰度预测模型,实现数据的预测。
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说明:实现了对10个数字音的识别,阵列信号处理的高分辨率估计,感应双馈发电机系统的仿真,可以广泛的应用于数据预测及数据分析,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型,针对EMD方法的不足。
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说明:基于LSTM参数实时更新的RUL预测方法。针对传统LSTM模型不能有效利用非生命周期数据建立优良的RUL预测模型和无法合理利用在线数据的问题,提出了一种改进的长短期记忆神经网络(LSTM)方法。。 这是一个新颖的想法,并已通过实验验证。
LSTM RUL预测方法
说明:PSO 优化的灰度预测模型,可以预测累加类数据、且有拟合检验。
PSO GM 灰度预测
说明:matlab算法集合打包,包括:数据拟合,数学规划,递推关系式的作图程序,最小生成树Prim算法,顶点覆盖近似算法,哈密尔顿回路,画等温线,离散优化,模拟退火应用,生成全排列矩阵,时间序列分析程序,中国大学生数学建模竞赛题解以及最短路径等等。
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