没有合适的资源?快使用搜索试试~
我知道了~
文库首页
开发技术
其它
时间序列分类的卷积非线性邻域成分分析
时间序列分类的卷积非线性邻域成分分析
研究论文
1 下载量
16 浏览量
2021-04-01
18:08:31
上传
评论
收藏
385KB
PDF
举报
温馨提示
立即下载
时间序列分类的卷积非线性邻域成分分析
资源推荐
资源评论
近邻成分分析(NCA)算法实现
浏览:29
5星 · 资源好评率100%
一种经典的机器学习算法,用以模式识别技术,主要功能是重新定义样本间的距离
时间序列、聚类判别、主成分分析
浏览:74
时间序列、聚类判别、主成分分析
基于异步的主成分分析,用于时间序列数据挖掘
浏览:123
基于异步的主成分分析,用于时间序列数据挖掘
基于去趋势互相关分析的非平稳时间序列主成分分析
浏览:77
基于去趋势互相关分析的非平稳时间序列主成分分析
论文研究-氧化铝硅渣成分的混沌时间序列分析与SVM预测 .pdf
浏览:112
氧化铝硅渣成分的混沌时间序列分析与SVM预测,何鹏,王雅琳,氧化铝硅渣作为配制生料浆的主要原料之一,成分波动大且检测滞后,传统预测效果不佳,影响了优化配料系统的实施效果,进而造成生
基于matlab的FFT算法实现实序列线性卷积方法一-新建 1文本文档.txt
浏览:185
基于matlab的FFT算法实现实序列线性卷积方法一-新建 1文本文档.txt 新建 1文本文档.txt TXT格式绝对无毒 我们今天做了课设,通过不懈的努力,成功完成,马上来分享给大家。 该题目的基本...
长序列卷积的实现 长序列卷积的实现 长序列卷积的实现 长序列卷积的实现
浏览:54
长序列卷积的实现 长序列卷积的实现 长序列卷积的实现 长序列卷积的实现 长序列卷积的实现 长序列卷积的实现
基于matlab的FFT算法实现实序列线性卷积方法二-daoxu.m
浏览:27
基于matlab的FFT算法实现实序列线性卷积方法二-daoxu.m 基本思想上一贴已经说过只要按照程序运行即可 分块执行,特别要说明的是该倒序算法比较经典 方法很是独特,注意体会 附件中 第一个为倒序算法,第二个是...
基于matlab的FFT算法实现实序列线性卷积方法二-ditfft.m
浏览:28
基于matlab的FFT算法实现实序列线性卷积方法二-ditfft.m 基本思想上一贴已经说过只要按照程序运行即可 分块执行,特别要说明的是该倒序算法比较经典 方法很是独特,注意体会 附件中 第一个为倒序算法,第二个是...
基于经验模态分解和核主成分分析的长短期记忆网络多维时间序列预测,EMD-KPCA-LSTM多维时间序列预测 MATLAB代码(含
浏览:170
5星 · 资源好评率100%
基于经验模态分解和核主成分分析的长短期记忆网络多维时间序列预测,EMD-KPCA-LSTM多维时间序列预测。MATLAB代码(含LSTM、EMD-LSTM、EMD-KPCA-LSTM三个模型的对比) 参考论文:[1]张雲钦,程起泽,蒋文杰,刘晓峰,沈亮,陈泽华.基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型[J].太阳能学报,2021,42(09):62-69.DOI:10.19912/j.
基于经验模态分解和主成分分析的长短期记忆网络多维时间序列预测,EMD-PCA-LSTM多维时间序列预测 MATLAB代码(含LS
浏览:34
基于经验模态分解和主成分分析的长短期记忆网络多维时间序列预测,EMD-PCA-LSTM多维时间序列预测。MATLAB代码(含LSTM、EMD-LSTM、EMD-PCA-LSTM三个模型的对比) 参考论文:[1]张雲钦,程起泽,蒋文杰,刘晓峰,沈亮,陈泽华.基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型[J].太阳能学报,2021,42(09):62-69.DOI:10.19912/j.025
模型算法讲义讲解+程序源代码:统计分析回归主成分聚类层次多元时间序列关联分析K-means聚类算法.zip
浏览:45
模型算法讲义讲解+程序源代码:统计分析回归主成分聚类层次多元时间序列关联分析K-means聚类算法.zip
基于时间序列和主成分分析的订购运输规划研究.docx
浏览:61
基于时间序列和主成分分析的订购运输规划研究.docx
时间序列与主成分分析的结构损伤识别 (2013年)
浏览:126
提出一种基于AR模型均方根误差主成分分析的结构损伤识别方法。首先利用检测数据建立AR模型,求得模型的均方根误差,然后,采用主成分分析的方法获得主成分载荷矩阵,将此矩阵经过数据标准化处理得到结构损伤特征指标。通过比较结构不同状态下传感器获得的损伤特性指标,进行损伤定位。最后,基于美国LosAlamos实验室三层框架结构模型的损伤实验数据,利用本文方法和基于AR模型系数损伤定位的方法对该结构各种损伤状
数字信号处理 计算两个序列的线性卷积Matlab算法
浏览:37
5星 · 资源好评率100%
数字信号处理 两个序列 线性卷积 Matlab 算法,详细过程见文件
自编的序列卷积C程序,可以实现任意长度的序列的卷积
浏览:35
3星 · 编辑精心推荐
自编的序列卷积程序,用C语言编写,可以实现任意长度的序列的卷积。
计算离散序列的线性卷积和循环卷积
浏览:198
5星 · 资源好评率100%
利用此matlab程序可以计算离散序列的线性卷积和循环卷积。
自编快速fft算法实现两序列线性卷积_并设计GUI界面_matlab_基于自编FFT_与调用FFT计算两输入序列线性卷积的比较_
浏览:14
5星 · 资源好评率100%
基于matlab自编FFT与调用FFT计算两输入序列的线性卷积并比较,并且设计GUI人机交互页面
基于深度卷积神经网络的非线性时间序列分类——以ECG信号为例.pdf
浏览:32
5星 · 资源好评率100%
基于深度卷积神经网络的非线性时间序列分类——以ECG信号为例.pdf
基于核主成分分析与最小二乘支持向量机结合处理时间序列预测问题 (2006年)
浏览:6
探讨了最小二乘支持向量机时间序列预测的方法,提出了用核主成分分析提取主元。然后用最小二乘支持向量机进行预测。通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的预测。同时与主成分分析提取特征相比,用核主成分分析效果更好。
基于独立成分分析的含噪声时间序列预测
浏览:23
<p>提出一种基于独立成分分析(ICA) 的最小二乘支持向量机(LS-SVM), 用于时间序列的多步超前独立预测.<br> 用ICA 估计预测变量中的独立成分(IC), 用不含噪声的IC 重新构建时间序列. 利用??- 最近邻法(??-NN) 减小训练集<br> 的规模, 提出一种新的距离函数以降低LS-SVM 训练过程的计算复杂度, 并用约束条件对预测值进行后处理. 使用基<br> 于IC
基于主成分分析的模糊时间序列模型的平稳化算法
浏览:105
在模糊时间序列模型建立的过程中,对数据的预处理和模糊规则的优化往往是影响模型预测精确度的关键因素.针对上述问题,提出基于主成分分析(PCA)的平稳化算法.首先,对数据进行平稳化检验,并将非平稳的数据进行预处理使其平稳;其次,对论域进行划分并根据模糊关系构建广义的协方差矩阵,由此计算广义协方差矩阵的特征值和特征向量;再次,根据特征值的累计贡献率优化模糊规则,利用优化后模型进行预测;最后,通过实际算例
一种基于主成分分析的时间序列趋势预测方法* (2010年)
浏览:98
在分析现有时间序列预测方法的基础上,提出了一种利用主成分分析实现时间序列趋势预测的方法.算例表明,该方法能够具有一定的适用性.
论文研究-基于独立成分分析的时间序列谱聚类方法.pdf
浏览:174
论文研究-基于独立成分分析的时间序列谱聚类方法.pdf, 为了对时间序列数据进行聚类分析, 提出了一种基于独立成分分析的时间序列多路归一化割谱聚类方法, 并给出了利用独立成分分析对时间序列数据
MATLAB实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测(完整源码和数据)
浏览:90
5星 · 资源好评率100%
MATLAB实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测(完整源码和数据) 数据为单变量时间序列数据, 运行环境MATLAB2020b及以上, 程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。
计算两个序列的线性卷积程序
浏览:192
4星 · 用户满意度95%
在MATLAB下运行的几个关于卷积的简单程序
利用VC++求序列卷积
浏览:86
5星 · 资源好评率100%
本程序利用VC++来求两个序列的卷积,采用的是基2FFT法
线性分类和卷积分类
浏览:105
python 手写字,线性分类和卷积分类。
评论
收藏
内容反馈
立即下载
资源评论
资源反馈
评论星级较低,若资源使用遇到问题可联系上传者,3个工作日内问题未解决可申请退款~
联系上传者
评论
weixin_38530415
粉丝: 4
资源:
940
私信
上传资源 快速赚钱
我的内容管理
展开
我的资源
快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益
我的积分
登录查看自己的积分
我的C币
登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
前往需求广场,查看用户热搜
最新资源
70个黑色常用PNG图标.zip
C++ Builder 2010 绘制坐标
基于Matlab的kohonen网络的聚类算法-网络入侵聚类
基于Matlab的灰色神经网络的预测算法-订单需求预测
基于Matlab神经网络变量筛选-基于BP的神经网络变量筛选
基于Matlab的Elman神经网络的数据预测-电力负荷预测模型研究
绘图1.vsdx
基于Matlab单层竞争神经网络的数据分类-患者癌症发病预测
制作便携式Chrome浏览器
VID_20240531_193039.mp4
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功