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
基于自适应粒子群优化的ARIMA_SVM光功率趋势预测
基于自适应粒子群优化的ARIMA_SVM光功率趋势预测
研究论文
1 下载量
53 浏览量
2021-03-02
20:39:04
上传
评论
收藏
277KB
PDF
举报
温馨提示
立即下载
基于自适应粒子群优化的ARIMA_SVM光功率趋势预测
资源推荐
资源评论
【SVM预测】基于粒子群算法优化支持向量机预测电力负荷附matlab代码 上传.zip
浏览：78
1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信
基于自适应粒子群的SVM参数优化研究.pdf
浏览：53
基于自适应粒子群的SVM参数优化研究.pdf
【SVM预测】基于粒子群优化支持向量机实现预测matlab源码.md
浏览：16
【SVM预测】基于粒子群优化支持向量机实现预测matlab源码.md
基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
浏览：121
5星 · 资源好评率100%
基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入多个特征，分四类。 基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入多个特征，分四类。 基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入多个特征，分四类。
ARIMA预测_MATLABarima_预测_ARIMA._arima预测_arima
浏览：119
5星 · 资源好评率100%
这是一个可以实现ARIMA的预测程序，程序有标注，好理解。
ARIMA.zip_MATLAB arima_arima matlab_arima预测_时间序列arima_时间序列预测
浏览：67
arima time series matlab 时间序列预测程序
基于ARIMA-SVM的煤炭价格预测及实证研究
浏览：143
煤炭价格是煤炭市场最重要的风向标,预测煤炭价格对我国煤炭行业及相关产业发展具有重要意义,为提高煤炭价格预测的准确度,提出了基于ARIMA-SVM的煤炭价格预测方法。ARI-MA-SVM考虑了煤炭价格时间序列自身特性和对煤炭...
Matlab 基于粒子群优化算法优化支持向量机(PSO-SVM)的数据分类预测 PSO-SVM分类
浏览：101
1. Matlab实现粒子群优化算法优化支持向量机的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统
PSO-SVM分类，基于粒子群优化算法优化支持向量机的数据分类预测 （Matlab完整源码和数据)
浏览：78
5星 · 资源好评率100%
PSO-SVM分类，基于粒子群优化算法优化支持向量机的数据分类预测 （Matlab完整源码和数据) PSO-SVM分类，基于粒子群优化算法优化支持向量机的数据分类预测 （Matlab完整源码和数据) PSO-SVM分类，基于粒子群优化算法优化支持向量机的数据分类预测 （Matlab完整源码和数据) 自带数据为excel数据，多输入，多分类。直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。 程序语言为ma
Matlab 基于粒子群优化算法优化支持向量机(PSO-SVM)的时间序列预测 PSO-SVM时间序列
浏览：127
1. Matlab实现粒子群优化算法优化支持向量机的时间序列预测（完整源码和数据) 2. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统
【SVM时间序列预测】基于matlab粒子群算法优化支持向量机PSO-SVM时间序列预测【含Matlab源码 259期】
浏览：16
5星 · 资源好评率100%
CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：pso_msvr_mai.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除pso_msvr_ma
Matlab 基于粒子群优化算法优化支持向量机(PSO-SVM)的数据回归预测 PSO-SVM回归
浏览：33
1. Matlab实现粒子群优化算法优化支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统
arima_arima_ARIMA预测_arima预测价格_r语言ARMA_steepxx7_
浏览：33
5星 · 资源好评率100%
用R软件来预测黄金价格，选取合适的arima模型来预测黄金价格
ARIMA.rar_ARIMA预测MATLAB_arima预测_matlab的ArIma_数据预测_时间序列arima
浏览：71
5星 · 资源好评率100%
matlab中的arima模型，可用于时间序列数据的分析于预测
arima_预测_预测模型_arima_源码.zip
浏览：173
arima_预测_预测模型_arima_源码.zip
ARIMA.zip_ARIMA预测代码_arima_arima预测_基于时间序列负荷预测
浏览：41
可以很好的预测数据，程序代码简单可靠好用
arima_时间序列_预测模型_arima_源码.zip
浏览：179
arima_时间序列_预测模型_arima_源码.zip
基于粒子群优化SVM的面向对象软件缺陷预测模型_朱朝阳2
浏览：106
引言电力信息系统软件在长期发展过程中，主要是以面向对象设计技术来开发的。从本质上讲，面向对象系统设计是寻求电力软件结构和电力软件功能模型解决方案的过程。因而为了
【SVM分类预测】基于matlab粒子群算法优化支持向量机PSO-SVM数据分类预测【含Matlab源码 3624期】.zip
浏览：175
CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除main.m的其他m文件； 步骤三：
基于粒子群优化SVM的面向对象软件缺陷预测模型_朱朝阳1
浏览：185
引言电力信息系统软件在长期发展过程中，主要是以面向对象设计技术来开发的。从本质上讲，面向对象系统设计是寻求电力软件结构和电力软件功能模型解决方案的过程。因而为了
【SVM分类】基于粒子群算法优化SVM实现数据分类预测matlab源码.md
浏览：50
matlab源码
【SVM回归预测】基于matlab粒子群算法优化SVM回归预测【含Matlab源码 1424期】.zip
浏览：7
5星 · 资源好评率100%
代码下载：完整代码，可直接运行 ；运行版本：2022a或2019b；若运行有问题，可私信博主； **仿真咨询 1 各类智能优化算法改进及应用** 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化 *
ARIMA_arima_ARIMA模型_数据预测_时间序列预测_时间序列模型_
浏览：169
5星 · 资源好评率100%
当然如果时间序列不稳定，也可以通过一些操作去使得时间序列稳定（比如取对数，差分），然后进行 ARIMA 模型预测，得到稳定的时间序列的预测结果，然后对预测结果进行之前使序列稳定的操作的逆操作（取指数，差分的...
arima_time_arima_arima预测_ARIMA预测_way9jy_时间序列ARMA模型_
浏览：80
5星 · 资源好评率100%
基于ARMA模型，由原始数据预测未来的数据。
ARIMA.rar_ARIMA 预测_ARIMA预测 matlab_ARIMA预测MATLAB_arima_时间序列预测
浏览：71
ARM 用于数学建模的时间序列 预测问题
arima.zip_ARIMA 预测_MATLAB arima_arima_arima预测_surroundedf9e
浏览：190
ARIMA基础代码，可根据已有的数据对数据可能走向进行预测预测。
基于时间序列分析的预测_arima_ARIMA拟合_时间序列模型_ARIMA模型预测_预测_
浏览：132
4星 · 用户满意度95%
对数据进行分析，接着进行ARIMA模型拟合，对接下来的进行预测。
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_38590520
粉丝: 6
资源:
939
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
笔趣阁_1.0.2.apk
20张在不同场景中拍摄的红绿灯图片
Design1.ms13
用html、js、css内联样式编写了一个以母亲节祝福为的主题网页，包含烟花、爱心元素
微信小程序 - 东航订机票源码.zip
微信小程序 - 电影推荐源码.zip
pyorbbecsdk.cp311-win-amd64.pyd
使用 LangGraph 实现邮件智能处理系统来处理客户咨询notebook代码
整合canal监听mysql
变压器DGA溶解气体数据（357组）
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
