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基于matlab的时间序列预测，包括最小二乘支持向量机和粒子群优化支持向量机及改进的粒子群优化支持向量机。输出测试结果，具有GUI可视化界面。程序已调通，可直接运行。
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效果一览 基本描述 MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比。 1.MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比； 2.输入数据为单变量时间序列数据，即一维数据； 3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1GRUTS、Main2PSOGRUTS、Main3CDM即可，其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个
预测结果 基本介绍 MATLAB实现基于RF随机森林的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价) 1.MATLAB实现基于RF随机森林的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)； 2.运行环境Matlab2018及以上，data为数据集，单变量时间序列预测； 3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数
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预测结果 基本介绍 1.Matlab实现GRU门控循环单元时间序列预测未来； 2.运行环境Matlab2020及以上，data为数据集，单变量时间序列预测； 3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数目，适合循环性、周期性数据预测； 4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标。 运行环
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预测结果 基本介绍 1.Matlab实现CNN卷积神经网络时间序列预测未来； 2.运行环境Matlab2018及以上，data为数据集，单变量时间序列预测； 3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数目，适合循环性、周期性数据预测； 4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标。 运行环
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基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的时间序列预测是一种用于处理时间序列数据的深度学习方法。与传统的时间序列预测方法相比，CNN能够自动提取输入时间序列中的相关特征，从而实现更准确的预测。下面详细介绍基于CNN的时间序列预测的原理： 时间序列数
目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 LSTM: GRU matlab2022a 门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种用于序列建模和预测的递归神经网络（RNN）变体。GRU通过引入门控机制，克服了传统RNN在处
matlab2020a + cpu 单列数据，2018/10~2018/12 共三个月，92个数据。 样本标准化处理，其中，前85个数据作为训练样本，来验证后7个数据效果。最后预测未来7个数据。 numTimeStepsTrain = floor(85);%85数据训练 ，7个用来验证 dataTrain = data(1:numTimeStepsTrain+1,:);% 训练样本 dataTest = data(numTime
