我要评论订阅【建模与仿真】专栏免费送信号分解全家桶
1.基于变分模态vmd的时序信号分解模型
变分模态分解–vmd，适用于非线性时间序列信号，主要是利用求解变分问题的思想去对信号进行提取，在不丢失原始信号特征的情况下，把一个原始信号分解成多个不同中心频率的信号，即不在同一个调制信号内。
2.基于多元变分模式mvmd的时序信号分解模型
多元变分模态分解(multivariate variational mode decomposition, mvmd)是一种信号分解方法，用于从多元时间序列数据中提取模态成分。
传统的变分模态分解(variational mode decomposition, vmd)是一种基于优化方法的信号分解技术，用于将一个时间序列分解为一系列的固有模态函数(intrinsic mode functions, imf)。mvmd是对vmd的扩展，专门适用于多元时间序列数据。
mvmd的主要思想是将多元时间序列视为一个矩阵，然后通过优化算法将该矩阵分解成一组模态成分。mvmd的优化目标是最小化模态成分之间的相关性，并通过逐渐平衡不同成分之间的相互作用来实现分解。
3.基于经验模态emd的时序信号分解模型
emd方法是从一个简单的假设发展而来，即任何信号都是由不同的简单固有振型组成的。每个线性或非线性模式都有相同数目的极值和过零。在连续的零交点之间只有一个极值。每个模式都应该独立于其他模式。
4.基于集合经验模态eemd的时序信号分解模型
eemd（ensemble empirical mode decomposition）是最常见的一种emd改进方法。他的优势主要是解决emd方法中的模态混叠现象。
5.基于互补集合经验模态ceemd的时序信号分解模型
6.基于完全自适应噪声集合经验模态ceemdan的时序信号分解模型
7.基于快速集合经验模态feemd的时序信号分解模型
8.基于改进的自适应噪声完备集合经验模态的时序信号分解模型
9.基于局域均值lmd的时序信号分解模型
10.基于鲁棒性局部均值rlmd的时序信号分解模型
订阅【时间序列预测】专栏免费送时间序列预测全家桶
1.基于神经网络bp的时间序列预测（单变量）
基于bp神经网络的时间序列预测是一种常见的方法。bp神经网络是一种具有反向传播算法的前馈神经网络，通过多层神经元的连接和权重调整来学习输入与输出之间的非线性关系。
2.基于rbf神经网络的时间序列预测（单变量）
用rbf作为隐单元的“基”构成隐藏层空间，隐藏层对输入矢量进行变换，将低维的模式输入数据变换到高维空间内，使得在低维空间内的线性不可分问题在高维空间内线性可分。
3.基于随机森林rf的时间序列预测（单变量）
随机森林是用于分类和回归的一种主流集成学习方法。 集成学习方法结合了多种机器学习(ml) 算法，以获得更好的模型– 应用于数据科学的群体智慧。
4.基于卷积神经网络cnn的时间序列预测（单变量）
卷积神经网络（convolutional neural network，简称cnn）在图像处理中被广泛使用，但也可以应用于时间序列预测问题。在时间序列预测中，cnn可以用于提取序列中的特征，并学习这些特征与输出之间的关系。
5.基于长短期记忆神经网络时间lstm的序列预测（单变量）
长短期记忆(long short-term memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归神经网络(recurrent neural network)。 其网络结构含有一个或多个具有可遗忘和记忆功能的单元组成。它在1997年被提出用于解决传统rnn(recurrent neural network) 的随时间反向传播中权重消失的问题（vanishing gradient problem over backpropagation-through-time)。
6.基于双向长短期记忆神经网络bilstm的时间序列预测（单变量）
bilstm全称：bi-directional long short-term memory，由前向lstm与后向lstm组合而成。
7.基于门控循环单元时间gru的序列预测（单变量）
门控循环单元与普通的循环神经网络之间的关键区别在于： 前者支持隐状态的门控。 这意味着模型有专门的机制来确定应该何时更新隐状态， 以及应该何时重置隐状态。 这些机制是可学习的，并且能够解决了上面列出的问题。
8.基于卷积长短期记忆神经网络cnn-lstm的时间序列预测（单变量）
cnn-lstm神经网络模型是一种结合了卷积神经网络（convolutional neural network，cnn）和长短期记忆网络（long short-term memory，lstm）的混合模型。
9.基于卷积双向长短期记忆cnn-bilstm的神经网络时间序列预测（单变量）
使用卷积神经网络 (cnn) 和双向长短期记忆 (bi-lstm) 的混合模型
10.基于卷积门控循环cnn-gru的单元时间序列预测（单变量）
11.基于遗传算法优化bp神经网络的时间序列预测（单变量）
订阅【数据回归算法】专栏免费送回归算法全家桶
1.基于bp神经网络的回归预测（多变量单输出）
基于bp神经网络的时间序列预测是一种常见的方法。bp神经网络是一种具有反向传播算法的前馈神经网络，通过多层神经元的连接和权重调整来学习输入与输出之间的非线性关系。
2.基于rbf神经网络的回归预测（多变量单输出）
用rbf作为隐单元的“基”构成隐藏层空间，隐藏层对输入矢量进行变换，将低维的模式输入数据变换到高维空间内，使得在低维空间内的线性不可分问题在高维空间内线性可分。
3.基于随机森林rf的回归预测（多变量单输出）
随机森林是用于分类和回归的一种主流集成学习方法。 集成学习方法结合了多种机器学习(ml) 算法，以获得更好的模型– 应用于数据科学的群体智慧。
4.基于卷积神经网络cnn的回归预测（多变量单输出）
卷积神经网络（convolutional neural network，简称cnn）在图像处理中被广泛使用，但也可以应用于时间序列预测问题。在时间序列预测中，cnn可以用于提取序列中的特征，并学习这些特征与输出之间的关系。
5.基于长短期记忆神经网络时间lstm的序列预测（多变量单输出）
长短期记忆(long short-term memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归神经网络(recurrent neural network)。 其网络结构含有一个或多个具有可遗忘和记忆功能的单元组成。它在1997年被提出用于解决传统rnn(recurrent neural network) 的随时间反向传播中权重消失的问题（vanishing gradient problem over backpropagation-through-time)。
6.基于双向长短期记忆神经网络bilstm的回归预测（多变量单输出）
7.基于门控循环单元时间gru的序列预测（多变量单输出）
门控循环单元与普通的循环神经网络之间的关键区别在于： 前者支持隐状态的门控。 这意味着模型有专门的机制来确定应该何时更新隐状态， 以及应该何时重置隐状态。 这些机制是可学习的，并且能够解决了上面列出的问题。
8.基于卷积长短期记忆神经网络cnn-lstm的回归预测（多变量单输出）
9.基于卷积双向长短期记忆cnn-bilstm的神经网络回归预测（多变量单输出）
10.基于卷积门控循环cnn-gru的单元回归预测（多变量单输出）
11.基于遗传算法优化bp神经网络的回归预测（多变量单输出）
订阅【故障诊断】专栏免费送分类算法全家桶
1.基于神经网络bp的分类模型（多变量单输出）
基于bp神经网络的时间序列预测是一种常见的方法。bp神经网络是一种具有反向传播算法的前馈神经网络，通过多层神经元的连接和权重调整来学习输入与输出之间的非线性关系。
2.基于rbf神经网络的分类模型（多变量单输出）
用rbf作为隐单元的“基”构成隐藏层空间，隐藏层对输入矢量进行变换，将低维的模式输入数据变换到高维空间内，使得在低维空间内的线性不可分问题在高维空间内线性可分。
3.基于随机森林rf的分类模型（多变量单输出）
随机森林是用于分类和回归的一种主流集成学习方法。 集成学习方法结合了多种机器学习(ml) 算法，以获得更好的模型– 应用于数据科学的群体智慧。
4.基于卷积神经网络cnn的分类模型（多变量单输出）
卷积神经网络（convolutional neural network，简称cnn）在图像处理中被广泛使用，但也可以应用于时间序列预测问题。在时间序列预测中，cnn可以用于提取序列中的特征，并学习这些特征与输出之间的关系。
5.基于长短期记忆神经网络时间lstm的序列预测（多变量单输出）
长短期记忆(long short-term memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归神经网络(recurrent neural network)。 其网络结构含有一个或多个具有可遗忘和记忆功能的单元组成。它在1997年被提出用于解决传统rnn(recurrent neural network) 的随时间反向传播中权重消失的问题（vanishing gradient problem over backpropagation-through-time)。
6.基于双向长短期记忆神经网络bilstm的分类模型（多变量单输出）
7.基于门控循环单元时间gru的序列预测（多变量单输出）
门控循环单元与普通的循环神经网络之间的关键区别在于： 前者支持隐状态的门控。 这意味着模型有专门的机制来确定应该何时更新隐状态， 以及应该何时重置隐状态。 这些机制是可学习的，并且能够解决了上面列出的问题。
8.基于卷积长短期记忆神经网络cnn-lstm的分类模型（多变量单输出）
9.基于卷积双向长短期记忆cnn-bilstm的神经网络分类模型（多变量单输出）
10.基于卷积门控循环cnn-gru的单元分类模型（多变量单输出）
11.基于遗传算法优化bp神经网络的分类模型（多变量单输出）
发表评论