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基于Lichtenberg算法选择最优基准数据集

利用Lichtenberg算法对基准数据集进行优化选择。

使用CNN GRU进行时间序列预测的Matlab完整程序和数据

这份完整的Matlab程序和数据集使用了CNN-GRU卷积门控循环单元来进行单变量时间序列预测。该程序只能在Matlab2020及以上版本中运行。如果您正在寻找基于深度学习的时间序列预测的解决方案，那么这份程序可能正是您需要的。

基于CNN BiLSTM的时间序列预测程序和数据下载

该程序基于CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络，可用于单变量时间序列预测。程序附带完整的Matlab代码和数据。运行环境要求Matlab2020及以上版本。下载本程序和数据，可实现更加准确的时间序列预测。

使用CNN LSTM卷积长短期记忆神经网络进行时间序列预测的Matlab程序和数据

如果您正在寻找一种可靠的方法来预测时间序列，那么CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络是一个不错的选择。我们提供了一份完整的Matlab程序和数据，可以帮助您轻松地运行和预测单变量时间序列。我们有丰富的经验和专业知识，您可以放心地依赖我们的产品和服务。

基于Transformer的锂电池寿命预测Python完整源码和数据

本文提供基于Pytorch的Transformer模型，利用历史电池运行数据对锂电池寿命进行预测，并介绍了该模型的实现过程和使用方法。完整的Python源码和数据也一同分享。使用pytorch1.8.0和pandas0.24.2。在电池寿命预测方面，该模型可以为工业界和学术界提供一种可行的解决方案。

Python预测锂电池寿命的完整源码和数据

本文介绍基于MLP、RNN、LSTM的Python锂电池寿命预测（Remaining Useful Life，RUL）方法，利用马里兰大学锂电池数据集CALCE提供的数据进行研究。同时，我们还将提供针对锂电池寿命预测的完整源码和数据，包括预测结果和可视化工具。该方法可准确估计锂电池的寿命，并有望应用

PSO LSTM粒子群算法在新数据预测中的应用附MATLAB完整源码和数据

PSO-LSTM粒子群算法是优化长短期记忆神经网络在多输入单输出预测中的一种算法，可以帮助预测新数据的准确性。PSO-LSTM粒子群算法的基本原理和应用，附有MATLAB完整源码和数据。欢迎阅读和学习。

使用CNN GRU进行时间序列预测的Matlab完整程序和数据

这份完整的Matlab程序和数据集使用了CNN-GRU卷积门控循环单元来进行单变量时间序列预测。该程序只能在Matlab2020及以上版本中运行。如果您正在寻找基于深度学习的时间序列预测的解决方案，那么这份程序可能正是您需要的。