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麻雀算法(SSA)优化长短期记忆神经网络的数据多变量时间序列预测，SSA-LSTM多维时间序列预测。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

读文章是复现文章的第一步，读有代码文章可以事半功倍！而复现一篇文章是写文章的前提！！ 这里献上电力系统优化调度与预测方向研究生必备matlab-yalmip代码！！祝您快速入门，早日发paper！！！ 包含需求响应/两阶段鲁棒优化/多目标优化/机会约束/二阶锥松弛/时间序列预测/经验模态分解/微电网经济调度/综合能源系统优化调度/低碳调度/碳交易/综合需求响应/电动汽车/多时间尺度/智能算法/配电网最优潮流/无功优化/共享储能/分布式算法/主从博弈/合作博弈等文献复现matlab代码 代码除特殊说明，均为matlab-yalmip-cplex/gurobi编写与运行！代码有偿，清单及详细介绍请见PDF文档

奇异谱分析 (SSA) 是一种用于时间序列的非参数谱分解技术，类似于傅立叶或小波分析，其中将时间序列分解为时频矩阵。 然而，SSA 不依赖于严格的参数形式，并且能够以依赖于数据的方式从时间序列中提取非平稳和复杂的组件。 详情请参考SSA.m方法中的文档。

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matlab光谱降维码提取大脑氧合信号中瞬时成分的方法 Matlab编码了一种分解方法，可从早产儿的大脑充氧信号中提取瞬态信号。 该方法以迭代方式使用奇异频谱分析。 设计用于使用近红外光谱（NIRS）设备测量的早产儿的脑氧合信号，但可能适用于其他领域。 请参阅下面的更多细节： O'Toole JM. Dempsey EM, Boylan GB (2018) 'Extracting transients from cerebral oxygenation signals of preterm infants: a new singular-spectrum analysis method' in Int Conf IEEE Eng Med Biol Society (EMBC), IEEE, pp. 5882--5885 如果使用此代码生成新结果，请引用以上参考。 | | | | 需要 具有信号处理工具箱的Matlab（）版本R2020a或更高版本。 （应该在较旧的版本上工作，但未经测试。） 在Matlab中添加此项目的路径。 也可以通过以下方式做到这一点： >> add_path_he

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MATLAB实现SSA-SVM麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,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。 运行环境MATLAB2018b及以上。