LSTM模型应用于多步单变量输入和输出的示例.ipynb

多步预测的 LSTM 模型用起来真的还不错，尤其是你手上有一堆带时间标签的数据时，比如气象、股票、交通这些场景，简直太对口了。它能一次性搞定多个特征的多步预测，省心不少。时间序列的LSTM网络，厉害的地方在于它的“记忆力”——专治普通RNN容易忘事的问题。核心就三个门：输入门、遗忘门、输出门，分别决定保留什么、丢掉什么、输出什么，用起来有点像开关逻辑，挺巧妙。在多变量预测这块，它表现得还蛮稳定的。比如你要预测未来一周的温度、湿度、风速这些多维数据，只要喂给它过去一段时间的情况，基本都能给出一组还行的结果。你只要把数据整理成“输入序列”+“输出序列”的结构就行。，数据预也是个大头。什么归一化、缺

WOA-LSTM 结合了鲸鱼优化算法和长短期记忆网络，能够对多输入单输出的回归问题进行精准预测。通过 MATLAB 平台实现，你能轻松拿到完整的程序和模拟数据集，省去不少调试时间。关键在于利用 WOA 对 LSTM 模型参数的优化，提升预测精度。最适合那些想提高机器学习技能，尤其是数据领域的工程师。操作起来还蛮，适合有一定经验的开发者和研究人员试一试。

双向 LSTM 加 AdaBoost 的组合，用在回归预测上还挺有意思的。这个资源是用 MATLAB 写的，流程比较完整，从数据、模型构建到训练评估一步步走得蛮细。数据是多输入单输出，挺适合拿来做时间序列的，比如你想预测股票、气温这类带时间顺序的变量，用这个模型思路基本能打。 模型核心是BiLSTM-AdaBoost，前面用BiLSTM挖掘序列特征，后面加AdaBoost提升回归效果。你可以理解成前面是负责“看懂趋势”，后面是负责“修正误差”。训练过程里的参数调节和可视化部分也写得还不错，尤其对新手来说挺友好。 它还带了完整的.mat数据和源代码，不用自己折腾数据生成。而且注释比较清晰，能直接

这个Matlab函数目前提供：1) 信号时域绘图和功率谱密度；2) 显示A-或C-加权前后的平均PSD及输出噪声。为了解释其功能，文中还包括了两个示例。代码基于理论来源：[1]运放噪声技术和技巧，[2]声学测量加权网络设计，[3]电声声级计规范，[4]IEC 61672-1:2002。

在这个项目中，我们将使用Matlab的pinv函数实现具有多个变量的线性回归，以预测房屋价格。任务描述如下：假设您正在出售房屋，并且希望确定一个合理的市场价格。为了达到这个目的，我们首先收集了有关最近房屋出售情况的数据，并且对房屋价格进行了建模。数据集ex1data2.txt包含了俄勒冈州波特兰市的房屋价格训练集，其中第一列是房屋大小（平方英尺），第二列是卧室数量，第三列是房屋价格。我们将使用梯度下降和Matlab的pinv函数两种方法来解决这个问题。特征归一化是实现过程中的一部分。数据加载后，我们将显示数据集中的前10个样本值。

Matlab代码用于游戏StimSync Rorden, C.和Hanayik, T.（2014）。StimSync：开源硬件用于行为和MRI实验。神经科学方法杂志227，90-99。源文件夹提供了完整的文档，详细介绍了如何使用自定义硬件和软件验证设备。示例和时间跟踪显示和记录从StimSync发送的刺激。商用计算机通常用于呈现图像和声音，并记录键盘响应，但这些设备不适合所有研究需求。开源硬件StimSync提供了数字和模拟输入输出控制，适用于各种研究设计，如提供触觉刺激或控制脑部刺激。这种解决方案相比传统的昂贵专有设备更为经济和集成。

在无约束条件下，这是一个用Matlab编写的MPC模型预测控制程序，实现多变量多输入多输出的控制。

如今，基于模型的开发已经成为一种流行趋势，而Matlab/Simulink作为优秀的模型构建工具，在开发嵌入式系统中不可或缺。

这是一个用于免疫肿瘤学（IO）的定量系统药理学（QSP）建模平台，详细解析了重要的免疫相互作用机制。该模块化平台允许根据特定研究问题构建不同复杂程度的IO QSP模型。详细教程已在CPT：PSP（doi：10.1002 / psp4.12546）中发布。