摘要： 
1.前言 时间序列预测在能源、气象等领域具有重要应用价值。传统方法如ARIMA、SVM等在处理非线性、非平稳序列时存在局限性，而深度学习模型（如GRU）虽能捕捉时序特征，但对初始参数敏感，且复杂序列需预处理以提升预测精度。变分模态分解（VMD）可将复杂时序分解为多个平稳模态分量，门控循环单元（GRU 阅读全文
1.前言 时间序列预测在能源、气象等领域具有重要应用价值。传统方法如ARIMA、SVM等在处理非线性、非平稳序列时存在局限性，而深度学习模型（如GRU）虽能捕捉时序特征，但对初始参数敏感，且复杂序列需预处理以提升预测精度。变分模态分解（VMD）可将复杂时序分解为多个平稳模态分量，门控循环单元（GRU 阅读全文
posted @ 2026-01-03 21:53
简简单单做算法
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1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2024b vivado2022.2 3.部分核心程序 （完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ................................................... // 统计分类错误数 if(o_re 阅读全文
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2024b vivado2022.2 3.部分核心程序 （完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ................................................... // 统计分类错误数 if(o_re 阅读全文
posted @ 2026-01-03 21:48
简简单单做算法
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