再添数十种回归模型！最全机器学习预测全家桶，MATLAB代码，这次千万别再错过了！

news2024/11/16 19:03:14

截止到本期，一共发了14篇关于机器学习预测全家桶MATLAB代码的文章。算上这一篇，一共15篇！参考文章如下：

1.五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？icon-default.png?t=N7T8http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDUwMjc3Mg==&mid=2247486741&idx=1&sn=a7f1c835b63ef5454ad8cca9a68f0fe8&chksm=c1d5928ef6a21b98c220c452f60e4af9483e6f497012b9dad84349f7d5caa2e210d88939896c&scene=21#wechat_redirect

2.机器学习预测全家桶，多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM，LSSVM、TCN、CNN，光伏发电数据为例icon-default.png?t=N7T8http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDUwMjc3Mg==&mid=2247486785&idx=1&sn=087e6fc50ad026571ace13ed2e10228c&chksm=c1d592daf6a21bcc82934d60c9335b91be4c727682d52fc83cae4b76eba1dd68842c33c58766&scene=21#wechat_redirect

3.机器学习预测全家桶，多步预测之组合预测模型，光伏发电数据为例icon-default.png?t=N7T8http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDUwMjc3Mg==&mid=2247486830&idx=1&sn=50c87fc3b5848151fe892cb02eaa48b3&chksm=c1d592f5f6a21be31e5a22e895fb0c1da2ee74820a7a89ad36d5e28a3964d2fb26268a99ee2b&scene=21#wechat_redirect

4.机器学习预测全家桶之Xgboost，交通流量数据预测为例，MATLAB代码icon-default.png?t=N7T8http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDUwMjc3Mg==&mid=2247486840&idx=1&sn=2fa36c5e51880b6740a174480ea0d425&chksm=c1d592e3f6a21bf52a102f5496d34ea9a110a00a1428054361053d06844218dc3db546886f97&scene=21#wechat_redirect

5.机器学习预测全家桶之CNN-RVM(相关向量机)，风电功率预测，MATLAB代码icon-default.png?t=N7T8http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDUwMjc3Mg==&mid=2247486862&idx=1&sn=127a8edfb078c585cdde7e94c50a7a04&chksm=c1d59215f6a21b032e58d77874d43eec271b85737e7a6faada3b6dd6de6f096b579eb73fc75a&scene=21#wechat_redirect

6.水N篇论文就靠它了！Adaboost风电功率预测，机器学习预测全家桶，MATLAB代码icon-default.png?t=N7T8http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDUwMjc3Mg==&mid=2247486907&idx=1&sn=2ed4595b053d7331543013b31313717e&chksm=c1d59220f6a21b365f6d065bb9f2145184fc5f6169fb648a9ce18ff8a32fbe395dabc22a95cc&scene=21#wechat_redirect

7.机器学习预测全家桶之单变量输入单步预测，天气温度预测为例，MATLAB代码icon-default.png?t=N7T8http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDUwMjc3Mg==&mid=2247486953&idx=1&sn=32e2d63221dd0b51793829aaa34336f9&chksm=c1d59272f6a21b649b3d54850126965d9ca435833fefb21658788ca74648460133ad692aa985&scene=21#wechat_redirect

8.2023年冠豪猪算法优化CNN-GRU-Attention多特征输入多步预测，MATLAB代码icon-default.png?t=N7T8http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDUwMjc3Mg==&mid=2247486999&idx=1&sn=81418d7e6cbb6ad4012ab8797b59986c&chksm=c1d5918cf6a2189aeddf45ea478d2a76daec92328db248d1d0a6502edf8fe5adaf3c97d5cff4&scene=21#wechat_redirect

9.机器学习预测全家桶之单变量输入多步预测，天气温度预测为例，MATLAB代码icon-default.png?t=N7T8http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDUwMjc3Mg==&mid=2247487017&idx=1&sn=d7fe226c0eb8ec22832e30ba196f27f8&chksm=c1d591b2f6a218a437bbd66e9af913fa27c162aea255b50bd208768d98a40188132e616114c9&scene=21#wechat_redirect

10.机器学习预测全家桶新增VMD-TCN-GRU/BiGRU-Attention模型，MATLAB代码icon-default.png?t=N7T8http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDUwMjc3Mg==&mid=2247487040&idx=1&sn=14a0ecec52042877858e4b89948bf9bf&chksm=c1d591dbf6a218cdcc2357a89b376abe44990ca883a37f8d4ef7c5e6f1ef189628b860dc02e7&scene=21#wechat_redirect

11.金豺算法优化TCN-BiGRU-Attention多特征输入单步预测，MATLAB代码icon-default.png?t=N7T8http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDUwMjc3Mg==&mid=2247487060&idx=1&sn=dd90ed54e0e4200aeb9dd421ba3f7bd4&chksm=c1d591cff6a218d95a6232a7afd0da15ff1cfe5211db4b109e38c77971db8907a416f61df8e3&scene=21#wechat_redirect

12.LSTM实现递归预测。机器学习预测全家桶，持续更新，MATLAB代码icon-default.png?t=N7T8http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDUwMjc3Mg==&mid=2247487093&idx=1&sn=d8794b7b6be081f8b2ac9fea710fc149&chksm=c1d591eef6a218f87cd94a6df6d835f7be77a733bc1875befa89792e8b5d763d7dece71f33cf&scene=21#wechat_redirect

13.12种算法优化CNN-BiLSTM-Attention多特征输入单步预测icon-default.png?t=N7T8http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDUwMjc3Mg==&mid=2247487160&idx=1&sn=35975012fe4adbca192212113ea67c4f&chksm=c1d59123f6a21835fc2c9c331e64967e4d742c84a96b89eb061335b1b78539c135f87edda0ef&scene=21#wechat_redirect

14.新思路：TCN-RVM模型，你见过吗？机器学习预测全家桶新增模型，MATLAB代码icon-default.png?t=N7T8http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDUwMjc3Mg==&mid=2247487303&idx=1&sn=e59bb214d64efaccf582544a8c1f136e&chksm=c1d590dcf6a219caa3d1f8c42525b4ffded6729c16820be06058c9e5d9d5e8e628b54894191d&scene=21#wechat_redirect

机器学习预测全家桶包含了哪些？

话不多说，直接看目录！

第一级文件夹：

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第二级文件夹：

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包含的数量之多，直呼过瘾！

最近有小伙伴后台留言，希望添加回归模型。

说到回归，很多小伙伴或许还不清楚回归和预测到底有什么区别。这里简单陈述一下：

回归和预测到底有什么区别

1、定义与性质

预测：通常指的是在给定一些输入变量的情况下，预测未来某个或某些事件的可能结果。

回归：是一种统计分析方法，指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。通常Y1，Y2，…，Yi是因变量，X1、X2，…，Xk是自变量。

2、目标与结果

预测：主要目标是预测未来的数据或结果，不一定需要了解变量之间的具体关系。

回归：主要目标是描述和量化变量之间的关系，以及如何利用这些关系进行预测。

举个例子：

先说预测。在前几期中，用到了风电发电功率数据。

数据包含特征如下：测风塔10m风速(m/s) 、测风塔30m风速(m/s) 、测风塔50m风速(m/s) 、测风塔70m风速(m/s)、 轮毂高度风速(m/s) 、测风塔10m风向(°) 、测风塔30m风向(°) 、测风塔50m风向(°) 、测风塔70m风向(°)、 轮毂高度风向(°) 、温度(°) 、气压(hPa)、 湿度(%) 实际发电功率（mw）。部分数据截图如下：

图片

在预测的时候，就是利用已知时刻（假设是前5天）的特征量去预测未来还没发生的某一时刻或未来某几个时刻（假设是第6天，或者6~10天）的发电功率。

再说回归。本期介绍一种用于回归的UCI《共享电车租赁数据集》。该数据集来自波尔图大学实验室，特征变量有季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，目标值为租赁自行车总数。数据部分截图如下：

图片

最后一列为共享单车的租赁数。

在做回归分析的时候，就是利用当前时刻的特征量去预测当前时刻的自行车租赁数量。目的是为了建立特征值与变量值的一种关系。做回归的时候，不涉及去预测未来某时刻的这种情况。

讲到这里，想必大家应该明白了吧！

回归模型结果展示

随机挑选几种模型进行展示：

regress模型：

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CNN-Bigru-Attention模型

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Xgboost模型：

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ELM-Adaboost：

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机器学习预测全家桶代码获取

点击下方卡片获取

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