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MATLAB實(shí)現(xiàn)基于CNN-GRU卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-門控循環(huán)單元組合模型的故障診斷的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）36 p
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MATLAB實(shí)現(xiàn)基于CNN-BiLSTM-Attention卷積雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合注意力機(jī)制進(jìn)行多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）46 p
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MATLAB實(shí)現(xiàn)XGBoost極限梯度提升樹(shù)時(shí)間序列預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）38 p
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Matlab實(shí)現(xiàn)TTAO-BP-KDE核密度估計(jì)多置信區(qū)間多變量回歸區(qū)間預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）34 p
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Matlab實(shí)現(xiàn)SSA-GRNN麻雀算法（SSA）優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多變量回歸預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）36 p
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MATLAB實(shí)現(xiàn)PSO-GRNN粒子群算法（PSO）優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多輸入單輸出預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）42 p
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Matlab實(shí)現(xiàn)GRU-ABKDE門控循環(huán)單元自適應(yīng)帶寬核密度估計(jì)多變量回歸區(qū)間預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）32 p
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Matlab實(shí)現(xiàn)EEMD+SE集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解+樣本熵計(jì)算的時(shí)間序列信號(hào)分解的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）38 p
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Matlab實(shí)現(xiàn)DBO-BP蜣螂算法（DBO）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多輸入多輸出預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）37 p
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MATLAB實(shí)現(xiàn)CNN-GRU卷積門控循環(huán)單元時(shí)間序列預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）42 p
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MATLAB實(shí)現(xiàn)CNN-BiGRU-Attention卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)合雙向門控循環(huán)單元（BiGRU）融合注意力機(jī)制多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）40 p
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MATLAB實(shí)現(xiàn)BiTCN雙向時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）37 p
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MATLAB實(shí)現(xiàn)BiTCN雙向時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）
MATLAB實(shí)現(xiàn)基于INFO-PPC向量加權(quán)平均算法（INFO）優(yōu)化投影尋蹤聚類評(píng)價(jià)模型的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）37 p
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MATLAB實(shí)現(xiàn)基于DBO-LightGBM蜣螂優(yōu)化算法（DBO）優(yōu)化輕量級(jí)梯度提升機(jī)（LightGBM）進(jìn)行故障診斷的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）39 p
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MATLAB實(shí)現(xiàn)基于CPO-RBF冠豪豬優(yōu)化算法結(jié)合徑向基函數(shù)多特征分類預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）36 p
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MATLAB實(shí)現(xiàn)基于CNN-LSTM-Attention卷積長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合注意力機(jī)制進(jìn)行多變量多步時(shí)序預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）39 p
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MATLAB實(shí)現(xiàn)基于CNN-LSTM-Attention卷積長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合注意力機(jī)制進(jìn)行多變量多步時(shí)序預(yù)測(cè)的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）
MATLAB實(shí)現(xiàn)基于BFOA-CNN 細(xì)菌覓食優(yōu)化算法（BFOA）結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例（含完整的程序，GUI設(shè)計(jì)和代碼詳解）58 p
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