【优化预测】基于matlab贝叶斯优化LSTM预测【含Matlab源码1329期】.zip

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介绍了如何使用LSTM模型在matlab环境下进行时间序列数据预测的具体实现方法。

CSDN网友海神之光分享的代码经过亲测，确保可靠性。直接替换数据即可使用，非常适合初学者。主要包含主函数main.m及其调用的其他m文件。运行环境为Matlab 2019b，如有错误提示，可根据指引进行修改。操作简单，只需将文件放入Matlab当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行即可获得结果。更多仿真需求或其他服务，请私信博主或查阅博客文章获取联系方式。

压缩包中详细展示了代码的运行效果图。

BADS是一种创新的快速贝叶斯优化算法，专为解决复杂的优化问题而设计，特别是那些涉及到模型拟合（如最大似然估计）的情况。在各种基准测试中，BADS表现出色，与其他流行的MATLAB优化器（如fminsearch、fmincon和cmaes [1]）相比具有相当甚至更好的性能。目前，BADS已被全球多个计算实验室广泛采用，涉及领域从行为、认知和计算神经科学到工程和经济学等，被引用和应用超过一百次。对于那些缺乏梯度信息或目标函数为非分析或嘈杂的情况，例如通过数值逼近或模拟评估的问题，BADS是一个理想的选择。与其他内置的MATLAB优化器（如fminsearch）一样，BADS操作简便，无需复杂的调整。详细信息、教程和文档可访问该项目的GitHub页面：https://github.com/lacerbi/bads。

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朴素贝叶斯算法案例：生日月份预测 为了阐释朴素贝叶斯算法的应用，我们以生日月份预测为例进行说明。 假设我们分别从北半球和南半球收集了100个人的生日月份数据。 北半球样本： 1月到12月出生人数分布：3, 4, 5, 7, 10, 13, 14, 15, 12, 8, 5, 4 对应月份出生率：0.03, 0.04, 0.05, 0.07, 0.10, 0.13, 0.14, 0.15, 0.12, 0.08, 0.05, 0.04 南半球样本： 1月到12月出生人数分布：15, 12, 9, 6, 4, 3, 4, 5, 7, 9, 12, 14 对应月份出生率：0.15, 0.12, 0.09, 0.06, 0.04, 0.03, 0.04, 0.05, 0.07, 0.09, 0.12, 0.14 通过这些数据，我们可以利用朴素贝叶斯算法预测一个人更有可能出生在哪个半球。例如，如果一个人出生在6月，那么根据南半球样本中6月出生率较低（0.03）而北半球样本中6月出生率较高（0.13）的特点，我们可以初步判断这个人更有可能来自北半球。

涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的MATLAB仿真代码。

贝叶斯公式描述了事件在已知条件下发生的概率。朴素贝叶斯是一种机器学习算法，它假设特征在给定类的情况下相互独立。