NARX
当前话题为您枚举了最新的 NARX。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
MATLAB NARX时间序列预测模型(含完整程序与数据)
MATLAB 的 NARX 时间序列预测程序,逻辑清晰,步骤详细,适合想搞懂 NARX 的你。它用的是合成周期性数据,还专门加了噪声,更贴近实际情况。从数据构造、模型搭建到预测评估,全流程覆盖,挺适合当学习模板的。尤其是想提升预测精度的,可以参考它怎么用外生输入来加持模型效果。
Matlab
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2025-06-26
CS230里程碑项目MATLAB中的NARX代码实现
CS230项目包含了使用TensorFlow(biLSTM_tensorflow.ipynb)和Keras(LSTM_keras.ipynb)编写的数据预处理代码,以及使用RNN LSTM架构在MATLAB中实现的NARX代码,还包括使用PyNeurGen库(NARX_PyNeurGen.ipynb)的实现。
Matlab
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2024-07-31
基于 NARX 模型的热化学储能系统神经网络
提供了用于热化学储能系统的神经网络 MATLAB 代码,该代码结合了神经网络自回归外生输入 (NARX) 模型和受物理启发的误差计算。该存储库包含四个代码文件:
PINN_TCES.m:主脚本
plot_best_worst.m:绘图功能
computePHYLOSS.m:物理误差的损失函数计算
computeJPHY.m:物理误差雅可比行列式的计算
默认情况下,MATLAB 神经网络工具箱的训练脚本位于 c:/Program Files/MATLAB/ ' version ' /toolbox/nnet/nntrain。建议创建该文件夹的副本,因为需要对其进行修改。此外,请将复制文件夹的
Matlab
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2024-05-31
地下水位预测的神经网络代码比较LSTM、CNN和NARX
该存储库提供基于人工神经网络的地下水位预测代码比较,包括长短期记忆(LSTM)、卷积神经网络(CNN)和非线性自回归外生网络(NARX)的应用。作者列出了每种方法的优势和适用场景,并提供了Matlab和Python脚本以及示例文件,帮助用户复现和应用这些预测模型。
Matlab
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2024-09-27