DBN深度置信神经网络预测

尹成学院 2023-01-13 01:38:37

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基于深度置信网络(DBN)回归预测，深度置信网络DBN回归预测，matlab代码。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）是一种基于概率模型的深度学习架构，它在机器学习领域，特别是回归预测任务中具有广泛的应用。在本主题中，我们将深入探讨如何利用MATLAB来实现DBN进行多输入单输出的预测。 DBN由多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines，RBM）层堆叠而成，这些RBM层通过无监督学习逐层训练，然后用作预训练权重初始化的深度神经网络（DNN）。这样的预训练过程有助于避免梯度消失问题，提升模型的学习效率和性能。 1.运行main文件，其余为子函数 2.可以做回归预测，分类预测，时间序列预测 3.可以做信号分解，算法优化，区间预测 4.可以做组合模型预测 5.可以做聚类

基于深度置信网络(DBN)时间序列预测，深度置信网络DBN时间序列预测，matlab代码。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。深度置信网络（DBN，Deep Belief Network）是一种基于多层受限玻尔兹曼机（RBM，Restricted Boltzmann Machine）的深层神经网络结构。在机器学习领域，DBN常用于特征学习和预训练，能有效地捕获数据中的复杂结构。本资源提供了DBN的源代码，对于理解DBN的工作原理以及在MATLAB环境中实现DBN具有重要意义。 1.运行main文件，其余为子函数 2.可以做回归预测，分类预测，时间序列预测 3.可以做信号分解，算法优化，区间预测 4.可以做组合模型预测 5.可以做聚类

DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据） DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据） DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）

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时序预测 | MATLAB实现DBN深度置信网络时间序列预测

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