# CODE-LINK

**Repository Path**: giteeuser20201120/code-link

## Basic Information

- **Project Name**: CODE-LINK
- **Description**: 本仓库为本人所有代码的链接汇总
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2022-06-03
- **Last Updated**: 2022-06-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# CODE-LINK

#### 介绍

本仓库为本人所有代码的链接汇总，注：MATLAB采用的是2018b以上版本，低版本打开中文乱码，请用记事本打开后复制到matlab

#### 模型优化

1.MATLAB的基于海洋捕食者算法MPA优化LSTM的时间序列预测：https://mianbaoduo.com/o/bread/YZ6Xmp5v  

2.matlab的爬行动物搜索RSA优化LSTM的时间序列预测 ：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpmXmJ5v

3.基于算术优化算法AOA优化LSTM的时间序列预测 ：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpmXmJxy

4.子空间结构保持的深度极限学习机自动编码器：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpqXlZhs

5.蜉蝣优化算法优化的子空间结构保持速度极限学习自动编码器：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpqXlZhw


#### 特征提取降维算法

1.基于图嵌入的降维算法——边界流行嵌入Marginal Manifold Embedding（MME）：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpmXmJ9s  

2.matlab的核边界流行嵌入（KMME）特征提取方法 ：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpmXmZZv  

3.MATLAN的边界Fisher分析（MFA）特征提取方法：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpmXmJxt

4.MATLAN的核边界Fisher分析（KMFA）特征提取方法：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpmYkphv

5.局部敏感判别分析(Locality Sensitive Discriminant Analysis ，LSDA)特征提取方法：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpmYkpdr

#### 优化算法改进

1.黏菌优化算法SMA与算术优化算法AOA及其联合改进：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpmXmJ5x

2.改进MVO算法提高传统MVO算法的迭代寻优能力 ：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpmXmJxr

3.改进MVO算法提升寻优速度改善寻优结果 ：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpmXmJtw

4.多元宇宙算法MVO及其改进1：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpmXmJpu

5.

#### 故障诊断建模
1.matlab的2DCNN、1DCNN、BP、SVM故障诊断结果可视化：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpqYk5hx


#### 组合式时间序列预测

1.matlab的基于EEMD+GRU+MLR的时间序列预测：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpmXmJ5y

2.matla的基于TPA-LSTM的多输入风电功率预测：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpqYkp5w