含水率预测模型

bp神经网络回归预测模型(python实现)_神经网络实现连续型变量的回归预测（python)...

转至：https://blog.csdn.net/langb2014/article/details/50488727输入数据变为房价预测：105.0,2,0.89,510.0105.0,2,0.89,510.0138.0,3,0.27,595.0135.0,3,0.27,596.0106.0,2,0.83,486.0105.0,2,0.89,510.0105.0,2,0.89,510.0143.
weixin_39546092·2022-12-10 06:27

单机GPU云服务器的深度学习训练和预测模型分析

得益于GPU强大的计算能力，深度学习近年来在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突GPU服务器几乎成了深度学习加速的标配。阿里云GPU云服务器在公有云上提供的弹性GPU服务，可以帮助用户快速用上GPU加速服务，并大大简化部署和运维的复杂度。如何提供一个合适的实例规格，从而以最高的性价比提供给深度学习客户，是我们需要考虑的一个问题，本文试图从CPU、内存、磁盘这三个角度对单机GPU云服务
Finovy Cloud·2022-12-10 03:04

基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型（Matlab代码实现）

目录1概述2萤火虫算法3萤火虫算法优化BP神经网络的算法设计3.1基本思想3.2萤火虫算法优化BP神经网络算法4运行结果5参考文献6Matlab代码及文章1概述现实的世界中混沌现象无处不在,大至宇宙,小到基本粒子,都受到混沌理论支配.如气候变化会出现混沌现象,数学、物理、化学和生物中也存在混狸现象,混沌的出现,打破了学科之间的界限,是一门新兴的交叉学科.随着非线性动力学领域的发展,混沌时间序列预测
wlz249·2022-12-09 18:08

基于BP神经网络预测电力负荷（Matlab代码实现）

在已经建立完成的负荷预测模型的基础上，分别收集预测区域的温度、气象等相关数据信息，进而确定所需训练的样本；对上述数据进行归一化处理，经过神经网络正向与反向传递得到期望值；应用B
wlz249·2022-12-09 18:58

关于疫情风险研判的传统模型以及扩展研究

一、传统模型介绍SIR模型，只是一种简单的疫情预测模型，针对这种模型的改进也较多，最著名的便是SEIR模型。SEIR模型增加了一种人群类型，即暴露者（潜伏者）类型（E类），模型整
Magic-Han·2022-12-09 16:22

决策树 Decision Tree

机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
whitenightwu·2022-12-09 14:10

[机器学习笔记] （四）决策树 Decision Tree

机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而
梅森上校·2022-12-09 14:06

《Python数据分析与应用》第7章 机器学习模型的应用 实训部分

1、到知网查阅文献资料，确定影响因素，即自变量;2、定义因变量和自变量;3、收集变量数据;4、建立多种回归预测模型;5、对模型结果进行比评价和比较1.有下图文献所得八个自变量（
freetozn·2022-12-08 23:46

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

文章目录6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.1.2模型汇总6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3损失曲线展示
凉堇·2022-12-08 22:49

【机器学习】特征工程的最佳实践

特征工程是为机器学习创建新输入功能的过程，是改进预测模型的最有效方法之一。提出功能很困难，耗时，需要专业知识。“应用机器学习”基本上是特征工程。
ChenVast·2022-12-08 17:58

l380废墨收集垫已到使用寿命_涡扇发动机剩余使用寿命周期预测模型

具体来说，该项目的目标是建立一个预测模型，基于类似喷气式发动机集群从运行到故障的数据，以估计剩余使用寿命(RUL)的喷气发动机。本文所述的算法基本遵循[1]。
龚琳娜·2022-12-08 16:17

【MATLAB】无人驾驶车辆的模型预测控制技术（精简讲解和代码）【运动学轨迹规划】

文章目录0.友情链接1.引言2.预测模型3.滚动优化3.1.线性化3.2.UrU_rUr的求取3.3.离散化与序列化3.4.实现增量控制4.仿真示例0.友情链接B站链接1-北京理工大学无人驾驶技术课程B
非线性光学元件·2022-12-08 13:29

从零开始：机器学习的数学原理和算法实践--学习笔记（2）

编码数据标准化:max-min标准化、z-score标准化（将数据转化为均值为0，方差为1的正态分布）特征工程特征构建特征提取特征选择：从原来的特征集合中剔除部分对预测结果无效甚至会产生负面影响的特征，从而提高预测模型的性能
weixin_45752264·2022-12-08 12:54

har rv模型 matlab,基于HAR预测模型的市场异质性研究.docx

摘要:股票的相关问题是十分复杂的，投资者和国家的相关政策都可能让股票的价格产生波动。我国的资本市场开始的比较晚还不够成熟，体制还不够健全有待完善。而且大部分交易者的知识储备不够，信息来源以及判断信息的能力不同，导致了投资者认知偏差的程度不同，这些原因造成了投资者的异质性。本文将根据HAR-RV模型分别对日度、周度以及月度积累平均已实现方差(协方差)建模，运用高频数据估计已实现波动指标的非参数方法，
咕噜咕噜吨·2022-12-08 12:19

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

目录6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.1.2模型汇总6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3损失曲线展示
喝无糖雪碧·2022-12-08 11:04

【预测模型】基于随机蛙跳算法 SFLA优化神经网络实现数据回归预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍随机蛙跳算(ShuffledFrogLeapingLgorithm,SFLA)是进化计算领域中一种新兴,有效的亚启发式群体计算
Matlab科研工作室·2022-12-08 10:42

IBM SPSS Modeler分类决策树C5.0模型分析空气污染物数据

相关视频分类预测模型的构建流程，具体步骤如下：（1）数据处理：审核数据，过滤掉含有缺失值的数
拓端研究室TRL·2022-12-08 10:42

BP综述：自闭症中基于功能连接体的预测模型

我们讨论了不同的预测框架如何进一步加深我们对复杂自闭症症状学基础的基于大脑特征的理解，并考虑预测模型如何在临床环境中使用。
悦影科技·2022-12-08 09:13

【预测模型】基于随机蛙跳算法 SFLA优化神经网络实现数据回归预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍随机蛙跳算(ShuffledFrogLeapingLgorithm,SFLA)是进化计算领域中一种新兴,有效的亚启发式群体计算
matlab科研助手·2022-12-08 06:08

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

目录LSTM的记忆能力实验模型构建LSTM层模型汇总模型训练训练指定长度的数字预测模型多组训练损失曲线展示模型评价在测试集上进行模型评价模型在不同长度的数据集上的准确率变化图LSTM模型门状态和单元状态的变化
沐一mu·2022-12-08 06:30

每天一篇论文 333/365 Multi-object Monocular SLAM for Dynamic Environments

尽管存在理论上的解决方案，但实践却滞后，主要原因是缺乏动态参与者的稳健感知和预测模型。动态场景中的多体单目SLAM的典型挑战源于不可观测性问题，因为不可能从移动的单目摄像机中三角化运动对象。
流浪机器人·2022-12-08 01:59

【肿瘤预测模型系列】如何在R软件中求一致性指数( Harrell'concordance index:C-index)？...

今晚收到一封医生好友的邮件，咨询如何求Harrell的C-index？曾在丁香园论坛里遇到过朋友求助，自己也尝试回答过，论坛里回答的言简意赅，针对问题论问题，没有详细的原理说明，今天趁回复朋友邮件的机会，就大致总结下自己对C-index的理解以及在R软件中的计算过程。所谓C-index，英文名全称concordanceindex，中文里有人翻译成一致性指数，最早是由范德堡大学（Vanderbilt
weixin_30596165·2022-12-07 22:01

适用于一切模型的决策曲线分析DCA

主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。前面介绍了超多DCA的实现方法，基本上常见的方法都包括了，代码和数据获取方法也给了大家。
医学和生信笔记·2022-12-07 22:29

二分类资料校准曲线calibration curve的绘制

主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。
医学和生信笔记·2022-12-07 22:29

R数据分析：临床预测模型中校准曲线和DCA曲线的意义与做法

之前给大家写过一个临床预测模型：R数据分析：跟随top期刊手把手教你做一个临床预测模型，里面其实都是比较基础的模型判别能力discrimination的一些指标，那么今天就再进一步，给大家分享一些和临床决策实际相关的指标
公众号Codewar原创作者·2022-12-07 22:59

生存资料决策曲线分析DCA

主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。前面介绍了logistic回归的DCA的5种绘制方法，今天学习下cox回归的DCA绘制方法。
医学和生信笔记·2022-12-07 22:59

简要介绍弱监督学习

ariel-dreamland/p/8566348.htmlAbriefintroductiontoweaklysupervisedlearning（简要介绍弱监督学习）by南大周志华摘要监督学习技术通过学习大量训练数据来构建预测模型
weixin_34283445·2022-12-07 21:30

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

目录6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3损失曲线展示6.3.3模型评价6.3.3.1
cdd04·2022-12-07 17:15

python对电影进行预测评分_TMDb电影数据分析 & 电影评分预测

前言本项目展示了问题分解、数据清洗、数据分析与可视化的过程，最后给出了一个简单的预测模型。
weixin_39956612·2022-12-07 16:53

小白-weka界面下预测算法使用-票房预测

票房预测模型前提说明初次接触机器学习，自定题目训练，数据源不准确，因素不完善，模型参考性不大---只是记录因素设置基于现有数据字段信息自定义因素:评分时长上映档期类型导演场次人次改进减少因素-(原因数据源量小去掉非数值
wMoqi·2022-12-07 16:20

基于机器学习的电影票房分析与预测系统

本项目利用某开源电影数据集构建票房预测模型，首先将影响电影票房的因素如电影类型、上映档期、导演、演员等量化处理并进行可视化分析。
Python极客之家·2022-12-07 16:49

数据分析与数据挖掘实战案例本地房价预测（716）：

数据分析与数据挖掘实战案例（7/16）：2022年首届钉钉杯大学生大数据挑战赛练习题目练习题A：二手房房价分析与预测要点：1、机器学习2、数据挖掘3、数据清洗、分析、pyeahcrs可视化4、随机森林回归预测模型预测房价整体代码
丶凉介·2022-12-07 16:16

SPSS 初步介绍

通过建模选项中的方法，您可以根据生成新的信息以及开发预测模型。SPSSModeler特点强大的数据读取功能丰富的数据处理方法图形化数据探索方式
墨风@@丘比特·2022-12-07 11:25

【SVM预测】基于鲸鱼算法优化支持向量机SVM实现数据预测附matlab代码

算法中核参数和惩戒参数依赖经验选取导致的大盘指数预测精度较低,收敛速度较慢的问题,提出一种基于鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机(WOASVM)的负荷预测方法.首先通过鲸鱼算法对SVM参数进行寻优,最后建立大盘指数预测模型
matlab科研助手·2022-12-07 07:43

yolov3数据集下载训练_使用LyftLevel5的预测数据集训练机器学习运动预测模型

使用我们的预测数据集和L5级工具包，您可以在一个闲暇的下午或周末开始构建行为预测模型，即使您之前没有任何有关自动驾驶汽车的经验。
weixin_39593061·2022-12-07 05:14

xgboost回归预测模型_XGBoost模型(3)--球员身价预测

任务类型：回归背景介绍:每个足球运动员在转会市场都有各自的价码。本次数据练习的目的是根据球员的各项信息和能力值来预测该球员的市场价值。数据来源：数据竞赛：足球运动员身价估计-SofaSofa目前竞赛的排行榜如下：（一）初始的XGBoost模型属性非常多，初始的XGBoost模型选用4个属性巧合的是刚好这些字段都没有缺失值。不用预处理代码：#球员身价预测importpandasaspdimportm
weixin_39628180·2022-12-07 02:29

xgboost回归预测模型_直播案例 | 使用回归模型预测鲍鱼年龄

获取案例链接、直播课件、数据集在本公众号内发送“机器学习”。鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方被认为是美味佳肴。是铁和泛酸的极好来源，也是澳大利亚、美洲和东亚的营养食品资源和农业。100克鲍鱼就能给人体提供超过20%上述每日摄入营养素。鲍鱼的经济价值与年龄正相关。因此，准确检测鲍鱼的年龄对养殖户和消费者确定鲍鱼的价格具有重要意义。然而，目前确定鲍鱼年龄的技术是相当昂贵和低效的。农场主通常把鲍鱼的壳割下
weixin_39638623·2022-12-07 02:29

matlab模型及代码

目录一、GM(1,1)灰色预测模型1.模型介绍2、模型例题3、matlab代码段(以长江为例题)一、GM(1,1)灰色预测模型1.模型介绍2、模型例题3、matlab代码段(以长江为例题)clc;clear
杀一个西瓜77吧·2022-12-07 02:55

论文阅读：基于LSTM的船舶航迹预测模型

论文阅读：基于LSTM的船舶航迹预测模型论文下载：https://download.csdn.net/download/qq_33302004/15449386目录1.摘要2.文章段落主要内容概括3.预测模型
志远1997·2022-12-06 23:09

论文阅读：基于循环神经网络的船舶航迹预测

https://download.csdn.net/download/qq_33302004/15421819目录1.摘要2.主要贡献3.一些有趣的观点4.基于SSPD的数据预处理方法5.GRU循环神经网络预测模型
志远1997·2022-12-06 23:09

SVM支持向量机的多输入多输出预测模型

多输入多输出代码数据地址：https://download.csdn.net/download/weixin_37928884/87240295只需要将x1、x2、（y1与y2）这四个变量进行归一化即可，尽量不要变动其它数据，以免引入误差。这里为什么不对x1与x2一起做归一化操作，因为反归一化用不到它们，x1与x2也可以一起做归一化。|采用mapminmax函数做一维归一化时，应注意数据格式，格式
智能.优化.控制.自动化·2022-12-06 21:09

SVM支持向量机的多输入单输出预测模型

多输入单输出代码数据地址：https://download.csdn.net/download/weixin_37928884/87240295输入数据归一化问题，我们经常将输入数据全部归一化，其实归一化的目的是通过某种方法限制在一定范围内。一般限定在[01]、[-11]之间，首先我们先看数据格式：|其实只需要将x1、x2、y这三个变量进行归一化即可，尽量不要变动其它数据，以免引入误差。采用map
智能.优化.控制.自动化·2022-12-06 21:00

机器如何快速学习数据采集

除非你真正训练一个预测模型，否则你将很难知道哪个属性哪些信息具有预测价值，并提供最好的结果。如果一条信息没有收集到，我们就没有办法获取它，并永远地失去它了。
q56731523·2022-12-06 19:48

基于粒子群算法优化BP神经网络（PSO-BP）的多变量输入单输出回归预测模型，matlab代码实现

基于粒子群算法优化BP神经网络（PSO-BP）的多变量输入单输出回归预测模型，matlab代码实现ID:4928654113092237草履虫5号:D
「已注销」·2022-12-06 17:20

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

目录6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.1.2模型汇总6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3损失曲线展示
蒂洛洛·2022-12-06 15:21

【通信系统】移动通信系统基础知识

移动通信系统基础知识一、移动通信的基本术语二、移动通信电波传播和预测模型三、信源编码和调制解调四、抗衰落技术五、蜂窝组网技术六、GSM及其增强移动系统一、移动通信的基本术语移动通信：广义：通信双方至少有一方在运动
风声holy·2022-12-06 15:13

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

目录6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.1.2模型汇总6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3损失曲线展示
Stacey.933·2022-12-06 14:10

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

文章目录6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.1.2模型汇总6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3损失曲线展示
牛奶园雪梨·2022-12-06 13:38

用scikit-learn学习线性回归和Ridge回归

线性回归是根据已有的输入和输出样本来学习得到预测模型。scikit-learn库可完成线性回归求得模型系数，Ridge回归进行正则化。
海马有力量·2022-12-06 12:56

NNDL 实验七 循环神经网络（1）RNN记忆能力实验

加载数据并进行数据划分6.1.1.3构造Dataset类6.1.2模型构建6.1.2.1嵌入层6.1.2.2SRN层6.1.2.3线性层6.1.2.4模型汇总6.1.3模型训练6.1.3.1训练指定长度的数字预测模型
_Gypsophila___·2022-12-06 11:42
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