含水率预测模型

【LSTM回归预测】attention机制LSTM时间序列回归预测【含Matlab源码 1992期】

⛄一、attention机制LSTM预测1总体框架数字货币预测模型分为两部分，由LSTM模块和Attention模块组成。
Matlab领域·2022-11-30 14:41

ECCV 2020 | STAR:基于Transformer的行人轨迹预测模型（一）

这是一篇ECCV2020行人轨迹预测的文章，在这里对论文进行浅浅的翻译。当然，由于水平的局限，有些地方只能意译。论文链接：Spatio-TemporalGraphTransformerNetworksforPedestrianTrajectoryPredictionAbstract理解人群动态运动对真实世界的一些应用，例如监控系统、自动驾驶来说是非常重要的。这是具有挑战性的，因为它（理解人群动态运
深度科研·2022-11-30 14:07

基于CNN-LSTM及深度学习的风电场时空组合预测模型

提取风电场相邻站点之间时空信息和潜在联系，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）、互信息（mutualinformation，MI）法、长短时记忆网络（LSTM）、注意力机制（AT）和粒子群优化（PSO）的短期风电场预测模型
米朵儿技术屋·2022-11-30 12:26

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
cdd04·2022-11-30 12:21

数学建模--时间序列分析、模型预测

学习自：b站清风数学建模第1部分_时间序列分析的概念与时间序列分解模型时间序列时间序列的基本概念区分时期和时点序列时期序列适用于灰色预测模型时间序列分解时间要小于1年，才能进行时间序列分解长期变动趋势T
nickkkkkkkkk·2022-11-30 11:33

1.2 监督学习

1.2监督学习监督学习的定义监督学习的相关概念监督学习流程图监督学习的定义监督学习(SupervisedLearning）是指从标注数据中学习预测模型的机器学习问题，其本质是学习输入到输出的映射的统计规律
是我樂樂呀·2022-11-30 11:53

人工智能趋势与深度学习算法

人工智能趋势与深度学习算法1前沿技术1.1Transformer模型:1.2BERT模型：基于TransformerEncoder构建的预测模型1.3自监督学习(Self-supervisedLearning
三耳01·2022-11-30 11:45

pytorch神经网络初级架构及简单预测模型实现

Day2train1.torch初体验1.基本语法torch.zeros,torch.empty,torch.randn,torch.add,x*weights=x.mm(weights)……2.requires_grad在定义数据时，加入requires_grad=True，表示自动求导。x=torch.randn(3,4,requires_grad=True)3.y.backward自动求导r
被迫营业GGG·2022-11-30 10:44

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
五元钱·2022-11-30 07:47

机器学习 预测模型_基于机器学习模型的汽车价格预测（第2部分）

机器学习预测模型Inmylastarticle,IgaveagentleoverviewofwhatMachineLearningwasaboutandtheframeworkofbuildingaMachineLearningmodel.ThedatawascleanedandsomeExploratoryDataAnalysiswerecarriedout
weixin_26632369·2022-11-30 07:16

时序预测模型的基准算法1-auto_arima

最近我在进行论文的写作，接下来会将自己做的对比算法分享给大家，以帮助像我一样遇到问题想来CSDN上求救的小伙伴们。我采用的数据集为PeMS04和PeMS08，如果有使用相同数据集的小伙伴们可以一起交流。做到ARIMA对比算法时，发现固定order的ARIMA算法无法做到对所有全时空路网节点的流量进行预测，会出现报错情况。因为路网所有节点的交通流量不一定都符合同一ARIMA参数，便采用auto_ar
Li Changwu·2022-11-30 06:11

R语言决策树实战教程

当一组预测变量与响应变量的关系为线性时，我们使用多重线性回归可以生成准确的预测模型。但当它们的关系为更复杂的非线性关系时，则需采用非线性模型。
梦想画家·2022-11-30 02:21

2022.11.27 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.摘要3.介绍4.基于后向传播算法的多时间尺度RNN4.1循环神经网络（RNN）4.2基于多时间尺度的RNN预测模型5.实验5.1数据简介5.2数据分析5.3评价指标5.4
MoxiMoses·2022-11-30 01:01

【回归预测-BP预测】基于灰狼算法优化BP神经网络实现数据预测（多输入多输出）含Matlab代码

1内容介绍针对目前PM2.5浓度测量成本高和测量过程繁杂等问题,建立了基于灰狼群智能最优化算法的神经网络预测模型.从非机理模型的角度,结合气象因素和空气污染物对上海市的PM2.5浓度进行预测,并使用平均影响值分析了影响
matlab科研助手·2022-11-30 01:08

Python仿真及应用结课大作业—基于CNN的手写数字识别与涂鸦识别

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、结课文档目录二、涂鸦识别（篇幅问题只展示其一）涂鸦识别引入必要的库函数导入数据为各个数据文件添加标签数据处理CNN模型构建模型训练绘制损失图与准确率图模型预测--从测试集中抽取数据预测模型预测
loulita·2022-11-29 23:24

R-CNN网络基础

R-CNN网络基础Overfeat模型RCNN模型算法流程候选区域生成CNN网络提取特征目标分类（SVM）目标定位预测过程算法总结FastRCNN模型算法流程ROIPooling目标分类和回归模型训练模型预测模型总结总结
最白の白菜·2022-11-29 23:17

大数据架构师、开发人员、公司必读：国外大数据应用的10个项目案例（图表）

小编翻译了意大利大数据应用10个项目案例例,供感兴趣的读者享用：一、数据分析案例1：题目：感测人类行为，预测能源消费应用领域：能源消费预测模型项目负责人：AndreyBogomolov项目简介：项目致力于优化意
cz-神算子·2022-11-29 22:58

Orange学习4-Constant模型的使用

constant】模型2.创建案例2.1分类问题1-泰坦尼克号数据集2.2分类问题2-鸢尾花数据集2.3回归问题-波士顿房价数据集3.总结1.什么是【constant】模型Constant模型，也就是常量预测模型
每天都要丰富自己·2022-11-29 21:19

路径规划算法matlab_一文读懂自动驾驶高速路上的路径规划算法

路径规划之所以如此复杂，是因为其涵盖了自动驾驶的所有技术领域，从最基础的制动器，到感知周围环境的传感器，再到定位及预测模型等等。
weixin_39916479·2022-11-29 18:40

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
plum-blossom·2022-11-29 14:51

使用朴素贝叶斯对垃圾邮件分类

使用朴素贝叶斯对垃圾邮件分类实验内容：把给定的数据集message.csv拆分成训练集和测试集，使用sklearn.naive_bayes.MultinomialNB类创建一个朴素贝叶斯模型，使用训练数据训练出一个预测模型
非常战斗机·2022-11-29 13:42

Datawhale-数据分析-泰坦尼克-第三单元-模型建立和评估

那么分析的第一步就是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；我们从这个模型的到结果之后，我们要分析我的模
qq_33128705·2022-11-29 11:18

文献阅读总结（3）Neural Graph Collaborative Filtering

与HOP-Rec不同的是，该技术将高阶连通性整合到预测模型中。贡献：1、我们强调了在基于模型的CF方法的嵌入函数中显式地利用协作信号的关键重要性2、提出了
Hejincheng9·2022-11-29 08:18

机器学习（六）——正则化

我们之前在机器学习（二）——线性回归和机器学习（五）——逻辑回归中分别介绍了线性回归算法和逻辑回归算法，并尝试训练我们自己的预测模型。
10000hours·2022-11-29 03:44

BP神经网络预测模型+粒子群算法优化的BP神经网络（PSO-BP）预测模型，基于Matlab

BP神经网络预测模型+粒子群算法优化的BP神经网络（PSO-BP）预测模型，基于MatlabEXCEL数据可直接替换运行ID:4230659809704116我就像你一样丶っ疯狂
「已注销」·2022-11-29 02:34

基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测模型（Matlab代码实现）

目录1概述2基于遗传模拟退火的BP神经网络3知识回顾4运行结果5参考文献6Matlab代码及文章阅读1概述模拟退火算法“lSA从设定一个较高温度开始，伴随温度参数的不断下降，结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解的过程。由于BP神经网络易于陷入局部极小值,收敛速度慢等问题，采用梯度下降寻优迭代次数多，效率低下，而GA和SA都是基于概率分布机制的优化算法，两者结合，使用SA可以避免G
荔枝科研社·2022-11-29 01:25

springboot 实现机器学习_机器学习模型部署：pmml+springboot

1．PMML概述PMML全称预测模型标记语言(PredictiveModelMarkupLanguage)，利用XML描述和存储数据挖掘模型，是一个已经被W3C所接受的标准。
千里江山寒色远·2022-11-29 01:12

Prophet:一种大规模时间序列预测模型

前言Prophet是由facebook开发的开源时间序列预测程序，擅长处理具有季节性特征大规模商业时间序列数据。本文主要介绍了Prophet模型的设计原理，并与经典的时间序列模型ARIMA进行了对比。1.Prophet模型原理Prophet模型把一个时间序列看做由3种主要成分组成：趋势项、季节项、假期项。其中趋势项模拟了时间序列的非周期变化，季节项模拟了时间序列的周期性变化，假期项模拟了假期或者其
Linux基金会AI&Data基金会·2022-11-28 22:06

【BP预测模型】基于 BP神经网络的电力负荷预测模型matlab源码

一、简介BP网络(BackPropagation)，是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。\在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。直到误差反向传播算法
Matlab科研辅导帮·2022-11-28 19:37

2022/11/27周报

目录摘要文献阅读1、题目和摘要2、数据的选取和处理3、搭建预测网络4、引入GRU重构预测模型RNN结构原理1、RNN和标准神经网络的对比2、前向传播和反向传播3、RNN的缺点4、简单的代码示例总结摘要本周在论文阅读方面
白小李·2022-11-28 18:45

Deep Match to Rank Model for Personalized Click-Through Rate Prediction

对于CTR预测模型来说，个性化是提高性能和增强用户体验的关键。近年来，人们提出了几种模型来从隐含（implicitly）反映用户个性化偏好的用户行为数据中提取用户兴趣。
Jqosieeee·2022-11-28 13:00

Graphviz安装及使用：决策树可视化

Math-Model-and-Machine-Learning1、决策树模型搭建#模型搭建代码汇总importpandasaspd#1.读取数据与简单预处理df=pd.read_excel('员工离职预测模型
qq742234984·2022-11-28 12:29

机器学习笔记-线性回归与非线性回归

一元线性回归分析法的预测模型为：这个方程对应的图像是一条直线。3、代价函数-最小二乘
小刘同学要努力呀·2022-11-28 09:35

r语言随机森林_机器学习：R语言实现随机森林

随机森林通过对对象和变量进行抽样构建预测模型，即生成多个决策树，并依次对对象进行分类。最后将各决策树的分类结果汇总，所有预测类别中的众数类别即为随机森林所预测的该对象的类别，分类准确率提升。
weixin_39588679·2022-11-28 09:12

记录一次关于 No module named“ xgboost“的排错过程以及另类解决办法

然后今天运行一个预测模型的时候用到了Xgboost这个，就华丽丽地报错“没有Xgboost模块包？于是一查发现，拉取的Datascience-notebook镜像确实没有Xgboost包。。。
小白掌柜·2022-11-28 09:00

读论文：DNN-Based Prediction Model for Spatio-Temporal Data

标题:基于DNN的时空数据预测模型作者:JunboZhang,YuZheng,DekangQi,RuiyuanLi,XiuwenYi文章目录==Abstract====Introduction====贡献
a44267113·2022-11-28 04:36

预测模型变量筛选: 代码篇 cox模型选择变量筛选

本文接预测模型变量筛选：方法篇基因表达量高低分组的cox和连续变量cox回归计算的HR值差异太大?
YoungLeelight·2022-11-28 03:23

临床预测模型 基于Logistic回归的临床预测模型全流程R语言代码

临床预测模型基于Logistic回归的临床预测模型全流程R语言代码。包含以下特色:[1]自动提取单因素有意义（默认p＜0.05）的变量带入到多因素回归。
「已注销」·2022-11-28 03:52

数学模型--预测模型、BP神经网络预测

学习自：b站清风数学建模灰色预测GM（1,1）模型的原理灰色系统GM(1,1)模型：greymodel一阶微分，一个变量。通过累加生成削弱随机性的较有规律的新的离散数据列。GM(1,1)原理详细参考PPT准指数规律的检验发展系数与预测GM(1,1)模型的评价残差检验真实值减去预测值级比偏差检验什么时候用灰色预测灰色预测的例题1.如果有季节性，一定要用时间序列分解一下。2.将数据分为训练和实验组，然
nickkkkkkkkk·2022-11-27 22:12

BP神经网络预测模型

一、BP神经网络简单介绍BP神经网络是一种人工神经网络，其主旨是一种进行分布式并行信息处理的数学模型。其内部包含一个或多个隐含层。1、基本概念感知器代表BP神经网络中的单个节点。其包含：输入项、权重、偏置、激活函数、输出。下图可以看出其详细信息：其中Xi代表输入、Wi代表权重、b代表偏置、f代表激活函数。引入偏置b的原因在于让其模型适用于更多情况。图中的工作流程为：从输入端开始，沿着箭头指向乘以相
网安幕后推手·2022-11-27 22:12

bp神经网络预测模型优点,bp神经网络优化算法

matlab的遗传算法优化BP神经网络对y=x1^2+x2^2非线性系统进行建模，用1500组数据对网络进行构建网络，500组数据测试网络。由于BP神经网络初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择，因此容易陷入局部最小值。本方法使用遗传算法优化初始神经元之间的权值和阈值，并对比使用遗传算法前后的效果。步骤：未经遗传算法优化的BP神经网络建模1、随机生成2000组两维随机数(x1,x2)，并计算对应的
普通网友·2022-11-27 22:12

（四）BP神经网络预测（上）

其核心思想是：将已预处理好的数据放到神经网络的微分方程进行反复训练，通过大量的训练建立BP神经预测模型，在此基础上再对其他数据进行预测。
青冥猪猪·2022-11-27 22:11

预测算法模型（灰色预测和BP神经网络）

来源：数学建模清风学习内容整理文章目录灰色预测模型GM数学模型和原理GM(1,1)模型的评价和检验※什么时候用灰色预测？
苗半里·2022-11-27 22:11

bp神经网络预测模型原理,神经网络模型怎么预测

如何建立bp神经网络预测模型。
普通网友·2022-11-27 22:41

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
萐茀37·2022-11-27 19:29

一文读懂时序预测模型（3）-时间序列预测算法Prophet的研究

Prophet简介Facebook去年开源了一个时间序列预测的算法，叫做fbprophet。从官网的介绍来看，Facebook所提供的prophet算法不仅可以处理时间序列存在一些异常值的情况，也可以处理部分缺失值的情形，还能够几乎全自动地预测时间序列未来的走势。从论文上的描述来看，这个prophet算法是基于时间序列分解和机器学习的拟合来做的，其中在拟合模型的时候使用了pyStan这个开源工具，
数据分析-中志·2022-11-27 19:58

一文搞懂时间序列预测模型（2）：ARIMA模型的理论与实践

本文通过一段时间的长江流量数据集来实战演示ARIMA模型的理论、建模及调参选择过程，其中包括数据准备、随机性、稳定性检验。本文旨在通过实践的操作过程，完成ARIMA模型的分享，相信大家也会通过此文而有所收获。ARIMA的建模过程1，对时间序列数据绘图，观察是否为平稳时间序列。2，若时间序列数据是平稳时间序列，则直接进行下一步，若不是平稳时间序列，则对数据进行差分，转化为平稳时间序列数据。3，对平稳
数据分析-中志·2022-11-27 19:57

一文读懂时序预测模型（1）

、模型的使用首先和大家一起探讨一下模型的使用，现在介绍时序预测模型之前啰嗦几句，其中在模型的使用方面有一句特别著名的话，就是：Allmodelsarewrong,butsomeareuseful.所有模型都是错的
数据分析-中志·2022-11-27 19:57

实战cox经过age和sex多因素分析 得到千个与生存相关基因cox_results然后lasso回归筛选基因得到9个基因然后计算risk_score 画roc曲线列线图森林图最优子集逐步回归

|生信菜鸟团(bio-info-trainee.com)R语言|16.预测模型变量筛选:代码篇(qq.com)：逐步回归最优子集lasso回归step-wise#使用min的lambda重新建模：model
YoungLeelight·2022-11-27 19:24

【预测模型】基于粒子群算法改进SVM实现期贷预测代码

1简介支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)是一种应用广泛的机器学习方法,具有理论知识清晰完备,适应性和泛化能力良好的优点,核心思想是在特征空间中寻找到一个最优超平面将两类样本尽可能大的分开,能够较好的处理小样本、非线性和克服“维数灾难”问题,并且表现出优秀的分类能力和泛化能力而被广泛应用于分类和回归等领域.但是SVM对核函数的参数选取对分类效果影响很大,不合适的参数可能
Matlab科研辅导帮·2022-11-27 19:02
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