含水率预测模型第51页

【预测模型】基于matlab RLS算法的数据预测【含Matlab源码 222期】

一、简介1概述递归最小二乘（RLS）算法是一种典型的数据处理方法，由著名学者高斯在1795年提出，高斯认为，根据所获得的观测数据来推断未知参数时，未知参数最可能的值是这样一个数据，即它使各项实际观测值和计算值之间的差的平方乘以度量其精度的数值以后的和为最小，这就是著名的最小二乘。递归最小二乘（RLS）算法在信号自适应滤波分析中广泛应用，递归最小二乘（RLS）算法收敛速度快，且对自相关矩阵特征值的分

紫极神光·2021-02-05 13:24

【预测模型】基于matlab BP神经网络之模型优化预测【含Matlab源码 221期】

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（

紫极神光·2021-02-05 13:21

2021美赛C题（大黄蜂传播规律和目击准确性研究）——赛题解读&解题思路

2021美赛C题（大黄蜂传播规律和目击准确性研究）——赛题解读&解题思路赛题目的一.胡蜂预测模型二.目击准确性的深度学习模型2.1数据分析/预处理2.2问题解答三.模型评估四.模型优化五.建议模型赛题目的赛题目的

凌青羽·2021-02-05 10:55

2021美赛MCM选题

题为环境科学类题，需要参阅较多文献后建立模型，题设角度较多，建议学过生物、生态、化学系同学选择，题目难度适中，不建议初学者选择B题和无人机有关，在19年美赛好像出现过类似题目，第一问是运筹学问题，第二问可以用到多种预测模型

零碎@流年絮语·2021-02-05 09:05

PaddlePaddle入门实践——手写数字识别

手写数字识别任务要求数据集及环境模型搭建过程数据预处理模型组网训练模型评估模型模型预测批量预测单张图片预测部署保存模型继续调优训练保存预测模型参考任务要求能够识别手写数字0~9的图像，具体来说，将手写数字的灰度图像

面包猎人·2021-02-04 23:32

paddle2.0高层API快速实现LeNet(MNIST手写数字识别)

快速实现LeNet(MNIST手写数字识别)DL万能公式数据加载和预处理查看数据搭建LeNet-5卷积神经网络网络模型可视化模型配置模型评估模型预测批量预测单张图片预测部署上线保存模型继续调优训练保存预测模型

闲人_Yty·2021-02-04 22:04

【paddle深度学习高层API七日打卡营】三岁水课第一天—认识AI与手写数字识别的一天

第一天传说中的第四次“工业革命”神经网络深度学习万能开发公示闻说双飞桨，翩然下广津手写数字识别实战代码解析数据处理数据查看网络模型构造模型网络结构可视化模型配置及训练模型评估模型预测保存模型继续调优训练保存预测模型整理总结大家好

三岁学编程·2021-02-04 17:45

【论文泛读02】大数据交通流预测：一种深度学习方法（SAE模型）

现有的交通流预测方法主要采用浅层交通预测模型，在许多实际应用中仍不满足要求。这一情况促使我们重新思考基于大交通数据的深度

及时行樂_·2021-02-04 15:20

python股票量化交易（10）---使用机器学习算法预测股票涨跌

目录前言随机森林算法搭建股票预测模型预测下一天的股票涨跌参数调优绘制预测与实际涨跌对比图前言前面9篇博文对量化交易的各种图形绘制以及计算公式已经讲解的比较清楚了。

李元静·2021-02-01 18:41

《百面机器学习》读书笔记（一）-特征工程

在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。结构化数据：数值型、类别型，每一行数据表示一个样本的信息。

及时行樂_·2021-02-01 13:46

学习笔记——线性回归预测模型及其拓展（二）【从零开始学python数据分析与挖掘】

线性回归预测模型及其拓展第一天线性回归预测模型及其拓展文章目录线性回归预测模型及其拓展前言一、岭回归模型1.求解1.1参数求解1.2系数求解的几何意义2.岭回归的应用2.1可视化方法确定λ值2.2交叉验证法确定

待磨的钝刨·2021-01-31 17:15

学习笔记——线性回归预测模型及其拓展（一）【从零开始学python数据分析与挖掘】

线性回归预测模型及其拓展（一）线性回归预测模型相关概念1.理论概念1.1.一元回归模型1.2.拟合线的求解1.3.多元回归模型1.4.模型的假设检验1.5.回归模型的诊断2数学概念缺点线性回归预测模型相关概念站在数据挖掘的角度看待线性回归模型

待磨的钝刨·2021-01-31 16:19

评价与预测模型

评价与预测模型Gary哥哥的哥哥2021.1.30评价模型如果评价的权重比较好获得，就不需要下面的较为复杂的方法了层次分析法AHP介绍层次分析法（AHP）的主要思想是根据研究对象的性质将要求达到的目标分解为多个组成因素

爱笑的Gary哥·2021-01-30 23:10

r语言 python 股票_R语言使用ARIMA模型预测股票收益

在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测股票的收益，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。时间序列中的预测模型是什么？

毛琳Michael·2021-01-30 07:40

【预测模型】基于matlab SVM回归预测算法来预测股票趋势【含Matlab源码 180期】

一、简介SVM(SupportVectorMachine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中(Hilbert空间)，使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题.简单地说，就是升维和线性化.升维，就是把样本

紫极神光·2021-01-29 22:18

【预测模型】基于matlab RBF神经网络预测模型【含Matlab源码 177期】

一、简介RBF神将网络是一种三层神经网络，其包括输入层、隐层、输出层。从输入空间到隐层空间的变换是非线性的，而从隐层空间到输出层空间变换是线性的。流图如下：RBF网络的基本思想是：用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的，即网络的输出是隐单元输出的线性加

紫极神光·2021-01-29 22:18

蚁群算法路径规划代码python_考虑实时路况反馈的动态路径规划算法研究

首先将动态路网中的实时路况信息建模和量化，构建实时动态的旅行时间矩阵，然后利用交通预测模型改进的动态蚁群算法求解全局疏散时间最小化、道路网利用率最大化的最优路径。

BinglunGe·2021-01-28 09:03

【ANN预测模型】基于matlab差分算法改进ANN网络预测【含Matlab源码 151期】

一、引言差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法，是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优化搜索算法，它保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和“一对一”的竞争生存策略，降低了进化计算操作的复杂性。二、差分进化算法的原理差分进化算法是一种自组织最小化方法，利用种群中两个随机选择的不同向量来干扰现有向量，种群中的每一个向量都要进行干扰。它通过把种群中的两个成员之间的加

紫极神光·2021-01-26 11:13

数学建模-用scipy.optimize的模块的curve_fit函数实现曲线的非线性最小二乘法拟合

文章目录美国人口预测模型栗题：建模与求解参数估计scipy.optimizecurve_fit函数这里我们用经典的人口预测模型来进行函数的使用说明美国人口预测模型栗题：利用下表给出的近两个世纪的美国人口统计数据

不爱写程序的程序猿·2021-01-25 23:29

【ANN预测模型】基于差分算法改进ANN网络预测matlab源码

引言差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法，是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优化搜索算法，它保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和“一对一”的竞争生存策略，降低了进化计算操作的复杂性。差分进化算法的原理差分进化算法是一种自组织最小化方法，利用种群中两个随机选择的不同向量来干扰现有向量，种群中的每一个向量都要进行干扰。它通过把种群中的两个成员之间的加权差向量

青鸟语·2021-01-24 23:02

[ALEXNET][keras]手写数字识别

文章目录环境搭建程序进程读入手写数据集把输入数据整理成模型可以接受的格式对输出数据进行one-hot-codeing搭建模型定义模型的优化器训练模型输入图片进行预测模型的存储模型的载入完整源代码环境搭建

东皇太一在此·2021-01-23 11:13

【预测模型】基于BP神经网络的预测模型【Matlab 009期】

一、简介二、源代码clear;clc;TestSamNum=20;%学习样本数量ForcastSamNum=2;%预测样本数量HiddenUnitNum=8;%隐含层InDim=3;%输入层OutDim=2;%输出层%原始数据%人数(单位：万人)sqrs=[20.5522.4425.3727.1329.4530.1030.9634.0636.4238.0939.1339.99...41.9344.

星斗月辉·2021-01-21 11:56

【SVM预测】灰狼算法优化之SVM支持向量机预测模型【Matlab 008期】

一、简介预测模型参数的选取对其泛化能力和预测准确度，起着至关重要作用。

星斗月辉·2021-01-21 11:40

数学建模美赛常见模型

按建模目的分类：预测模型、优化模型、决策模型、控制模型等。按比赛命题方向分类：国赛一般是离散模型和连续模型各

Z|Star·2021-01-19 18:48

r语言没有forecast这个函数_R语言使用ARIMA模型预测股票收益

在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测库存的回报，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。时间序列中的预测模型是什么？

weixin_39610366·2021-01-14 07:01

【预测模型】基于matlab BP神经网络的预测【含Matlab源码 108期】

一、简介二、源代码clear;clc;TestSamNum=20;%学习样本数量ForcastSamNum=2;%预测样本数量HiddenUnitNum=8;%隐含层InDim=3;%输入层OutDim=2;%输出层%原始数据%人数(单位：万人)sqrs=[20.5522.4425.3727.1329.4530.1030.9634.0636.4238.0939.1339.99...41.9344.

紫极神光·2021-01-12 00:56

【SVM预测】基于matlab灰狼算法优化svm支持向量机预测【含Matlab源码 107期】

一、简介预测模型参数的选取对其泛化能力和预测准确度，起着至关重要作用。

紫极神光·2021-01-12 00:02

【预测模型】基于matlab粒子群的lssvm预测【含Matlab源码 103期】

一、源代码%=====================================================================%初始化clccloseallclearformatlongtic%==============================================================%%导入数据data=xlsread('1.xlsx');

紫极神光·2021-01-12 00:04

阿里巴巴高德地图首席科学家任小枫：高精算法推动高精地图落地

日在线上举行，阿里巴巴高德地图携手合作伙伴精心组织了“智慧出行”专场，为大家分享高德地图在打造基于DT+AI和全面上云架构下的新一代出行生活服务平台过程中的思考和实践，并重点分享了「高精地图、高精算法、智能时空预测模型

高德技术·2021-01-08 18:58

高德AR & 车道级导航技术演进与实践

日在线上举行，阿里巴巴高德地图携手合作伙伴精心组织了“智慧出行”专场，为大家分享高德地图在打造基于DT+AI和全面上云架构下的新一代出行生活服务平台过程中的思考和实践，并重点分享了「高精地图、高精算法、智能时空预测模型

高德技术·2021-01-08 18:58

Telco Customer Churn

查看数据四、数据清洗4.1缺失值处理4.2重复值处理4.3数据类型转换4.4异常值处理五、EDA及可视化分析5.1查看流失用户占比5.2用户个人属性分析5.3服务属性分析5.4行为属性分析5.5小结六、构建预测模型

qqissweat·2021-01-06 20:40

lstm多变量输入回归预测模型_干货 | 时间序列预测类问题下的建模方案探索实践...

作者|陆春晖责编|Carol出品|AI科技大本营(ID:rgznai100)背景时间序列类问题是数据分析领域中一类常见的问题，人们有时需要通过观察某种现象一段时间的状态，来判断其未来一段时间的状态。而时间序列就是该种现象某一个统计指标在不同时间上的数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列分析主要针对时间序列类问题的两个领域，一个是对历史区间数据的分析，通过对过往数据特征的提炼总结来进行异常检

索尼哥伦比亚影业·2021-01-06 13:55

【lssvm预测模型】基于蝙蝠算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测

LSSVM的特性 1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用； 2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussianprocesses），正则化网络（regularizationnetworks）和费雪判别分析（Fisherdiscriminan

青鸟语·2021-01-03 13:59

交叉熵和mse_损失函数 - MSE

MSE是衡量“平均误差”的一种较方便的方法，MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。

Enzo Fang·2021-01-03 11:54

python xgb模型预测_实例 | 教你用Python写一个电信客户流失预测模型

【导读】今天教大家如何用Python写一个电信用户流失预测模型。之前我们用Python写了员工流失预测模型，这次我们试试Python预测电信用户的流失。

庄比·2021-01-01 15:17

使用单层反向传播神经网络（感知机模型）预测男女

问题现在有某个地区，以下人口信息数据集作为训练集合测试集：训练集：测试集：我们需要建立一个单层神经网络感知机模型，通过反向传播的方法来对这个数据集建立预测模型，并且来预测一个1.8m，体重60kg的人是男还是女

吴陈炜（无尘）·2021-01-01 00:47

R语言课程设计之-深圳房价预测模型

R语言课程设计之-深圳房价预测模型目录一、摘要：3二、R语言简介3三、商品房价和时间的非线性模型3(一)数据准备（导入数据）:3(二)建立非线性模型4四、影响房价的多因素的多元线性回归模型6(一)模型的建立

南瓜头777·2020-12-31 02:41

万元大奖，FlyAI算法新赛事，心理卡牌目标检测

“AI+”的科技创新背景下，在心理方向探索更多的AI落地场景是时代所需，本次比赛要求参赛者建立精准的预测模型

我爱计算机视觉·2020-12-30 23:00

灰色预测模型python_python实现灰色预测模型(GM11)——以预测股票收盘价为例

[TOC]程序简介利用灰色预测GM11模型预测股票收盘价，由于灰色预测模型适合短期预测和小样本，所以程序输入数据为5个，输出为1个，进行动态建模程序输入：原序列、需要往后预测的个数程序输出：预测值、模型结构

简妮妮·2020-12-28 23:03

机器学习：集成算法

2.1.2bootstrap2.1.3随机森林算法流程3boosting算法3.1Adaboost算法流程:3.2Adaboost总结4bagging和boosting的区别5总结1集成算法概念集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型元算

冰糖柑·2020-12-28 18:57

《图解深度学习》学习笔记（一）

第一章绪论监督学习：需要基于输入数据及其期望输出，通过训练从数据中提取通用信息或特征信息(特征值)，以此得到预测模型。这里的特征值是指根据颜色和边缘等认为定义的提取方法从训练样本中提取的信息。

xiaoyaolangwj·2020-12-26 16:59

手把手教你使用R语言做LASSO 回归

LASSO回归也叫套索回归，是通过生成一个惩罚函数是回归模型中的变量系数进行压缩，达到防止过度拟合，解决严重共线性的问题，LASSO回归最先由英国人RobertTibshirani提出，目前在预测模型中应用非常广泛

天桥下的卖艺者·2020-12-25 17:28

lstm loss不变_时空序列预测模型之GAN+LSTM

一、AddressICC2019的一篇paper，为清华团队所写思路很有趣，也很容易想到，就是用比较火的GAN加上LSTMSatelliteImagePredictionRelyingonGANandLSTMNeuralNetworks二、IntroductionandModel2.1主要创新点2.2主要任务本质上是时空序列预测问题，利用的是卫星云图主要是过去的序列预测未来的一个时刻的图片2.3基

投研双杰·2020-12-25 11:50

新冠建模预测java_一篇新冠预测模型文章的深度解析|推荐

大家好，最近几年预测模型的文章非常火，很多人也想试试，但是又不知道该如何下手？今天我们就通过对一篇新冠患者预测模型的全身扫描，让大家了解预测模型的套路，相信结束之后，你也可以模仿套路写一篇。

weixin_39834084·2020-12-22 16:28

新冠建模预测java_钟南山团队携手腾讯研发新冠重症AI预测模型，成果登上Nature子刊...

本文经AI新媒体量子位授权转载，转载请联系出处。本文约2000字，建议阅读5分钟。钟南山院士团队与腾讯AILab一起，共同研发了一个预测COVID-19患者病情发展的AI模型，可分别预测5天、10天和30天内病情危重的概率，能更合理地对病人分别进行诊治。AI也能预测新冠重症患者了。钟南山院士团队与腾讯AILab一起，共同研发了一个预测COVID-19患者病情发展的AI模型。这个模型可以分别预测5天

weixin_39612122·2020-12-22 16:31

【预测模型】BP神经网络的预测

原理clear;clc;TestSamNum=20;%学习样本数量ForcastSamNum=2;%预测样本数量HiddenUnitNum=8;%隐含层InDim=3;%输入层OutDim=2;%输出层%原始数据%人数(单位：万人)sqrs=[20.5522.4425.3727.1329.4530.1030.9634.0636.4238.0939.1339.99...41.9344.5947.30

青鸟语·2020-12-21 22:48

泰坦尼克号数据_数据可视化:泰坦尼克号幸存者分析

在上一篇文章中,已经介绍了泰坦尼克号生存率预测的数据处理,预测模型训练老菜鸟：泰坦尼克号幸存者预测zhuanlan.zhihu.com这一次对分析的结果进行数据可视化:在泰坦尼克号中幸存者的分析中，通过相关性分析选择出

weixin_39621379·2020-12-17 22:37

灰色关联度分析_数学建模|关联分析之术|灰度预测模型预备知识

关联分析作者：PureFFFmennory联系方式：[email protected].目的现实客观事物的每个现象非常复杂，影响因素繁多。对某一个系统而言，需要对该系统进行因素分析，哪些是主要因素，哪些是次要因素。“事实上，因素间关联性如何、关联程度如何量化等问题是系统分析的关键和起点。”2.适用条件参考数列（母因素）仅有1个（如研究运动员各项训练对某1个运动的总成绩的影响，这里的1，

weixin_39608478·2020-12-15 11:47

kaggel竞赛之员工离职分析

数据来源于kaggle官网kaggle/hr-analytics，（下载不方面的同学可以留言）数据挖掘目标：找出影响员工离职的因素，并建立员工是否离职预测模型变量说明下面是变量说明表，对数据集中的所有变量进一步解释说明读取数据与数据展示

二郎银·2020-12-08 15:47

克里金插值c程序_克里金插值方法的原理

克里金插值方法原理（步骤1-4用来说明半方差函数的构建，步骤5说明了预测模型，即如何求取未知点的数值）：半方差函数训练样本的获取公式：2.构建散点图（x轴：距离，y轴：半方差值）3.根据已有的函数拟合经验半方差图

weixin_39959615·2020-12-08 12:11

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