数学建模预测模型

SSA-KELM分类预测模型

SSA-KELM分类预测模型多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。
前程算法屋·2024-08-29 16:28

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

【ShuQiHere】在机器学习中，优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。
ShuQiHere·2024-08-28 13:20

数学建模学习（123）：使用Python实现ARAS方法进行多准则决策实战

文章目录1引言1.1简介1.2ARAS方法的基本原理2.案例分析：设备采购决策2.1.数据集的构建2.2权重的设定2.3.准则类型的设定2.4.ARAS方法实现2.5.结果分析1引言1.1简介多准则决策分析（MCDA）是一种用于帮助决策者在多个备选方案和多个相互冲突的准则中选择最佳方案的工具。在实际应用中，决策问题通常涉及多个复杂因素，如成本、质量、风险等，这些因素在不同的决策情境下具有不同的重要
川川菜鸟·2024-08-28 11:40

第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程

目录摘要一．问题重述二．模型假设三．符号说明四．问题分析五．数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六．问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2
格图素书·2024-08-28 09:28

Python(R)均方根误差平均绝对误差导图

要点回归模型评估指标评估薪水预测模型评估员工倦怠率模型评估大气分析生成式对抗模型目标对象缺失下，性能估算法追踪模型误差指标降尺度大气学模拟模型准确性评估蛋白染色质相互作用模型评估Python回归误差指标平均绝对误差表示数据集中实际值和预测值之间的绝对差的平均值
亚图跨际·2024-08-27 15:31

深度学习岩土工程+离散元PFC仿真应用=数字化智能岩土预测？噂都假嘟？

据调查，目前在岩土工程领域内，深度学习的应用主要集中在以下几个方面：1.预测模型开发：使用深度学习来预测土壤和岩石的力学行为，例如土压力、剪切强度等。2.数据驱动特性分析：通过机器学习算法分析大
好好学仿真·2024-08-27 12:11

代谢组数据分析（十八）：随机森林构建代谢组诊断模型

介绍使用随机森林算法和LASSO特征选择构建了一种胃癌（GC）诊断预测模型。参与者（队列1，n=426）通过随机分层抽样分为发现数据集（n=284）和测试集（n=142）。
生信学习者2·2024-08-27 10:27

回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM 多特征输入单输出 高引用先用先创新

基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM多特征输入单输出高引用先用先创新一、NGO-SVM模型1.北方苍鹰优化算法（NGO）的原理2.支持向量机（SVM）的原理3.NGO-SVM回归预测模型的结合总结二
机器不会学习CL·2024-08-27 08:43

2024SCD与2023SCD目录

2024SCD目录序号刊名ISSNCN是否新增1数学通报0583-145811-2254/O12大学数学1672-145434-1221/O13数学建模及其应用2095-307037-1485/O14运筹学学报
m0_55576290·2024-08-26 06:52

基于卷积神经网络与双向门控循环单元CNN-BiGRU的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、CNN-BiGRU模型概述三、基于CNN-BiGRU的风电功率预测模型构建四、研究优势与挑战优势：挑战：五、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab
qq_551705769·2024-08-26 02:28

【数学建模】蚁群算法的基本原理

这种算法有别于传统编程模式，其优势在于，避免了冗长的编程和筹划，程序本身是基于一定规则的随机运行来寻找最佳配置。也就是说，当程序最开始找到目标的时候，路径几乎不可能是最优的，甚至可能是包含了无数错误的选择而极度冗长的。但是，程序可以通过蚂蚁寻找食物的时候的信息素原理，不断地去修正原来的路线，使整个路线越来越短，也就是说，程序执行的时间越长，所获得的路径就越可能接近最优路径。这看起来很类似与我们所见
DS数模·2024-08-25 21:56

【数模修炼之旅】05 拟合模型 深度解析（教程+代码）

在数学建模（数模）中，拟合模型可以帮助我们从实验或观测数据中抽象出关键的数学关系，进而用于预测、优化或理解复杂
DS数模·2024-08-25 20:52

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
ok的ok路·2024-08-25 16:00

数学建模学习（124）:使用Python实现模糊ARAS方法从原理到实战

文章目录1.引言2.模糊ARAS方法原理2.1模糊数的表示3.案例分析：设备采购决策3.1数据来源3.2权重设定3.3数据集3.4Python实现模糊ARAS方法3.5结果分析3.6模糊ARAS的优势3.7应用场景4.总结参考文献1.引言在复杂的决策场景中，决策者往往面对的不仅仅是多个选择（备选方案），还必须考虑多个评价标准（准则）。更为复杂的是，许多准则可能并不是简单的确定值，而是具有模糊性或不
川川菜鸟·2024-08-25 09:13

神兽归家第一天

关于学习，他和好友组成的数学建模小组，计划参加校赛，没有指导老师，三个男生，看论文看程序做了分工，挺好。这是他今年的小目标
123h456·2024-08-25 05:24

数学建模论文写作

如何避免代码查重修改变量名加注释（自己的理解）对于模型的介绍文字很容易与他人的论文冲突，可以将文字插入到公式编辑器中（如果有公式）三线表的制作
qq_40925074·2024-08-24 23:12

数学建模（优化与控制）

入门到精通（持续更新）：1.线性规划，整数规划，0-1规划（优化与控制）线性规划：整数规划：0-1规划：importpulp #导入PuLP库函数#1.定义一个规划问题MyProbLP=pulp.LpProblem("LPProbDemo1",sense=pulp.LpMaximize)'''pulp.LpProblem是定义问题的构造函数。"LPProbDemo1"是用户定义的问题名（用于输出信
菜鸡中的奋斗鸡→挣扎鸡·2024-08-24 16:58

这几个销售套路可以被模仿

比我们老师身材都好了……好羡慕这身材第二个成交漏斗模型，出手率-资源量-定金量-邀约量-到场量-办卡数量第三个销售预测模型，比如：我们团队业绩目标是260万、260业绩➗客单价600
AnSYoga抬头看见太阳花·2024-08-24 13:23

数学建模比赛（国赛）水奖攻略

之前很多同学私聊问我，学校要求参加数模比赛，但是不擅长建模编程，但又不想浪费这个时间该怎么办呢，今天就来给大家讲一下大家都非常感兴趣的内容——数学建模水奖攻略。分享一下博主直接参加比赛时候的经验。
数模加油站·2024-08-24 09:19

备战2024数学建模国赛（模型十四）：马尔科夫模型 优秀案例（二）大型百货商场会员画像描述的马尔科夫模型案例

目录1.引言2.马尔科夫模型概述3.数据准备3.1数据收集3.2数据预处理4.马尔科夫模型构建4.1定义状态空间4.2计算状态转移概率4.3模型训练与验证5.结果分析与应用6.结论7.附录：完整代码8.扩展分析8.1状态空间的细化8.2状态转移矩阵的可视化8.3长期预测分析9.高级应用9.1个性化营销策略9.2客户流失预测9.3数据驱动的业务决策10.总结与展望1.引言在大型百货商场中，会员画像的
2024年华数杯数学建模·2024-08-24 08:14

【学习笔记】灰色预测 GM(1,1) 模型 —— Matlab

文章目录前言一、灰色预测模型灰色预测适用情况GM(1,1)模型二、示例指数规律检验(原始数据级比检验)级比检验的定义GM(1,1)模型的级比检验模型求解求解微分方程模型评价(检验模型对原始数据的拟合程度
望月12138·2024-08-22 22:35

2023年数学建模国赛D题思路+模型+代码+论文

一、数学建模常用方法各赛题思路开赛后会第一时间更新数学建模是将实际问题抽象为数学模型，并利用数学方法进行求解和分析的过程。在数学建模中，常用的模型算法非常多，下面列举了一些常见的模型算法。
冲冲冲数模·2024-08-22 07:07

数学建模论文（国赛）写作建议

本人参加过几次数学建模的正规比赛，结合指导老师的指导意见以及个人亲身感受，对于数学建模论文写作方面有若干想法，在此与各位分享，望多多斧正，提出意见。
长夜悠悠·2024-08-22 06:33

1.数学建模国赛论文要求

一、电子版论文（format2022）第九条参赛队应按照《全国大学生数学建模竞赛报名和参赛须知》的要求提交参赛论文和支撑材料两个电子文件。
国奖名单必定有我^_^·2024-08-22 05:58

打造一篇完美的【数学建模竞赛论文】：从准备到撰写的全面指南

目录一、赛前准备1.1报名与纪律要求1.2MD5码上传1.3竞赛准备1.4时间分配二、论文格式规范2.1摘要2.2参考文献2.3排版要求三、建模过程与方法3.1问题分析与模型假设3.2模型构建与求解3.3结果分析与检验四、论文撰写技巧4.1论文结构4.2写作注意事项五、常见问题与建议5.1数据处理5.2模型验证5.3创新性六、附录6.1示例论文格式6.2常见建模方法6.3常用软件工具6.4论文撰写
小李很执着·2024-08-22 05:26

regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结

简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时，因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和，可以找到
饮啦冰美式·2024-03-18 11:20

Python数学建模-2.3函数（上）

在Python中，函数是一段可重用的代码块，它执行特定的任务。函数可以接受输入（称为参数）并可能返回输出（称为返回值）。通过定义和使用函数，你可以将代码分解为更小、更易于管理和理解的部分，从而提高代码的可读性和可维护性。通常函数分为：内置函数、第三方模块函数和自定义函数。2.3.1自定义函数在Python中，自定义函数是一种强大的工具，允许你根据自己的需求编写可重用的代码块。通过定义函数，你可以将
Py小趴·2024-03-14 18:45

R语言简介，R语言开发环境搭建步骤，R基础语法以及注释详解

R语言的特点包括：是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，具有数据存储和处理、数组运算、数学建模、统计检验以及统计制图等功能。提供了丰富的数学计算、统计计算的函数，用户可
黑夜照亮前行的路·2024-03-08 20:47

R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据

本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logist
·2024-02-28 03:55

机器学习基础（一）理解机器学习的本质

导读：在本文中，将深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。
昊昊该干饭了·2024-02-20 21:38

10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention

文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:59

08 2024年1月最新优化算法 美洲狮优化算法(PO) 基于美洲狮PO优化CNN-BiLSTM-Attention的时间序列数据预测算法PO-CNN-LSTM-Attention 优先使用就是创新！

目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、美洲狮优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、PO-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:58

数学建模之插值法及代码

插值法的定义插值法的原理拉格朗日插值法说在前面，在数学建模比赛中，拉格朗日插值不好，有龙格现象。不多做解释分段插值分段插值有分段线性插值，分段二
·2024-02-20 12:03

【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting

Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型
lokol.·2024-02-20 08:49

LSTM 08：超详细LSTM调参指南

7.6.5tensorflow-gpu=2.1.0keras-gpu=2.3.1相关文章LSTM01：理解LSTM网络及训练方法LSTM02：如何为LSTM准备数据LSTM03：如何使用Keras编写LSTMLSTM04：4种序列预测模型及
datamonday·2024-02-20 08:00

多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型

多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型目录多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-02-20 06:21

《A++ 敏捷开发》- 7 估算工作量

但实际上，虽然预测模型已经有超过50年的历史，过千份研究报告、教材、指南，但使用在项目中不多。更多研究发现如果用专家估算可能更准确。以上是2009年IEEE杂志中的文章，Jorgensen先生的结论。
EdmondSung·2024-02-20 03:30

Python cvxpy 安装报错问题

学习数学建模的过程中，在线性规划以及非线性规划的章节中，经常会出现要使用cvxpy.solvers模块求解的模型程序，而python当中是没有自带cvxpy这个库的，这意味着我们需要自行安装库。
seeseaXi·2024-02-20 01:11

《数学建模》专栏导读

文章分类相关概念入门快速建模相关混合整数线性规划（MILP）加速技巧数值问题探讨相关问题解决技巧相关概念入门文章相关概念离散优化模型的松弛模型线性松弛问题混合整数线性规划MILP问题中增添约束的影响约束的影响快速建模相关文章求解器涉及步骤利用OR-Tools多样的约束函数快速建模详解CP-SAT（谷歌OR-Tools）快速建立特殊约束OR-Tools约束通过OnlyEnforceIf方法快速建立分
Lins号丹·2024-02-19 23:59

2021-10-08

数学建模又听老马讲故事了，，，，咳嗽，感冒了，好好对自己更新了8篇答案，快猝死了掌握了一点聊天的技巧吧，只能说还行明天运动会，睡了
贺输技·2024-02-19 11:31

基于免疫和缺氧的多组学特征识别可能为LUAD患者提供更好的预后预测

Multi-OmicsSignaturesIdentificationforLUADPrognosisPredictionModelBasedontheIntegrativeAnalysisofImmuneandHypoxiaSignals基于免疫和缺氧信号综合分析的LUAD预后预测模型的多组学特征识别发表期刊
生信学霸·2024-02-15 10:18

论文阅读-面向机器学习的云工作负载预测模型的性能分析

许多基于机器学习的工作负载预测模型通过利用其计算能力和学习能力得以发展。本文提出
向来痴_·2024-02-15 10:20

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力
天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

MATLAB知识点：factorial函数（★★★☆☆）计算阶乘

讲解视频：可以在bilibili搜索《MATLAB教程新手入门篇——数学建模清风主讲》。
数学建模学习交流·2024-02-14 10:11

MATLAB知识点：fibonacci函数（★☆☆☆☆）返回斐波那契数列

讲解视频：可以在bilibili搜索《MATLAB教程新手入门篇——数学建模清风主讲》。
数学建模学习交流·2024-02-14 10:41

MATLAB知识点：normrnd函数（★★☆☆☆）生成正态分布的随机数

讲解视频：可以在bilibili搜索《MATLAB教程新手入门篇——数学建模清风主讲》。
数学建模学习交流·2024-02-14 10:40

MATLAB知识点：unifrnd函数（★★★☆☆）生成任意区间内均匀分布的随机数

讲解视频：可以在bilibili搜索《MATLAB教程新手入门篇——数学建模清风主讲》。
数学建模学习交流·2024-02-14 10:39

10个最适合机器学习的股票市场数据集

对于那些希望构建类似预测模型的人，本文将介绍10个用于机器学习的股票市场和加密货币数据集。
suoge223·2024-02-14 09:11

新思路：TCN-RVM模型，你见过吗？机器学习预测全家桶新增模型，MATLAB代码

2.机器学习预测全家桶，多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM，LSSVM、TCN、CNN，光伏发电数据为例3.机器学习预测全家桶，多步预测之组合预测模型，光伏发电数据为例4.机器学习预测全家桶之
今天吃饺子·2024-02-14 06:41

数学建模：K-means聚类手肘法确定k值（含python实现）

原理  当K-means聚类的k值不被指定时，可以通过手肘法来估计聚类数量。  在聚类的过程中，随着聚类数的增大，样本划分会变得更加精细，每个类别的聚合程度更高，那么误差平方和（SSE）会逐渐变小，误差平方和即该类重心与其内部成员位置距离的平方和。SSE是手肘法的核心指标，其公式为：SSE=∑i=1k∑p∈C∣p−mi∣2SSE=\sum_{i=1}^{k}\sum_{p\inC}|p-m_i|^
图学习的小张·2024-02-14 05:00
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