预测模型研发管理第2页

机器学习的几种基本算法

在机器学习中，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中映射关系。

陌上尘飞123·2024-02-11 07:17

回归预测模型：MATLAB多项式回归

1.多项式回归模型的基本原理多项式回归是线性回归的一种扩展，用于分析自变量XXX与因变量YYY之间的非线性关系。与简单的线性回归模型不同，多项式回归模型通过引入自变量的高次项来增加模型的复杂度，从而能够拟合数据中的非线性模式。多项式回归模型可以表示为：Y=β0+β1X+β2X2+...+βnXn+ϵY=\beta_0+\beta_1X+\beta_2X^2+...+\beta_nX^n+\ep

抱抱宝·2024-02-11 07:16

Python环境下基于指数退化模型和LSTM自编码器的轴承剩余寿命预测

目前建立轴承寿命预测模型需要完整寿命周期的轴承数据作为支撑，在实际运用过程中，轴

哥廷根数学学派·2024-02-10 15:40

预测模型：MATLAB线性回归

1.线性回归模型的基本原理线性回归是统计学中用来预测连续变量之间关系的一种方法。它假设变量之间存在线性关系，可以通过一个或多个自变量（预测变量）来预测因变量（响应变量）的值。基本的线性回归模型可以表示为：y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+ϵy=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+...+\beta_nx_n+\epsilony=β0+β1x1+β2x2+.

抱抱宝·2024-02-10 07:12

MATLAB实现偏最小二乘回归（PLSR）数学建模算法

它结合了主成分分析和多元线性回归的特点，旨在降低预测模型中的自变量之间的共线性，并通过捕捉自变量和因变量之间的主要关系来建立模型。

AI Dog·2024-02-10 06:29

Scrum敏捷开发管理全流程-敏捷管理工具

Leangoo领歌是款永久免费的专业的敏捷开发管理工具，提供端到端敏捷研发管理解决方案，涵盖敏捷需求管理、任务协同、进展跟踪、统计度量等。

哆啦B梦_·2024-02-10 03:56

TCGA新版数据库表达矩阵提取

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·2024-02-10 00:22

学习笔记——ENM模拟

学习笔记——ENM模拟文章目录前言一、文献一1.材料与方法1.1.大致概念1.2.生态模型的构建1.2.1.数据来源：1.2.2.数据处理：1.2.3.模型参数优化：1.3.适生情况预测1.3.1.预测模型构建

星石传说·2024-02-09 12:54

Git、github与gitee码云

githut，但外网速度问题，国内可使用码云giteegithub：https://github.comhttps://github.com码云：Gitee-基于Git的代码托管和研发协作平台面向企业提供一站式研发管理解决方案

sunyunfei1994·2024-02-09 08:52

每天一个数据分析题（一百五十六）

A.主成分分析适用于可解释性较强的预测模型，因为它减少了变量间的相关性。B.变量聚类旨在通过保留所有变量来减少信息损失，适合于所有类型的数据模型。

紫色沙·2024-02-08 09:51

Python 机器学习线性回归算法

线性回归是统计学和机器学习中最基础且广泛应用的预测模型之一。实现在建立自变量（X）和因变量（Y）之间的线性关系。

weixin_42098295·2024-02-08 01:42

梯度提升树系列3——利用GBDT进行回归分析

目录写在开头1.回归问题的基本概念1.1回归分析的定义和目的1.2GBDT在回归中的特点2房价预测模型案例研究2.1数据准备和预处理2.2模型构建和评估方法2.3具体代码3模型调优和评估3.1参数调优的详细策略

theskylife·2024-02-07 23:58

【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型（Matlab代码实现）

‍个人主页：研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3文献来源4Matlab代码、数据、文章讲解1概述文献来源：摘要：提高光伏发电功率预测精度，对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。本文提出一种经验模态分解（EMD）、主成分分析（PCA）和长短期记忆神经网络（LSTM）

程序猿鑫·2024-02-07 18:28

北京房价预测——Kaggle数据

日暮途远，人间何世将军一去，大树飘零概述之前学习了加州房价预测模型，便摩拳擦掌，从kaggle上找到一份帝都房价数据，练练手。

GavinHarbus·2024-02-07 18:39

R语言机器学习与临床预测模型35--分类回归树

本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】[图片上传失败...

科研私家菜·2024-02-07 14:22

电力负荷预测 | 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律

天天酷科研·2024-02-07 14:40

IPD 在卷烟工业企业研发管理中应用_IPD研发项目体系管理咨询

一、什么是IPDIPD是IntegratedProductDevelopment几个英文单词的缩写，译成汉语就是“集成产品研发”，是上世纪九十年代以来世界上盛行的企业产品研发管理的成功模式。

22a949277f7a·2024-02-07 13:50

【代码分享】基于VMD（变分模态分解）-RIME（霜冰算法优化）-LSTM的时间序列预测模型

程序名称：基于VMD（变分模态分解）-RIME（霜冰算法优化）-LSTM的时间序列预测模型实现平台：matlab代码简介：提出了变分模态分解(VMD)和霜冰算法优化法(RIME)与长短期记忆神经网络(LSTM

电力系统爱好者·2024-02-07 11:40

时序预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述时序预测|Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型LSTM（长短期记忆）是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在序列数据建模方面表现出色

机器学习之心·2024-02-07 11:55

机器学习算法之EM算法

一、EM算法EM算法最初是为了解决缺失数据情况下参数估计问题；根据已经给出的观察数据，估计出模型参数的值，然后根据得到的模型参数去估计缺失的数据，再由模型的观察数据和估计的确实数据去预测模型参数值，反复迭代

浅白Coder·2024-02-06 17:54

电力负荷预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力负荷预测|Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列）所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律

天天酷科研·2024-02-06 09:27

电力负荷预测 | Matlab实现基于RBF径向基神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力负荷预测|Matlab实现基于RBF径向基神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列）所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律

天天酷科研·2024-02-06 09:26

空气质量预测 | Matlab实现基于BP神经网络回归的空气质量预测模型

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述政府机构使用空气质量指数(AQI)向公众传达当前空气污染程度或预测空气污染程度。随着AQI的上升，公共卫生风险也会增加。不同国家有自己的空气质量指数，对应不同国家的空气质量标准。基于BP（Backpropagation）神经网络的回归模型可以用于空气质量的预测。BP神经网络是一种常见的人工神经网络，它可以通过学习样本数据的输入和输出之间的关系

天天酷科研·2024-02-06 09:26

空气质量预测 | Matlab实现基于SVR支持向量机回归的空气质量预测模型

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述政府机构使用空气质量指数(AQI)向公众传达当前空气污染程度或预测空气污染程度。随着AQI的上升，公共卫生风险也会增加。不同国家有自己的空气质量指数，对应不同国家的空气质量标准。基于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）的回归模型也可以用于空气质量的预测。SVM是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法，它可以通过在

天天酷科研·2024-02-06 09:55

数据挖掘实战-基于决策树算法构建北京市空气质量预测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.项目简介2.1项目说明2.2数据说明2.3技术工具3.算法原理4.项目实施步骤4.1理解数据4.2数据预处理4.3探索性数据分析4.4特征工程4.5模型构建4.6模型评估5.实验总结源代码1.项目背景随着城市化进程的加速，空气质量问题日

艾派森·2024-02-05 23:22

基于PSO-BP神经网络的风电功率MATLAB预测程序

通过最近的的历史气候情况，来做出相应的预测，对自然风的风速、风力等特点加以分析，以此找到合适的预测模型，对未来的预测结果有了一定的预测时间，从而较好的实现了对预测模型的

学习不好的电气仔·2024-02-05 21:07

InverseMatrixVT3D：简单高效实现三维占用预测模型！

论文标题：InverseMatrixVT3D:AnEfficientProjectionMatrix-BasedApproachfor3DOccupancyPrediction论文作者：ZhenxingMing,JulieStephanyBerrio,MaoShan,andStewartWorrall导读：本文提出了一种简单有效的方法——利用投影矩阵将环视图图像特征转换为三维体积特征，用于三维语义

深蓝学院·2024-02-05 16:12

2024美赛E题成品论文30页+完整数据集+配套代码+答疑

本研究基于机器学习方法，构建了社区抗灾能力预测模型，以评估社区在灾害事件中的表现。首先，我们采用梯度提升树模型对社区基础设施、气象条件等多方面因素进行分析，以量化社区抗灾能力。

2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 13:17

gm 1 n 模型matlab,灰色预测模型GM1,n模型的matlab源...

2021-02-2215:01齐春春客户经理functionGM1_1(X0)%formatlong;[m,n]=size(X0);X1=cumsum(X0);%累加X2=[];fori=1:n-1X2(i,:)=X1(i)+X1(i+1);endB=-0.5.*X2;t=ones(n-1,1);B=[B,t];%求B矩阵YN=X0(2:end);P_t=YN./X1(1:(length(X0)-

因钽投智·2024-02-05 07:29

机器学习的整个流程

此外，机器学习流程还定义了团队如何协作合作，以创建最有用的预测模型。

茫茫人海一粒沙·2024-02-05 07:56

人类与AI的优势互补

具体而言：大数据处理与分析：AI拥有强大的数据处理能力，可以在短时间内对海量数据进行挖掘和学习，发现其中隐藏的规律、趋势和关联性，这对于商业智能、科研探索以及预测模型构建等领域具有重大价值。

科学禅道·2024-02-05 06:16

【预测模型】基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机lssvm求解短期电力负荷预测matlab源码

优化最小二乘支持向量机(LeastSquareSupportVectorMachine,LSSVM)存在的速度变化梯度方向产生的非最优粒子问题,提出了一种基于自适应粒子群优化LSSVM参数的短期电力负荷预测方法.该预测模型在保持

Matlab科研辅导帮·2024-02-05 02:16

基于相关向量机和特征选取的短期负荷预测MATLAB程序

学习不好的电气仔·2024-02-05 02:45

12种算法优化CNN-BiLSTM-Attention多特征输入单步预测，机器学习预测全家桶，持续更新，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·2024-02-05 01:56

COX预测模型过程中，我踩过的那些雷

R语言做！初学者先进来看看！！！SCI冲COX分析：做临床信息与预后相关的COX分析大致都会分为两个步骤，先做单因素COX回归分析，再根据P值挑选有意义的变量，最终纳入COX多因素回归模型中；这个过程可以利用SPSS进行，当然为了和后续分析结果可视化联系在一起，可能使用R语言会更方便一些；R语言COX分析：上述的单因素COX分析到多因素COX分析的R分析，在网上的教程不少，其中绝大多数都直接从教你

皮肤科大白·2024-02-04 14:41

挑战杯 LSTM的预测算法 - 股票预测天气预测房价预测

与常见的回归预测模型不同，输入变量之间的“序列依赖性”为时间序列问题增加了复

laafeer·2024-02-04 03:11

基于YOLOv7算法的高精度实时海上船只目标检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

本系统采用YOLOv7目标检测算法来训练数据集，使用Pysdie6框架来搭建桌面页面系统，支持PT、ONNX等模型权重作为系统的预测模型加载。本系统实现的功能包括：模型权重的选择与初始化；检测置信

BestSongC·2024-02-03 17:57

shap，一个神奇的 python 库

今天给大家分享一个神奇的python库，shapSHAP是一种流行的机器学习解释性框架，用于解释预测模型的输出。通过利用合作博弈论，SHAP为每个特征分配一个值，反映其对特定实例预测的贡献。

Python_P叔·2024-02-03 14:33

Scrum.org认证PSM官方认证班Professional Scrum Master (PSM I)

课程简介Scrum是目前运用最为广泛的敏捷开发方法，是一个轻量级的项目管理和产品研发管理框架，旨在最短时间内交付最大价值。根据2022年全球敏捷状态报告，Scrum的应用占比已经达到87%。

哆啦B梦_·2024-02-03 08:07

Scrum敏捷开发企业培训-敏捷研发管理

课程简介Scrum是目前运用最为广泛的敏捷开发方法，是一个轻量级的项目管理和产品研发管理框架。

哆啦B梦_·2024-02-03 08:05

敏捷软件研发管理流程- scrum

Leangoo领歌是一款永久免费的专业的敏捷开发管理工具，提供端到端敏捷研发管理解决方案，涵盖敏捷需求管理、任务协同、进展跟踪、统计度量等。

哆啦B梦_·2024-02-03 08:04

统计工具更新了！一站式完成医学研究影响因素分析（线性回归法），比SPSS和R更好用...

接下来，我们的平台将陆陆续续形成一站式统计分析模块，包括：影响因素分析混杂偏倚控制临床预测模型我们也将春节后形成统计软件的PC端版本，将再也不怕宕机了！今天我们先更新线上模块，展示的是线性回归的模块！

weixin_44693403·2024-02-03 07:24

LSTR: 基于Transformer的车道形状预测

我们推出了一种名为LSTR的车道形状预测模型，它基于Transformer架构，实现了端到端的车道形状参数输出。本文将介绍LSTR模型的设计思想、功能特性以及应用场景。项目

OverlordDuke·2024-02-03 07:51

5、混合模型（Hybrid Models）

将两个预测模型的优势结合起来。文章目录1、简介2、组件和残差3、混合预测与残差3.1设计混合模型4、示例-美国零售销售1、简介线性回归擅长推断趋势，但不能学习交互。

AI算法蒋同学·2024-02-03 07:58

时间序列预测 —— TCN模型

ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在图像处理等领域取得了显著的成就，一般认为在处理时序数据上不如RNN模型，而TCN（TemporalConvolutionalNetwork）模型是一种基于卷积神经网络的时间序列预测模型

Persist_Zhang·2024-02-03 06:55

PLM项目管理系统功能有哪些？PLM项目管理系统对企业的影响？

随着企业对于产品研发的重视程度不断提高，PLM项目管理系统逐渐成为企业提升研发管理水平的重要工具。PLM项目管理系统不仅能够帮助企业实现研发流程的优化和规范化，还能够提升企业的核心竞争力。

橙色云-智橙协同研发·2024-02-02 17:35

2023美赛数学建模C题思路复盘，备战2024美赛数学建模！（历年获奖论文获取）

目录2024美赛数学建模各题思路模型代码：开赛后第一时间更新，更新见文末一、2023题目重述拟解决的问题我们的工作：二、模型和计算1.数据预处理2.报告数量区间预测模型3.猜词结果分布预测模型2024美赛数学建模交流

喜欢一个人.·2024-02-02 13:23

临床预测模型-Lasso回归

Lasso回归在决定哪些因素可以纳入模型提高模型的稳健性，以及相应的给出各种可用图表，在做生物标志物筛选时，效果非常好！我们从最简单的线性回归（LinearRegression）开始了解如何使用glmnet拟合LASSO回归模型，所以此时的连接函数（linkfunction）就是恒等，或者说没有连接函数，而误差的函数分布是正态分布。01Lasso回归概念——————用惩罚极大似然拟合广义线性模型。

90066456ace6·2024-02-02 11:47

机器学习基础、数学统计学概念、模型基础技术名词及相关代码个人举例

机器学习的基本目标是通过从数据中发现模式和规律，自动提取和学习数据中的特征，并用这些特征构建预测模型或分类模型。（2）数学统计学概念1、概率论：概率论是研究随机

是lethe先生·2024-02-02 07:09

数学建模-灰色预测模型

灰色预测练习解答x(0)={183,189,207,234,220,256,270,285};X(1)={183,372,579,813,1033,1289,1559,1844};Matlab操作程序:x0=[183,189,207,234,220,256,270,285];>>formatlong; %(表示设计精度)>>n=length(x0); %（输入数据长度）>>x1=[]; %（表示

viperrrrrrr·2024-02-01 12:34

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