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  1. Gauss算法论文在matlab中的应用源码

  2. 本文是采用MATLAB仿真计算平台对人口预测的应用问题所进行的一些研究,其研究工作基础与研究背景源自本人承担的2010年浙江省教育厅科研课题项目《基于MATLAB仿真预测模型及犯罪数量实测研究》的前期工作、2009年浙江警官职业学院科研课题项目《基于MATLAB曲线拟合分析研究》与《基于MATLAB人口预测分析研究》以及多年来从事《数学实验》的教学工作。相关的研究成果已发表于吉林师范大学学报(自然科学版,2010年5月)及微计算机信息学报(2010年8月)本论文的研究成果主要包括：采用MATL

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2012-11-21
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：mmfile

  1. 综合运用各种建模方法提高预测模型的准确度.pdf

  2. ① 目标定义合理、准确； ②变量设计 全面且不失针对性；③合理运用时问窗；④准确的数据处 理过程；⑤科学的建模方法。限于篇幅问题，本文将以建 立通信行业流失预警模型为例，重点介绍如何运用各种建 模方法来提高模型的准确度。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-12-14
    • 文件大小：207kb
    • 提供者：gangwww

  1. pso+svm预测鲍鱼的年龄.zip

  2. 通过pso（粒子群算法）优化支持向量机回归模型中的惩罚系数和gamma系数，用于预测鲍鱼的年龄。数据集也在文件中，模型还不够完善，下次改进再发出来，不过能够运行，准确度还是有所提高，只是计算时间稍长，大概2个小时。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-12
    • 文件大小：57kb
    • 提供者：qq_26682115

  1. 模型校正基础知识.pdf

  2. 传播模型校正基础知识，包含传播模型的目的和意义、基础理论、校正流程、数据处理方法、模型检验模型校正的目的及意义 传播模型定义 口传播模型用于预测地形、障碍物及人为环境对电波传播中路径损耗的影响。 例如SPM模型,模型表达式如下,模型校正需要对下面公式中的可变K值进行校正 L=K1+K2lg(d)+k3·log(Hnen)+k4·D计 ration loss +Ks. log(d). log(Hrxefr)+K6HRxefr)+CLutter.f(clutter) 其中 d:接收机与发射机之间的距

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：harold_eden

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf 四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用 摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990 年至2004 年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005 年至2007 年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。 关键词：人口总量；灰色系统；BP 人工神经网络；灰色人工神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：317kb
    • 提供者：weixin_39840515

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要：煤炭是中国的基础能源，支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期，煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源，保证我国经济的健康发展，煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足，精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析，通过实际数据检验和实证分析，预测了未来五年的煤炭需求量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：421kb
    • 提供者：weixin_39841365

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要：煤炭是中国的基础能源，支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期，煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源，保证我国经济的健康发展，煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足，精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析，通过实际数据检验和实证分析，预测了未来五年的煤炭需求量。 关键词：前

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：293kb
    • 提供者：weixin_39841848

  1. 国内旅游收入预测模型的比较

  2. 为了正确预测国内旅游收入,分析国内旅游预测方法的差异,本文以葫芦岛国内旅游收入为例分别建立计量经济模型、灰预测模型以及计量与灰预测组合模型。预测结果表明计量经济学模型预测误差最小准确度高,而计量与灰预测组合模型的预测误差最大准确度小。模型预测结果的比较研究表明为了提高预测结果的准确度与可靠性应更多的使用计量经济模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：872kb
    • 提供者：weixin_38750406

  1. 一种矿用电缆剩余寿命预测方法

  2. 针对现有矿用电缆剩余寿命预测方法建模繁琐、失效数据采集困难、预测精度低等问题,提出了一种基于灰色预测和多尺度量子谐振子优化算法的矿用电缆剩余寿命预测方法。首先采集电缆加速湿热老化试验中不同温度下的介质损耗因数和老化时间;然后采用灰色预测GM(1,1)模型,以介质损耗因数为5%作为电缆寿命终点的判据,根据采集数据建立矿用电缆剩余寿命预测模型;最后采用多尺度量子谐振子优化算法对GM(1,1)模型参数进行优化,以提高模型的预测精度。试验结果表明,基于灰色预测和多尺度量子谐振子优化算法的矿用电缆剩余寿命

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-05
    • 文件大小：303kb
    • 提供者：weixin_38499706

  1. 基于改进遗传算法和BP神经网络的矿井通风风速预测

  2. 矿井通风风速的准确预测对提高矿井安全性具有重要意义。为提高矿井通风风速预测的准确度,提出一种基于改进遗传算法和BP神经网络的矿井通风风速预测方法。该方法采用前向神经网络建立矿井通风风速预测模型,将排序选择策略和概率生存策略相结合,从而代替传统选择算子,得到一种改进遗传算法。采用改进遗传算法对网络最优权值和阈值进行全局搜索,在此基础上,再利用BP算法进行局部寻优,从而得到网络的权值和阈值。采用矿井工作面的数据作为实验数据进行仿真预测,并与已有的几种模型进行比较,仿真结果表明,该模型提高了矿井通风风

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：330kb
    • 提供者：weixin_38609571

  1. 集成特征选择方法在基因表达数据上的应用

  2. 基因表达数据的研究是生物医学上的一个重要课题。基于其高维度、小样本的特点,特征选择已经成为数据预处理阶段的关键步骤。单一特征选择方法得到的特征子集可能会有偏差,本研究在特征选择上引入集成学习的思想,构建集成特征选择模型,并将此模型应用到3个不同的基因表达数据集上。为了评价特征子集的分类预测性能,使用支持向量机作为分类器进行测试。实验结果表明:相对于单一的特征选择方法,集成特征选择能够有效提高分类模型准确度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-24
    • 文件大小：366kb
    • 提供者：weixin_38555229

  1. 基于分配曲线数学模型的选煤产品结构预测

  2. 以兖州选煤厂为研究对象,并通过差分进化算法进行多参数的寻优计算。建立了分配曲线数学模型,利用20组三产品重介质旋流器分选的单机检查数据,对分选工艺的产品进行预测,分析了密度级别对程序运行效率及预测结果精确性的影响。结果表明:结构预测模型的误差较小、准确度较高,综合考虑预测结果精确性及程序运行效率,密度级别增加至100级时较为合理,为提高当前煤炭资源利用率提供了参考。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-24
    • 文件大小：158kb
    • 提供者：weixin_38641764

  1. 基于多传感器数据融合的煤矿安全预测

  2. 为了解决煤矿井下环境信息处理的延迟性和不确定性,提出了一种基于多传感器数据融合的煤矿安全预测模型。该模型为两级融合模型,一级模型基于D-S合成算法,解决了单一传感器在井下复杂环境下测量的不确定性和失效性以及数据处理速度缓慢问题。二级模型基于模糊神经网络,解决了井下精确数学模型难以建立问题同时具有自适应和自学习能力。实验表明:该二级模型实现了多个传感器信息的融合,一定程度上提高了预测准确度和数据处理速度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-03
    • 文件大小：266kb
    • 提供者：weixin_38713412

  1. 基于多层聚类和改进BP神经网络的短期负荷预测_赵云.pdf

  2. 随着电网规模的扩大，数据量的急剧增加，漏采、误采等不良数据及数据冗余会对短期负荷预测产生负面影 响，造成预测准确度下降，预算结果无法正常使用. 针对这些现象，提出一种基于多层聚类和改进BP 神经网络的负 荷预测模型. 该模型基于多层聚类对原始数据进行预处理，选取形成与待预测数据相似的样本数据集，建立基于改 进BP 神经网络的预测模型. 多层聚类模型减小了输入改进BP 神经网络的数据量，避免了不良数据对预测模型造 成的影响，预测模型更贴近待预测数据特点；改进BP 神经网络避免了在训练过程中陷入局部

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-09-03
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：SparkQiang

  1. 基于支持向量机的高速铁路通信系统信道预测算法

  2. 针对高速铁路通信系统，研究快速时变信道预测问题。通过引入支持向量机（SVM）模型，提出一种信道预测算法。通过求解二次优化问题，得到SVM的预测最优超平面，并通过循环迭代实现多步预测。为了进一步提高预测准确度，采用遗传算法(GA)对SVM模型的惩罚系数和高斯核宽度进行优化。仿真结果表明，与传统的自回归(AR)以及单一的SVM预测模型相比，所提出的同时考虑SVM和GA（SVM-GA）的预测模型具有较低的预测误差。此外，当考虑噪声对预测性能影响时，SVM-GA预测模型在归一化均方误差性能方面也优于AR

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：575kb
    • 提供者：weixin_38704284

  1. 一种基于股票情感分析的股市趋势预测方法

  2. 随着互联网应用的飞速发展和用户人数的急剧增长，股市评论与观点在很大程度上反映了股市行情，也影响着股市涨跌。因此，如何快速高效地分析到网民对股市的态度和观点，对股市预测具有很大指导意义。论文研究通过分析不同专业人士发布股评的情感极性来预测股票上涨与下跌趋势。提出了一种综合金融词组词典和结尾段加权的情感分析方法，能解决情感字典分析方法对领域依赖性问题，有效地提高了情感分析准确度。另外，论文还提出了一种加窗的股票预测模型，可用于分析预测事件窗口的最佳值。实验结果表明，基于股评情感分析来预测特定股票上涨

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：346kb
    • 提供者：weixin_38617413

  1. 改进粒子群优化BP神经网络的旅游客流量预测

  2. 旅游客流量受多种因素影响，传统的时间序列预测模型无法描述预测对象的规律，人工智能方法如BP神经网络，其结构的选择过多依赖经验，基于此提出了利用改进的粒子群算法优化BP神经网络，通过惯性因子的非线性递减来改善粒子群的寻优性能。将该预测模型应用于自贡灯会的客流量进行实际预测分析，通过对150组训练样本和50组测试样本的实验仿真，可知改进后的方法提高了预测结果的准确度，并且涉及参数少、简单有效。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：307kb
    • 提供者：weixin_38522029

  1. 融合可信度和时效标签的商品推荐算法

  2. 为了提高电子商务推荐系统的性能，提出了考虑可信度的基于时效性的用户-项目-属性-标签四部图模型， 并针对该模型提出了一种新的推荐算法—融合可信度和时效标签的商品推荐算法．该模型算法改善新项目的冷启动问题；提出了基于评分信息的、基于项目属性的和基于用户时效标签的3种个性化预测评分方法，将这3种评 估方法融合，通过调节参数 α ， β 和 γ 平衡因子，判断这3种评估方法的影响因素权值，从而提高推荐的准确度．结果 表明该推荐算法既有较高的准确度，也有较高的新颖度，并且在某种程度上有效地处理了新项目推

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：289kb
    • 提供者：weixin_38717870

  1. 基于果蝇算法和SVM的天然气日负荷预测

  2. 为了有效提高天然气短期负荷预测的准确度，提出了一种集成果蝇优化算法和SVM (Support Vector Machine)的混合优化策略FOA-SVM。首先，采用K-近邻算法对燃气负荷样本中离群数据进行查找定位，并用特征曲线法对离群数据进行修正。其次，综合考虑节假日、日期类型以及天气等影响因素，建立了基于SVM 的天然气日负荷预测模型，并采用果蝇优化算法优化SVM 的模型参数。最后，采用宁夏平罗县居民燃气日负荷数据和多种通用的定量误差评价方法，对建立的预测模型的可行性和有效性进行了验证。仿真结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：640kb
    • 提供者：weixin_38614825

  1. 融合可信度和时效标签的商品推荐算法

  2. 为了提高电子商务推荐系统的性能，提出了考虑可信度的基于时效性的用户－项目－属性－标签四部图模型，并针对该模型提出了一种新的推荐算法———融合可信度和时效标签的商品推荐算法．该模型算法改善新项目的冷启动问题；提出了基于评分信息的、基于项目属性的和基于用户时效标签的３种个性化预测评分方法，将这３种评估方法融合，通过调节参数α，β和γ 平衡因子，判断这３种评估方法的影响因素权值，从而提高推荐的准确度．结果.表明该推荐算法既有较高的准确度，也有较高的新颖度，并且在某种程度上有效地处理了新项目推荐的冷启动

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：287kb
    • 提供者：weixin_38655561
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