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搜索资源列表

  1. 基于贝叶斯网络模型的交通状态预测

  2. 基于贝叶斯网络模型的交通状态预测 写的很不错的

  3. 所属分类：网络基础

  1. 贝叶斯预测模型的应用

  2. 贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计方法进行的一种预测! 它与传统预测方法的不同之处在于利用了来源于经验和历史资料的先验 信息’ 通过实证分析的方法! 将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较! 结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性’

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-09
    • 文件大小：271kb
    • 提供者：tj0412ymy

  1. 贝叶斯动态模型及其预测

  2. 贝叶斯动态模型及其预测。 介绍贝叶斯的一些概念和用法。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-03-24
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：snakefruit

  1. 基于贝叶斯框架下LSSVM的时间序列预测模型

  2. 基于贝叶斯框架下LSSVM的时间序列预测模型 基于贝叶斯框架下LSSVM的时间序列预测模型

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-12
    • 文件大小：237kb
    • 提供者：luckeey

  1. pdf格式 贝叶斯动态模型及其预测

  2. pdf格式书籍：贝叶斯动态模型及其预测。适合需要了解中等或初学者的水平，以及工程技术人员的需要。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-12-01
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：csdbmark

  1. 贝叶斯预测模型

  2. 贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测。贝叶斯统计不同于一般的统计方法,其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-28
    • 文件大小：972kb
    • 提供者：lieming

  1. 基于贝叶斯的组合模型交通预测

  2. 英文版的论文 贝叶斯

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2013-04-17
    • 文件大小：233kb
    • 提供者：u010339823

  1. 贝叶斯预测方法

  2. 基于贝叶斯网络的动态预测模型研究及其应用，贝叶斯预测方法

  3. 所属分类：物流

    • 发布日期：2013-10-18
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：u011668632

  1. 一种基于周期的动态贝叶斯网络预测模型

  2. 一种基于周期的动态贝叶斯网络预测模型 周期 动态 贝叶斯网络 预测

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-01-26
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_33847322

  1. 基于贝叶斯网络的短时公交客流预测模型

  2. 针对公交客流的时变特征，假设当前时刻的客流量仅与历史客流量和发车频率相关，提 出一种基于贝叶斯网络的短时公交客流预测模型，给出了节点定义、网络结构与参数学习及推理 算法，揭示了它们之间的因果关系；通过南通市３０１路公交线路某个站点的实际客流调查，利用该 模型预测其发展趋势，并与神经网络、支持向量机等预测模型进行比较，验证了其有效性。

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2017-12-03
    • 文件大小：209kb
    • 提供者：llyy5931

  1. 基于动态贝叶斯网络的战场信息预测与评估_陈固胜

  2. 现代信息化战争中，战场态势估计己经成为支撑现代作战指挥决策的核心技术之 一。战场态势估计的实质是基于战场信息的决策级上的推理过程。目前战场态势估计的 主要问题包括：（侦察手段有限，获得的态势信息具有不确定性；（现有的态势估 计侧重于对敌杀伤预测，忽略了自身安全。因此根据动态不确定性战场信息完成态势估 计为战场指挥员提供科学辅助决策成为当前亟需解决的问题。 鉴于动态贝叶斯网络在处理动态不确定性问题方面的优势。本文提出了基于动态贝 叶斯网络的战场信息预测与评估。本文完成的主要工作包括： 论证基于动

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-12
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：hustjq

  1. 关于贝叶斯动态预测的论文和一本书

  2. 里面有动态贝叶斯预测的一些论文和一本张孝令的书贝叶斯动态模型及其预测

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-09-23
    • 文件大小：36mb
    • 提供者：qq_28866889

  1. 贝叶斯网络模型预测小学生成绩

  2. 贝叶斯网络模型预测小学生成绩 ，张素花，谭子健，首先根据主成分分析法对数据筛选，得到影响学生学业成绩的主要因素；其次，根据贝叶斯统计理论建立贝叶斯预测模型，并利用五年级

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-13
    • 文件大小：407kb
    • 提供者：weixin_38545243

  1. 贝叶斯网在公司破产预测中的应用

  2. 贝叶斯网在公司破产预测中的应用，郭艳军，叶鹰，通过主成分分析将多项破产预测因子转化为相互独立的几个新的综合指标，建立朴素贝叶斯网模型并确定网络参数，最后通过构造似然比

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-06
    • 文件大小：162kb
    • 提供者：weixin_38669832

  1. Pytorch贝叶斯深度学习库BLiTZ实现LSTM模型预测时序数据并绘制置信区间

  2. 本文将主要讲述如何使用BLiTZ（PyTorch贝叶斯深度学习库）来建立贝叶斯LSTM模型，以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。 原创文章 54获赞 109访问量 18万+ 关注 私信 展开阅读全文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：54kb
    • 提供者：weixin_38682790

  1. 预测列车运行延误的混合贝叶斯网络模型

  2. 我们提出了一种基于贝叶斯网络（BN）的列车延误预测模型，以解决列车运行的复杂性和依赖性。 利用来自高速铁路线的实际列车运行数据，研究了三种不同的BN方案，即启发式爬山，原始线性和混合结构。 我们首先使用历史数据来合理化已开发结构的依赖性图。 然后，每个BN结构都使用黄金标准的k倍交叉验证方法进行训练，以避免过度拟合并评估其对其他结构的性能。总的来说，验证结果表明，基于BN的模型可以有效地捕获列车时延的叠加和相互作用。 但是，基于领域知识以及专业知识和地方当局的判断而开发的设计良好的混合BN结构可

  3. 所属分类：其它

  1. 贝叶斯网络模型在高炉硅含量预测中的应用

  2. 贝叶斯网络模型在高炉硅含量预测中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：798kb
    • 提供者：weixin_38723105

  1. 基于演化贝叶斯网络的流数据预测方法

  2. 在大数据时代，传感器网络，社交网络，互联网等不断且快速地生成大量数据。从大数据流中学习知识是一项重要任务，因为它可以支持在线决策。 预测是有用的学习任务之一，但是固定模型通常不能很好地工作，因为数据分布会随时间而变化。 本文提出了一种基于演化贝叶斯网络的流数据预测方法。 贝叶斯网络模型是基于高斯混合模型和EM算法来推导的。 为了支持基于流数据的演化模型结构和参数，提出了一种演化爬山算法，该算法基于到达新数据时分数度量的增量计算。 实验评估表明，该方法是有效的，并且优于流式数据预测的其他流行方法。

  3. 所属分类：其它

  1. 贝叶斯预测型进化算法

  2. 提出了一种新型进化算法即贝叶斯预测型进化算法， 该算法是有效解决遗传算法中的连锁和欺骗问题的一种新方法， 其主要特点是：（ １） 该算法基于最优解的概率分布和贝叶斯定理预测最优解所在的子空间；（ ２） 该算法能高效利用所有先前代蕴含的信息， 可以方便地引入专家知识；（ ３） 该算法模型比较简单并且能以很快的速率收敛到最优解子空间． 从理论上分析了贝叶斯预测型进 化 算 法 的 收 敛 性、 收 敛 速 率 和 逆 收 敛 算 子． 理 论 分 析 与 在１４个标准的测试函数上的仿真实验显示了该算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：714kb
    • 提供者：weixin_38659527

  1. 电晕：COVID-19的贝叶斯预测模型-源码

  2. 冠状病毒预测模型 此仓库包含一个贝叶斯模型，该模型可用于分析和预测本地COVID-19大流行。 方法 这是具有随时间变化的接触率（β）的模型。 Beta估计值受约束开始于R0的先前分配附近，然后随着锁定和限制的到位而允许其徘徊。 先验被置于基于先验文献的动态参数上； 未观察到的beta组件使用了一些信息性的先验，从而使模型保持稳定。 要生成澳大利亚数据的图表，请运行 ，它使用指定的Stan模型。 欢迎发表评论，反馈，问题和建议：随时在此处打开“问题”或“拉取请求”，在ping我，或给我发送电

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：362kb
    • 提供者：weixin_42168830
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