在现实生活中，实际问题很难用线性模型进行描述。神经网络的出现大大降低了模型建立的难度和工作量。只需将神经网络看成是一个黑箱子,根据输入与输出数据,神经网络依据相关的学习规则,便可以建立相应的数学模型。但是,当数学模型的输人自变量(即影响因素)很多,输人自变量之间不是相互独立时,利用神经网络容易出现过拟合现象,从而导致所建立的模型精度低,建模时间长等问题。因此,在建立模型之前,有必要对输入自变量进行优化选择,将冗余的一些自变量去掉,选择最能反映输入与输出关系的自变量参与建模。

麻雀算法(SSA)优化长短期记忆神经网络的数据多变量时间序列预测，SSA-LSTM多维时间序列预测。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

Qt联合海康威视工业相机采集，在线转Halcon变量并显示（独立封装、支持多相机、支持黑白相机和彩色相机）。

Matlab计算变量的熵权和TOPSIS指标，简单好用

EIV_IGP 变量综合高斯过程误差 (EIV IGP) 模型用于对海平面变化的历史速率执行贝叶斯推理。 模型的输入数据可以来自潮位计测量和/或沿海沉积物岩心的替代重建。 这些数据因多种不确定性来源而变得复杂，其中一些来源是数据收集工作的一部分。 值得注意的是，代用重建包括使用放射性碳等技术对沉积岩心测年的时间不确定性。 EIV IGP 模型在海平面变化率之前放置了一个高斯过程，然后对其进行积分以提供观测数据的似然平均值。 该模型设置在变量误差框架中，以考虑年龄不确定性。 由此产生的模型在充分考虑所有可用的不确定性来源的情况下捕捉了海平面变化的连续和动态演变。

易语言DLL返回字节集源码,DLL返回字节集,测试,取变量地址_字节集

在VB中实现将字符串转换成变量名，提供了两种。主要使用Contrl和callbyname ……

和利时网络变量如何设置等问题的详细解释说明以及指导

主要介绍了微信小程序全局变量GLOBALDATA的定义和调用过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

该图形用户界面被设计为用于评估自定义实验设计的工具。 本设计使用41个实验的3D网格。 变量必须是数值型的——在测试中使用最小值和最大值。 输入响应变量的值后，可以使用 N 向方差分析来评估三个变量的效果。 实现的近似/外推例程可用于使用三个支持的 (4D) 图形之一以图形方式显示数据。