智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

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Tax4Fun2 正在不断开发中，将取代旧的 Tax4Fun (http://tax4fun.gobics.de/)。 新版本基于 275 个古细菌和 12102 个细菌基因组（RefSeq 中的完整或染色体状态）。 我没有包括 MAG 或非常不完整的基因组，但 Tax4Fun2 的重要特征之一是它能够合并用户数据（支持原核生物和真核生物）。 此外，我们添加了一个功能来计算（多）功能冗余指数。 我添加了一个示例，如何预测功能配置文件和功能冗余。 更多详情：https://www.biorxiv.org/content/early/2018/12/09/490037（请注意，这是预印本，还没有同行评审）。 您需要先在系统上安装 NCBI BLAST+，然后才能使用它。 对于某些功能，您需要安装 R 包 ape 和 seqinr。 我有任何问题或疑问，请与我联系（bwemheu@gwdg.de）。

为了准确地建立拱顶温度预测模型，提出了四种优化最小二乘支持向量机算法，分别是基于粒子群算法优化算法、基于遗传算法优化算法、基于鲸鱼算法优化算法、基于冯诺依曼拓扑结构的鲸鱼算法优化算法。

PCA将数据降维 x(n)——y(m)，n>m。利用y(m)构建BP神经网络预测。完整步骤见《基于pca-bp模型的上证综指预测研究》第32页到第50页！

基于Python的-热播电影【哪吒之魔童降世】数据分析、数据可视化、数据预测。 此项目可作为个人项目设计展示。

罗塞塔 该软件包是trRosetta蛋白质结构预测协议的一部分，该协议在以下方面开发：。 它包括从多序列比对或单个序列预测蛋白质残基间几何形状的工具。 联系人：伊万·阿尼申科（ Anishchenko）， 要求 tensorflow （在版本1.13和1.14上测试） 下载 # download package git clone https://github.com/gjoni/trRosetta cd trRosetta # download pre-trained network wget https://files.ipd.uw.edu/pub/trRosetta/model2019_07.tar.bz2 tar xf model2019_07.tar.bz2 用法 python ./network/predict.py -m ./model2019_07 example/T

股票价格预测 使用实际数据并实施LSTM和GRU递归网络进行时间序列数据预测来预测公司的股价 在此示例中，它遍历了从2008年至今的亚马逊和特斯拉股价，并为时间序列数据训练了回归模型以预测可能的波动

BP网络matlab数据预测代码通过机器学习进行DET预测 随着废水处理中数据的增加，数据驱动的机器学习模型可用于对生物过程和复杂React进行建模。 但是，很少有数据驱动的模型可用于模拟微生物电解池（MEC），而传统模型过于模棱两可，无法理解其机理。 在这项研究中，首先开发了一种新的通用数据驱动的两阶段模型，该模型通过直接电子传输（DET）通过生物阴极MEC的原位沼气升级预测CH 4的产生，该模型称为NARX-BP混合神经网络。 与传统的一阶段模型相比，该模型可以很好地预测通过DET产生的甲烷的性能（R 2和MES分别为0.918和6.52×10 -2 ），并揭示了沼气升级的机理，用于新的系统模型该方法可以通过输入重要的中间变量来提高通用性和适用性。 此外，该模型通常可用于支持厌氧消化或更复杂系统的长期预测和最佳操作。 1，需求环境 Matlab 2017b 2.主要 该项目包括NARX-BP混合神经网络的模型和代码。 3.出版 通过直接电子转移估算微生物电​​解池中原位沼气的升级：基于NARX-BP混合神经网络的两阶段机器学习模型 该研究的论文尚不可用。 4.版本 V.0.0.1

深度学习用于小麦产量预测 使用深度学习使用图像数据预测小麦作物的产量