为避免传统预测方法误差率较大的缺陷,在考虑高速公路月度交通量季节性周期特点的基础上,构建了ARIMA预测模型,并对ARIMA模型识别、模型检验和模型预测进行了系统分析,并应用于某高速公路进行月度交通量预测。应用结果表明:模型预测综合误差率为5.45%,低于灰色模型35.43%的误差率,低于三次指数平滑法的5.65%误差率;ARIMA预测模型能更好地适应于高速公路月度交通量预测。
2022-05-01 18:52:23 362KB 自然科学 论文
1
安全技术-网络信息-污泥气化合成气生成特性及其BP神经网络预测模型研究.pdf
2022-04-30 17:00:21 2.88MB 神经网络 文档资料 安全 网络
人脸识别的预测模型,包含引言、技术方法、实验结果和分析、参数调整过程、结论及参考文献。
2022-04-30 09:09:27 751KB 文档资料
大学生就业情况的神经网络预测模-大学生就业情况的神经网络预测模型.pdf 大学生就业情况的神经网络预测模型.pdf
2022-04-29 16:33:35 265KB matlab
1
本文在总结前人研究的基础上,对导致糖尿病的危险因素进行分析,通过对哈尔滨工业大学 2014 年校医院体检数据集的特征变量进行逐步回归分析,得到与糖尿病显著相关的危险因素,保留其作为 BP 神经网络模型、支持向量机模型和集成学习模型的输入变量。机器学习算法在处理较为复杂的问题上有较好的准确度和泛化能力。将样本集中 2728 条数据根据要求按照 7:2:1 的比例划分成训练集、测试集和独立样本集。基于 BP 人工神经网络、支持向量机和集成学习模型分别建立进行机器学习仿真模拟。输入变量和模型的各种参数、核函数的选择都对预测结果产生有或多或少的影响。本研究中观察了如网络结构、学习率、惩罚因子、核函数及相关参数的改变对预测结果的影响,然后经过对参数进行调试选择,找到各个算法的最优模型。最后使用独立样本进行测试,三个模型的预测结果与原始数据相关性强,证明建模具有统计意义,其中人工神经网络的最优模型的测试集 AUC 更高,运行时间更短。所以,最终选择以网络结构为 7-1-1 的人工神经网络模型为本研究中糖尿病预测的最适模型。 关键词:糖尿病;危险因素;BP 人工神经网络;支持向量机;集成学习
2022-04-27 20:07:07 1.43MB 算法 机器学习 人工智能
two-layer-model 双层违约风险预测模型 原型为: 本项目为复现此双层模型,并进行了简单的模型性能对比
2022-04-26 16:38:39 138.07MB Python
1
阐述了支持向量机在时间序列预测中应用的理论基础,建立了人口时间序列的支持向量机预测模型。计算结果表明,无论是在拟合过程还是在预测过程,支持向量机方法都具有很高的计算精度.因此,采用支持向量机方法对人口时间序列进行预测分析是可行的。
2022-04-26 10:02:32 2.51MB 自然科学 论文
1
70 智能金融Lengding Club——构建贷款违约预测模型.docx
2022-04-23 14:03:19 854KB
灰色预测的代码,很简化的,希望对大家有帮助
2022-04-22 21:00:27 5.63MB 灰色预测
1
基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预测模型 基于遗传BP神经网络的核桃破裂功预
2022-04-21 21:05:30 1.12MB 神经网络 深度学习 机器学习 人工智能