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三角形合并生成四边形网格
有限元网格生成极大程度上影响着计算效率,其中四边形优于三角形
2022-12-03 22:56:26
254KB
网格
1
C++三维有限元网格并行生成,基于节点的网格生成过程
C++三维有限元网格并行生成,基于节点的网格生成过程,源码给出了,候选点集的确定过程和两个数值算例,验证了算法和程序的正确性
2022-12-03 16:13:16
17KB
c++
1
基于SARIMA模型的网格搜索超参数优化-python源码+数据+超详细注释.zip
一个简单的网格搜索框架 网格搜索就是穷举法,对所有可能的参数组合都带入程序,进行尝试。 模型参数对应:SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m,对于模型来说并不是所有输入参数都是有效的, 如季节周期参数m不能为0,当m=0时,会导致SARIMAX函数报错。 以SARIMA模型为示例,介绍了如何对模型的参数进行网格搜索来找到较优参数 SARIMA是对AR,MA,ARIMA模型的改进,添加了季节周期的因素在里面 在网格搜索配置超参数的时候也是一个学习点
2022-12-02 19:28:17
15KB
SARIMA模型
网格搜索
超参数优化
python源码
网格搜索ARIMA模型超参数-两个案例python实现源码&数据.zip
网格搜索ARIMA模型超参数_两个案例python实现源码&数据 1、评估给定订单的ARIMA模型(p,d,q) 2、评估ARIMA模型的p,d和q值的组合
2022-12-02 14:29:48
4KB
网格搜索
ARIMA模型
python源码实现
数据集
三重指数平滑模型的网格搜索超参数优化-python源码+数据+超详细注释.zip
1.SARIMA模型的网格搜索超参数优化 基本一样 指数平滑预测方法,预测是过去观察值的加权,模型对过去观察值使用指数递减权重 所谓三重指数平滑在股票中指对数据重复进行三次平滑处理,从而减小数据波动。对应的指标叫TRIX 在时间序列预测中,三次指数平滑算法指可以对同时含有趋势和季节性的时间序列进行预测,该算法是基于一次指数平滑和二次指数平滑算法的 程序只修改了使用的预测模型部分, 从SARIMA模型改成了ExponentialSmoothing模型 同时修改了模型使用的参数,别的逻辑基本相同 内容: 1.网格搜索框架 2.无趋势和季节性研究 3.趋势性研究 4.季节性研究 5.趋势和季节性研究
2022-12-02 14:29:43
14KB
三重指数平滑模型
网格搜索超参数优化
二维三角网格的划分
代码中包括二维点云进行三角网格化,同时对三维点云数据进行各种变换
2022-12-01 20:13:38
26.42MB
三角网格
划分
1
gmash-4.11.0-win64
gmash的最新版本
2022-11-30 19:23:16
36.55MB
gmash
画网格
1
网格布局实例
网格布局实例
2022-11-29 21:01:35
1.95MB
布局类
自写
赚分
学习
1
MEIC 污染源清单向WRF-Chem 模式网格插值分配工具操作手册1
工具简介本工具针对清华大学 MEIC 源排放清单(0.25°Í0.25°,2016),实现了清单中各污染物排放量向 WRF-Chem 模式网格的插值和分配。工具
2022-11-26 20:41:34
3.06MB
软件/插件
1
GAMBIT120w喷管网格
gambit建模 fluent处理 tecplot处理
2022-11-25 16:16:46
228.67MB
gambit
fluent
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