别人当初花600块让我给写的马尔可夫预测代码，步骤详细，包教包会，你只要看完一遍，基本上就会加权马尔可夫预测了。

BP神经网络时间序列预测MATLAB源代码（BP时序预测MATLAB） 1、直接替换数据即可使用，不需要理解代码 2、代码注释详细，可供学习 3、可设置延时步长 4、自动计算最佳隐含层神经元节点数量 5、作图精细，图像结果齐全 6、各误差结果指标齐全，自动计算误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率、相关系数R等指标，结果种类丰富齐全 7、Excel数据集导入，直接把数据替换到Excel即可 8、可自动随意设置测试集数量 9、注释了结果在工作区

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首先基于特征融合思想，采用氨基酸组成、熵密度和自相关系数结合的方式构建 190 维特征向量进行特.征表达，与仅考虑氨基酸组成信息的传统方法相比，能更好地表达蛋白质结构信息。然后利用 LDA（Linear .Discriminant Analysis）方法进行降维，降低计算复杂性，加强同类样本间的相关性。接下来选用支持向量机作为.分类器进行定位预测，最后采用留一法在 Gram-negative 和 Gram-positive 数据集上进行交叉检验。实验结果表明，.多特征结合的方法优于传统的氨基酸组成方法和简单的自相关系数方法，证明了新方法的有效性。

提高风出力预测精度的储能系统模糊控制策略，阿丽努尔.阿木提，晁勤，风气象信息精细化程度不够造成风电场风出力预测精度低，导致电网调度困难问题，从而易造成电力系统失稳。本文提出在风电场中配置

钢冶炼数据处理与成分预测 这是一个pytorch深度学习项目，可识别炼钢的数据处理和组件预测。 钢冶炼中生产数据处理与成分预测的火炬深度学习项目 安装 下载部分数据文件'SteelmakingData' 冶炼数据转炉操作数据表下载： 转炉数据： 放置在： (用户文件夹)/SteelmakingData # 用户文件夹 在 Windows下是'C:\Users\(用户名)'，在Linux下是 '/home/(用户名)' 安装Pytorch和其他依赖： # Python 3.8.5 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install ujson pip install visdom opencv-python imgaug scikit-learn joblib 参数

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matlab svr代码kaggle_表型 戴希扬@UMD CS 从基因型预测表型。 这是用于从基因型@UMD CMSC702 预测表型的 Kaggle 竞赛。 整个代码按原样提供。 要求 -Matlab -Libsvm/Libliner (for SVR) -DeepLearnToolbox (for NN regression) -vl_feat (for gmm) 建议的方法 团结 - logloss.m - dataloader.m - confusion_matrix.m - mynormalize.m - k_mer_feature.m - gmms_feature.m 特征选择 - feature_selection.m - fs_trian_test.m 降维 - dimension_reduct.m K-mer + 种群 + LASSO + NN/SVR - nfold_validation.m: Driver to run nfold cross validation on proporsed methods (SVR) - mytrain.m - mytest.m

基于麻雀算法(SSA)优化径向基神经网络SSA-RBF时间序列预测。 matlab代码，优化参数为扩散速度，采用交叉验证。 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。

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