利用经典人工智能生物蚁群算法,引入单体混沌理论对一般的人工蚁群算法进行优化,构建了以煤体有效应力、瓦斯气体内外压力、温度、气体吸附力为输入的人工智能蚁群算法瓦斯渗透率预测模型。利用三轴伺服渗流装置取15组数据对模型进行训练,迭代2 000次后观察实验结果。测试结果最大相对误差在3.5%以内,测试曲线拟合很好。

Python基于LSTM模型的双色球预测源码

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1. 数据预处理 2 2. 模型搭建 4 3. 训练与验证 5 4. 结果分析 8 5. 总结 10 1. 数据预处理 2. 模型搭建 3. 训练与验证 4.

如何构建临床预测模型？.pdf

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1uW4y1h7vM/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现随机森林算法的数据回归预测（完整源码和数据) 3. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc

第二节 可靠性预测 一、可靠性预测的目的和方法 可靠性预测是根据电源中所使用的元器件的性能及工作环境等已掌握的资料来推测 电源的平均无故障工作时间 !"#$ 的。可靠性预测是指导电源设计的基础工作之一。除 了用各个电源设计方案的电气指标作为选择方案的依据以外，还应评价各个方案的可靠 性预测值，从中选取电气指标满足要求和平均无故障工作时间长的设计方案。当可靠性 预测结果表明用一般的电子元器件和一般设计能达到可靠性指标时，就不必采用更高档 次的电子元器件和特殊的可靠性设计，以节省费用、降低成本、加快生产进度。这对电源 的批量生产是非常有益的。 由于电源的可靠性预测是在设计阶段（当电源整体还在图纸 % 的时候）定量地估计电 源成品的可靠性的方法，其困难是可想而知的。它只能用以往的工作经验，尤其是以电子 元器件的失效率作为基础。预测结果取决于以下两个方面：第一，电源的可靠性模型选择 得是否合理；第二，电源中所采用的电子元器件的大效率数据是否准确无误，即电源中实 际所用的器件和预测时所用的数据是否准确对应。 可靠性预测的方法随不同的研制阶段而异。在电源早期设计阶段，由于对所采用的 电子元器件还毫无所知，这时进行的早期预测只能作出粗略的估计，一般采用相似电路类 比法、有源器件组估算法和元器件计数预测法。在电源设计已基本完成、电原理图已定型 并已有所用电子元器件的应力数据时，可采用元器件应力分析法进行比较细致的预测。 我们选择常用的元器件计数预测法和元器件应力分析预测法进行较详细的介绍。读者利 用这两种方法和本书给出的各种数据预测一个自己设计的开关电源有多高的可靠性。 二、元器件计数可靠性预测法 &’ 开关电源的可靠性预测模型 可靠性串联系统是最常见的和最简单的。许多工程系统是以可靠性串联系统为基础 的。串联系统的方框图如图 &( ) & 所示。 以现有的各种开关电源而言，均可视为串联系统。图 &( ) & 中的 !&，!*，⋯，!" 代表 ! 第十章 开关电源的可靠性预测和可靠性设计 ++, "#

希腊电力负荷预测IPTO 此存储库包含我研究生论文的代码，该论文涉及短期负荷预测，使用希腊独立电力公司提供的每日负荷数据集，在R，RStudio，R-markdown和R-Shiny中开发了预测希腊每小时的电力负荷需求传输运营商（IPTO）-（希腊的AΔΜHΕ） 可以在亚里斯多德大学的论文库中找到我的论文的文档： : ln= ，请原谅我文档中的错误，如果发现任何错误，请通知我 ：） 库-依赖关系 数据预处理库 xlsx软件包：install.packages（'xlsx'） JSONLite ：install.packages（“ jsonlite”） lubridate ：install.packages（'lubridate'） 标题：install.packages（“标题”） 功能选择，库：install.package（“ Boruta”） 机器学习图书馆 SV

ELM_MatlabClass-master，极限学习机分类预测MATLAB代码完整

空冷型质子交换膜燃料电池(PEMFC)发电系统的输出性能受工作温度、气体流速、尾气排放间隔等操作参数的影响，其中工作温度是影响输出性能的关键因素。针对空冷型PEMFC发电系统温度控制所具有的非线性、时滞、慢时变等复杂特性，提出基于灰色预测的无模型自适应控制方法实现实时最优温度控制。该方法将灰色预测的结果代替发电系统当前工作温度测量值。实验结果表明：所提方法能够在不同负载条件下实现对发电系统最优温度进行实时跟踪。与增量式PID控制相比，所提方法有效减小了系统的超调，使发电系统输出功率更平稳，有利于发电系统的长期稳定运行，延长电堆的使用寿命。且所提方法仅根据PEMFC输入输出数据在线对控制器进行调整，对PEMFC参数不敏感，可应用于类似空冷型PEMFC发电系统。