单变量粒子群优化算法演示程序，可观察研究粒子在优化过程中的行为。代码为 C++ & VS2010。

单变量遗传算法，附有详细注释

非线性回归问题（单变量或多变量）可以使用图形用户界面 (GUI) 轻松提出，该界面使用以下求解器之一解决问题： - nlinfit：仅单变量问题。 - lsqnonlin：可以处理多变量问题（多个因拟合变量，ydata为矩阵）。 - 模式搜索：在使用 nlinfit 或 lsqonolin 之前，此求解器有助于获得良好的起点； 这样，更容易确定全局最小值。 数据作为矢量或矩阵从工作区引入 GUI。 要拟合的模型必须以矢量化形式写入 M 文件： ypred = 模型（x，xdata） ypred 是具有模型响应（行中的观察值）的列向量（单变量问题）或矩阵（多变量问题）。 x 是带有要拟合的模型参数的向量。 xdata 是一个矩阵，其中列是自变量，行是观察值。 附上使用间歇化学React器数据的动力学方程拟合示例。 要求：优化工具箱/统计工具箱/遗传算法和直接搜索工具箱取决于所选的求解

自适应独立粘性大都会 (AISM) 采样器是一种算法，可有效地从任何（有界）单变量目标分布中提取。 建议密度是非参数的，构建过程依赖于替代插值策略。 用户可以通过设计合适的统计更新测试来控制proposal与目标pdf之间的L1距离（即proposal与目标的收敛性），这也控制了整体的计算成本。 形容词“粘性”突出了提议方案生成一系列提议密度的能力，这些提议密度逐渐“粘”到目标。 请参阅 MAIN.m 中的示例以正确使用代码。 有关更多技术信息，请参阅 L. Martino、R. Casarin、F. Leisen、D. Luengo。 自适应独立粘性 MCMC 算法，arXiv：1308.3779，2016。

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文章目录前言适用于多时间步预测的CNN模型1 单变量多步预测 CNN 模型1.1 业务需求1.2 1D CNN 模型1.3 完整代码 前言 与其他机器学习算法不同，卷积神经网络能够从序列数据中自动学习特征，支持多变量数据，并可直接输出用于多步预测的向量。一维CNN已被证明可以很好地执行，甚至在具有挑战性的序列预测问题上也能达到最新的结果。 计划用两篇文章介绍如何开发 1D CNN 进行多步时间序列预测。主要内容如下： 如何为单变量数据开发多步时间序列预测的CNN模型； 如何为多变量数据开发多通道多步时间序列预测的CNN模型； 如何为多变量数据开发多头多步时间序列预测的CNN模型。 本文介绍

使用牛顿法求解一个变量中的方程参考：数值分析，第 9 版，Richard L. Burden 和 J.Douglas Faires，2010 年

secant_method 使用割线法计算单变量函数的根。 句法 root = secant_method(f,x0) root = secant_method(f,x0,TOL) root = secant_method(f,x0,[],imax) root = secant_method(f,x0,TOL,imax) root = secant_method(__,'all') 描述 root = secant_method(f,x0)返回函数的根 由函数句柄f指定，其中x0是根的初始猜测。 默认容差和最大迭代次数分别为TOL = 1e-12和imax = 1e6 。 root = secant_method(f,x0,TOL)返回函数的根 由函数句柄f指定，其中x0是根的初始猜测， TOL是容差。 默认的最大迭代次数为imax = 1e6 。 root

单变量非线性函数在平衡点附近线性化方法 设函数 在 点连续可微，则将它在该点附近用泰勒级数展开，得 当增量 很小时，略去级数中含有其高次幂的项，并将上式各边均减去 ，即 ，得

行业分类-外包设计-单变量递进加密二进制防伪印刷方法.zip