LSTM是关于遗传算法优化lstm算法的层数和全连接层数及每层神经元的个数 本文的主要内容如下： 1.本文章是对lstm网络的优化，优化的参数主要有：lstm层的层数，lstm隐藏层的神经元个数，dense层的层数，dense层的神经元个数 2.本文章利用的是遗传算法进行优化，其中编码形式并未采用2进制编码，只是将2数组之间的元素交换位置。 3.本文的lstm和dense的层数都在1-3的范围内，因为3层的网络足以拟合非线性数据 4.程序主要分为2部分，第一部分是lstm网络的设计，第二部分是遗传算法的优化。 # 这里将生成一个8维的2进制数，并转换层成bool类型，true表示该位置交叉，False表示不交叉 cross_points = np.random.randint(0, 2, size=DNA_size_max).astype(np.bool) # 用True、False表示是否置换 # 这一部分主要是对针对不做变异的部分 for i, point in

信息分析预测期末课设_使用ARIMA模型与SVR对一组时间序列数据进行预测分析。从 UCI 数据库中查找 2010 年 1 月至 2010 年 7 月中的每一小时的 PM2.5 指数数据共计 5606 条。并将其对应成时间序列，分别通过 ARIMA 模型与 SVR 模型进行预测分析。详细设计见md文件。

创业板5 将相关器分支预测器集成到 gem5 周期精确架构模拟器中 在 SConcript 中添加源文件 在 bpred_unit.cc 中为预测器创建一个新对象 将参数添加到 Branchpredictor.py 更改 O3_ARM_v7a.py 中的 predType 构建系统：scons -j8 build/ARM/gem5.debug 为 se 模式编译程序：arm-linux-gnueabi-gcc -DUNIX -o sort sort.c -static 在 se 模式下运行系统： ./build/ARM/gem5.debug --debug-file=trace.out --debug-flags=Fetch,Branch configs/example/se.py -c ./tests/test-progs /hello/bin/arm/linux/sort -

我国顺酐市场分析及其消费量的支持向量机预测，冯详立，王洪礼，通过对我国1995年至2005年顺酐消费量数据的特征分析，运用支持向量机理论对我国 “十一五”期间的顺酐消费量进行了预测。

对新疆冰糖心红富士苹果采用高光谱成像技术进行分级和糖度预测研究。在糖度预测分析中,使用正交试验设计方法确定影响预测效果的主要因素是预测回归方法、光谱预处理方法和波长合并,次要因素是光谱校正处理方法、数据类型和实测值归一化处理。提取平均光谱,经过白板校正,采用一阶微分光谱预处理,10个波长的光谱合并,基于多元线性回归方法建立苹果糖度的预测模型,其验证集苹果糖度的预测模型相关系数为0.911,预测均方根误差为0.76%Brix,相对分析误差为2.44。在分级研究中,选择712nm波长图像,Gamma灰度变换增强图像,大津算法阈值确定后分割图像,基于形态学处理剔除果梗区域,提取苹果分割后区域的面积、充实度、周长、平均灰度等特征,采用二次判别分析分级苹果,验证集苹果分级准确率达到89.5%。结果表明,高光谱图像技术既能够准确预测新疆冰糖心红富士苹果糖度品质,也可以用于基于外部品质特征的分级研究。

在对实际生产部门工艺流程和排产方式进行分析的基础上,建立有关模型,提出基于遗传算法的优化计算方法,并将其应用于生产调度系统中,对生产线上排产调度进行优化,取得令人满意的效果。该方法对解决实际优化调度问题以及现场人员的实际生产调度工作,都具有一定指导意义。

基于改进蚁群优化算法与子图演化，提出了一种新型非监督社交网络链路预测（SE-ACO）方法。该方法首先在社交网络图中确定特殊子图；然后研究子图演化以预测图中的新链接，并用蚁群优化算法定位特殊子图；最后针对所提方法使用不同网络拓扑环境与数据集进行检验。结果表明，与其他无监督社交网络预测算法相比，所提SE-ACO方法在多数数据集上的评估结果较好，且运行时间较短，这表明图形结构在链路预测算法中起重要作用。

Matlab实现遗传算法（二进制编码）重点解码decoding算法

灰色马尔可夫预测模型是将灰色系统理论和马尔可夫链理论相结合建立的预测模型，它不仅充分发挥了灰色预测模型和马尔可夫预测模型的优点，而且因为马尔可夫链理论的引入，有效地解决了灰色预测模型对于随机波动性较大的数列预测精度低问题。首先建立GM（1，1）灰色动态拟合模型，并以此作为工业SO2排放量发展变化的动态基准线模型，在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵，通过系统状态的划分、样本值与模型拟合值之间的残差等指标的分析计算，最终以概率形式分析和预测工业SO2排放量的发展变化区间。理论分析和实践都表明，该

文章应用股市中三个具有典型意义的技术指标,RSTKDJ和5日平均线建立了非线性回归预测模型,对股票的价格走势进行了短期预测。所建立的回归模型对预测某些股票的短期价格趋势提供了参考,具有一定的理论价值和实际应用价值。