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遗传算法
课件(GA)
遗传算法
课件很容易上手!包括GA的基本思想,流程图.......
2023-09-13 17:25:29
572KB
遗传算法(GA)
1
Matlab 基于BP神经网络的时间序列
预测
BP时间序列
1. 对应视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1We4y1Z7jG/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现BP神经网络的时间序列
预测
(完整源码和数据) 3. 单列数据,递归
预测
-自回归,时间序列
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
2023-09-09 19:22:31
19KB
matlab
神经网络
时间序列
机器学习
1
高光谱图像分类2D-CNN网络代码 基于pytorch框架制作 全套项目,包含网络模型,训练代码,
预测
代码,直接下载数据集就能跑
高光谱图像分类2D_CNN网络代码 基于pytorch框架制作 全套项目,包含网络模型,训练代码,
预测
代码,直接下载数据集就能跑,拿上就能用,简单又省事儿 内附indian pines数据集,采用20%数据作为训练集,并附上迭代10次的模型结果,准确率99左右。
2023-09-05 16:16:48
330KB
pytorch
pytorch
网络
网络
1
BP神经网络
预测
(python)
具体详见博客:https://blog.csdn.net/qq_45077760/article/details/124508235?spm=1001.2014.3001.5502
2023-09-05 09:39:09
46KB
神经网络
python
1
Python数学建模算法与应用源码,含:线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机、
预测
方法、层次分析法
数字化信息社会具有的两个特征:一是计算机技术的迅速发展与广发应用;二是数学的应用向其它领域渗透。随着计算机技术的飞速发展,科学计算的深度不断扩展,科学理论与工业应用不断耦合,更多的算法不断地被反复证明与改进。数学建模是对现实世界的特定对象,为了特定的目的,根据特有的内在规律,对其进行必要的抽象、归纳、假设和简化,运用适当的数学工具建立的一个数学结构 含:线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机、
预测
方法、层次分析法
2023-09-04 13:31:12
97KB
python
算法
软件/插件
几何学
1
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归
预测
SVM回归
1. 对应视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1PB4y167et/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据回归
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 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
2023-08-31 08:33:38
59KB
matlab
支持向量机
回归
机器学习
1
PyRosetta开发(帮助)文档
PyRosetta开发(帮助)文档 很详细 蛋白质结构
预测
的必备工具
2023-08-08 17:51:23
778KB
Rosetta
PyRosetta
蛋白质结构预测
1
MATAB神经网络源码及数据分析GRNN-数据
预测
.zip
MATAB神经网络源码及数据分析GRNN-数据
预测
2023-08-05 20:28:21
5KB
1
基于人工智能蚁群算法的煤体瓦斯渗透率
预测
模型
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。
2023-08-04 18:10:28
204KB
人工智能
蚁群算法
预测模型
1
论文研究-基于
遗传算法
的电力光传输网光缆规划 .pdf
基于
遗传算法
的电力光传输网光缆规划,曹勰宇,邱雪松,为建设坚强可靠的电力光传输网络,提出了一种光缆规划方法,综合考虑了网络一次建设成本、运营成本、链路可靠性以及站点成环率因
2023-07-25 16:32:00
559KB
电力光传输网
1
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