通过对同步采集的点焊焊接过程动态电阻、电极位移信号的特征分析,提取出若干特征参量,依据所提取特征参量与焊点接头抗剪强度之间的相关性分析结果,选取相关系数较大的6个特征参量建立数据集作为SVM的输入,分别利用线兴函数、多项式核函数、RBF核函数实现监测参量与焊点强度之间的映射.采用交叉有效性检验对不同核函数下预测结果进行比较,结果表明,RBF核函数支持向量机各项预测误差最小,有较好的应用前景.

使用Python实现广义回归神经网络（GRNN）用于数据预测，压缩包中源码GRNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，同时对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为保存预测的值及预测误差值。

2018-2023年汽车电动天窗行业市场研究与发展前景预测报告.pdf

Big5-性格React烧瓶 这是一个项目，我们可以在该项目上构建一个React应用并调用端点进行预测。 使用的模型是随机森林回归器和随机森林分类器。 使用myPersonality项目（ ）的数据集对模型进行训练。 模型使用回归模型生成预测的人格得分，并使用分类模型针对每个人格特征生成二元类别的概率。 技术领域 后端烧瓶 前端React 修改后的准备 Create-react-app创建一个基本的React应用程序。 接下来，加载了引导程序，该引导程序使我们可以为每个屏幕尺寸创建响应式网站。 在App.js文件中，添加了带有textarea和Predict按钮的表单。 将每个表单属性添加到状态，并在按下Predict按钮时，将数据发送到Flask后端。 将样式添加到页面的App.css文件。 Flask应用程序具有POST终结点/预测。 它接受输入值作为json，将其转换为数组，并使

原始数据处理并归一化后的数据 配套： 航空大数据——由ADS-B报文系统预测飞机坐标（飞行轨迹）（二） https://blog.csdn.net/qq_39291503/article/details/117742694

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2011电工杯数学建模竞赛A题，风功率数据预测问题，题目和附件数据完整。

资源内包含新冠肺炎的原始数据，测试集、训练集等，以及进行数据可视化分析及算法预测分析的源码文件（ipynb格式） 这份分析代码主要分为以下几个部分： - 全球趋势分析 - 国家（地区）增长 - 省份情况 - 放大美国：现在美国正在发生什么？ - 欧洲 - 亚洲 - 现在哪个国家正在复苏？ - 什么时候会收敛？通过S型拟合进行预测

1. 包含单电流环MPC仿真（仅电流环使用MPC策略，速度环使用PI调节器）、速度环和电流环MPC仿真（速度环和电流环均使用MPC策略，非级联）。 2. 仿真为.m文件，非simulink模型，永磁同步电机使用数学模型代替。 3. 文章参考http://t.csdn.cn/CTlyu

擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。