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海鸥算法(SOA)优化随机森林的数据回归预测,SOA-RF回归预测,多变量输入模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RM
海鸥算法(SOA)优化随机森林的数据回归预测,SOA-RF回归预测,多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2023-12-08 08:57:08
61KB
随机森林
1
Ξb-→π-(Ds-)Ξc0(2790)Ξc0(2815)和Ξb-→ν¯llΞc0(2790)Ξc0(2815)的预测
我们已经对非轻子Ξb-→π-Ξc0(2790)J = 12和Ξb-→π-Ξc0(2815)J = 32衰减进行了计算,并且相同的反应用Ds-代替了π-。 同时,我们还评估了Ξb-→νéllΞc0(2790)和Ξb-→ν¯llΞc0(2815)的半瘦子率。 我们从thatc0(2790)和Ξc0(2815)共振是从伪标量-重子和矢量-重子相互作用动态生成的角度来看待这些反应。 我们评估这些反应速率的比率,并做出可以在未来实验中检验的预测。 我们还发现,结果对Ξc∗共振与D ∗Σ和D ∗Λ分量的耦合非常敏感。
2023-12-08 08:32:02
776KB
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1
Λb→Λc半轻子衰变的新预测以及重夸克对称性的检验
重夸克有效理论根据少量参数对半轻体Λb→Λc衰变做出模型独立的预测。 没有子引导Isgur-Wise函数以ΛQCD/ mc,b的顺序出现,只有两个子次级引导函数以ΛQCD2/ mc2的顺序输入。 这些功能使我们可以将LHCb数据和晶格QCD计算的形状因子和衰减率调整到ΛQCD2/ mc2阶。 我们得出比值B(Λb→Λcτν¯)/ B(Λb→Λcμν)的标准模型预测要精确得多,并且发现ΛQCD/ mc表现良好,因此扩展存在,这是一个长期存在的问题。 我们的结果允许对Λb→Λcℓν率进行更精确和可靠的计算,并且在μ(或e)模式下具有更好的数据可以系统地改进。
2023-12-07 22:37:20
292KB
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1
基于麻雀算法优化深度置信网络(SSA-DBN)的分类预测,优化参数为隐藏层节点数目,迭代次数,学习率 多特征输入单输出的二分
基于麻雀算法优化深度置信网络(SSA-DBN)的分类预测,优化参数为隐藏层节点数目,迭代次数,学习率。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-12-07 13:52:07
82KB
网络
网络
1
麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机分类预测,SSA-LSSVM分类预测,多输入单输出模型 多特征输入单输出的二分类及多
麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机分类预测,SSA-LSSVM分类预测,多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-12-07 13:30:14
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支持向量机
1
麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测,多特征输入模型,SSA-HKELM分类预测 多特征输入单输出的
麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测,多特征输入模型,SSA-HKELM分类预测。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-12-07 13:28:01
75KB
1
龙门煤矿矿井涌水量预测及水文地质类型评价
龙门煤矿矿区位于河南省偃龙煤田西段,属佛光(偃师市)—龙门(洛阳市)水文地质亚单元的一部分。根据地层厚度、岩性、富水性及渗透性等特征,将矿区地层划分为6个含水层和5个隔水层;矿井充水条件主要分为充水水源、充水通道和影响充水强度因素;采用"大井法"和"比拟法"对矿井涌水量进行预测,得出:未来生产矿井的最大涌水量按正常涌水量的1.13倍计算。根据矿井水文地质类型划分依据判断,洛阳龙门煤业有限公司龙门煤矿水文地质类型划分为极复杂类型。
2023-12-06 11:22:19
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行业研究
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灰狼算法(GWO)优化卷积神经网络CNN分类预测,GWO-CNN分类预测,多输入单输出模型 多特征输入单输出的二分类及多分类
灰狼算法(GWO)优化卷积神经网络CNN分类预测,GWO-CNN分类预测,多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图
2023-12-05 00:52:15
64KB
1
北方苍鹰算法(NGO)优化最小二乘支持向量机回归预测,NGO-LSSVM回归预测,多变量输入模型 评价指标包括:R2、MAE
北方苍鹰算法(NGO)优化最小二乘支持向量机回归预测,NGO-LSSVM回归预测,多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2023-12-02 15:53:26
175KB
支持向量机
1
基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM时间序列预测,LSTM-Attention时间序列预测,单输入单输出模
基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM时间序列预测,LSTM-Attention时间序列预测,单输入单输出模型。 运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2023-12-01 23:39:28
26KB
网络
网络
matlab
lstm
1
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