DFT的matlab源代码ElemNet ElemNet是一个深层神经网络模型，仅将元素组成作为输入，并利用人工智能自动捕获基本化学成分以预测材料性能。 ElemNet可以自动学习不同元素之间的化学相互作用和相似性，这使得它甚至比传统的基于物理属性学习领域知识的机器学习模型更准确地预测训练数据集中不存在的化学系统的相图。 该存储库包含用于执行数据处理，模型训练和分析的代码，以及经过训练的模型。 如果您有大型数据集（例如OQMD），则应从头开始训练模型。 否则，对于较小的DFT计算或实验数据集，最好使用从预训练模型中进行的转移学习来训练模型，如下所示。 安装要求 重复使用这些环境的基本要求是Python 3.6.3 Jupyter环境，其中的软件包列在requirements.txt 。 某些分析需要使用，而Java需要Java JDK 1.7或更高版本。 参见[喜p文档以了解详细信息]。 源文件 培训ElemNet模型的代码以及在我们的工作中[1]产生的经过训练的模型都可以在上找到。 其他文件夹包含与为表征ElemNet而执行的不同分析相关联的脚本。 分析笔记本应该是自描述的，在其他情

灰色预测MATLAB代码，数学建模必备，美国数学建模大赛，国赛，研究生数学建模竞赛

时间序列建模及预测一直是学术研究和实际应用领域的研究热点。模糊逻辑系统可以将数据和语言 两类信息以规则的形式表达出来,并转换为可以在计算机上运行的算法,在许多领域中得到了应用。利用 MATLAB模糊推理系统的图形用户界面(GUI)设计的一型模糊逻辑系统可以解决很多实际问题。本文选取道・琼斯每日收盘的指数为数据,利用MATLAB工具设计一型模糊逻辑系统,研究道・琼斯指数的时间序列预测问题,并应用模糊逻辑工具箱对道・琼斯指数的时间序列预测问题进行仿真研究。研究结果表明,所设计的一型模糊逻辑系统应用 于时间序列

根据对跨国公司商品销售预测统计量的描述,结合了数学模型,利用了马尔柯夫链的一些性质进行分析。结果表明:利用该方法分析得到的跨国公司商品销售预测与给定的目标期望函数较一致,适用于目前对跨国公司商品销售量预测的研究。

电影票房趋势数据 电影票房每日趋势数据 带时间标签

足球预测 SoccerPredictor使用机器学习来预测英超联赛的比赛结果，重点是预测胜负（对应于对双倍机会的押注）。 预测以非常规方式建模为时间序列分类。 将为每个团队创建一个神经网络模型，并同时对其进行训练。 注意：请记住，由于我没有发布数据集，因此您将无法进行实际的培训。 如果您想对其进行测试，则必须自己组装。 提供更有趣功能的网站很难抓取，但绝对有可能。 因此，如果您想构建类似的东西或者只是看看我是如何实现各种东西的，则可以将其作为主要灵感。 如果没有数据集，则只能对附加的文件集进行可视化和回测。 这主要用于演示目的。 请参考随附的以获取有关该程序如何工作的更多信息。 结果 在测试期间，获得的最佳结果是利润1069 % ，预测精度约为90 % ，ROI为33.4 % 。 测试期间的时间跨度为113天，押注了150场比赛中的32场。 安装 运行该程序需要手动安装，例如：

基于 LSTM 的船舶轨迹预测，训练数据

基于 LSTM 的船舶轨迹预测，测试数据集

基于Python的天气预测系统研究.pdf

一维神经网络回归 在这里，我提供了一个示例，其中神经网络用于预测一维回归模型。 这是每个文件的简短描述： MLPregressionLoss.m：使用反向传播算法计算梯度 MLPregressionPredict.m：预测一维回归模型。 nnet.m ：这是一个演示，展示了每 100 次迭代的随机梯度方法的进展。