中国新能源汽车销量及未来发展趋势分析预测共19页.pdf.zip

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

基于人工神经网络(ANN)技术,采用MATLAB作为开发平台,建立了激光熔覆参数与熔覆层特征及性能之间的关系模型。模型以激光功率、扫描速度、光斑直径、涂层成分配比作为输入参数,以熔覆层硬度、熔覆层宽度和高度作为输出参数,对熔覆层的特征与性能进行了预测。结果表明,该模型的平均误差较小,网络训练后检验精度较高,具有较好的预测能力。该模型能够用于预测铝合金表面激光熔覆层的特征与性能。

基于BP神经网络的Al2O3-TiC复合陶瓷刀具力学性能预测，谷美林，高洁，针对复合陶瓷刀具材料的力学性能受很多因素影响的情况，利用人工神经网络的BP算法，结合MATLAB神经网络工具箱，建立了Al2O3-TiC复合陶�

基于粒子群PSO优化算法的ELM网络,并对比优化后的EML的预测性能+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

想要使用GNN简单建立分类模型预测阿尔兹海默症的人

量化投资策略源码模型量化策略代码量化选股 量化择时量化资产配置财务指标选股研究系列成长股选股模型多因子选股模型事件驱动策略系列选股因子研究系列分析师荐股能力评定与跟踪利用分析师盈利预测数据挖掘投资机会度量市场“恐惧与贪婪”的量化择时指标量化择时——度量市场“恐惧与贪婪”的量化择时指标通过产业资本增减持数据构建的量化择时指标风格轮动模型行业基本面预测模型行业轮动模型

在工厂和工作场所，有很多情况下，人们可以通过视觉读取仪表值，但越是连续执行，工人的负担就越大，并且可能会发生人为错误。有许多基于规则的图像处理工作，但要创建可在任何环境中使用的稳健算法并不容易。 在此示例代码中，相机获取的仪表值是使用深度学习来预测的。这是自定义用于回归图像判断的训练过的 CNN (AlexNet) 并将仪表值（连续值）应用于读数的示例。 AlexNet 的训练网络可在此处获得。 https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59133-deep-learning-toolbox-model-for-alexnet-network [Keyward]图像处理、计算机视觉、深度学习、机器学习、CNN、IPCV演示、深度学习、机器学习、回归、回归、迁移学习

The dataset contains Number of Air passengers of each month from the year 1949 to 1960. We can use this data to forecast the future values and help the business. https://www.kaggle.com/datasets/abhishekmamidi/air-passengers

一个简单的模型预测代码，是我以前的大作业。 没什么高级的东西，只是调用sklearn的各种库…… 程序是在jupyter notebook上运行的，不过如果是vscode似乎也可以直接运行？至于具体的环境没什么限制（毕竟只是简单预测），各种库都是有了就行。 里面用的数据是网上下载的一个经典的英雄联盟钻石段位排位数据的excel表格。 里面的注释和说明都是用的英文，意思看懂就行，我英语不好还请别喷::>_<::