通过本实验的学习,了解基于BP网络和改进的BP网络的预测的基本知识,掌握利用这两种算法的主要步骤。 选择相关数据,分别建立网络并进行预测,并比较两种网路算法的预测效果。 包含实验报告、实验数据和实验代码
2021-10-08 23:10:18 291KB matlab 算法
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该课题为基于MATLAB的肤色的人数统计系统,以地铁车厢为实际背景,通过预测的方式,结合肤色统计人脸得到车厢人数,从而估计拥挤度,将结果反馈给车站里的视频,让乘客得知每节车厢的拥挤程度,从而合理分配车厢乘客,避免资源浪费和拥挤,本设计带有一个GUI交互界面。是一个人数统计类课题,该课题可以应用于教室人数统计,十字路口行人统计等等方面。
该课题为基于MATLAB的肤色的人数统计系统,以地铁车厢为实际背景,通过预测的方式,结合肤色统计人脸得到车厢人数,从而估计拥挤度,将结果反馈给车站里的视频,让乘客得知每节车厢的拥挤程度,从而合理分配车厢乘客,避免资源浪费和拥挤,本设计带有一个GUI交互界面。是一个人数统计类课题,该课题可以应用于教室人数统计,十字路口行人统计等等方面。
基于python3.6实现的,Keras相关资源:LSTM预测模型训练,IMDB数据加载,国际旅行人数预测,IMDB影评分类预测,数据标准化,模型保存到本地,从本地加载训练好的模型,plt图形绘制,以及IMDB数据和国际旅行人数数据包。
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