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矿井瓦斯涌出量建模预测
针对矿井瓦斯涌出量影响因素复杂,数据序列波动性较大,灰色GM(1,1)预测模型精度低,本身存在一定缺陷的特点,将自记忆性原理引人灰色系统理论,建立了矿井瓦斯涌出量预测的灰色自记忆预测模型。经在韩城下峪口煤矿应用表明,该模型具有预测精度高,稳定性好的特点。
2024-02-28 16:11:54
187KB
瓦斯涌出量
灰色模型
自记忆模型
1
基于MATLAB的
灰色模型
在矿井瓦斯涌出量预测中的应用
基于MATLAB的
灰色模型
在矿井瓦斯涌出量预测中的应用,曹爱虎,陈凯,采用灰色系统预测中的GM(1,1)模型,利用MATLAB强大的矩阵处理功能进行编程,以某矿井等时间间距的瓦斯涌出量为原始数据序列,建立矿
2024-02-28 16:09:48
350KB
首发论文
1
基于改进
灰色模型
的矿井瓦斯涌出量预测
为了对矿井深部瓦斯涌出量进行预测,介绍了灰色线性回归组合模型的建模方法,以某煤矿相对瓦斯涌出量统计数据为实例,利用灰色线性回归组合模型对其瓦斯涌出量进行预测,通过检验得出模型的精度等级为一级。结果表明:灰色线性回归组合模型可以使传统的灰色GM(1,1)模型不含线性因素的情形得到改善,在预测矿井深部瓦斯涌出量中取得了良好的预测效果,具有一定的实用价值。
2024-02-28 15:56:23
454KB
灰色模型
灰色线性回归组合模型
瓦斯涌出量
1
MATLAB做
灰色模型
预测
加了注释,换取数据即可使用。MATLAB实现源代码
2023-05-03 00:44:38
1KB
MATLAB
GM
人口预测
灰色模型
1
【灰度预测】基于
灰色模型
实现电力负荷预测含Matlab源码.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
2023-02-23 20:32:08
648KB
matlab
1
基于改进
灰色模型
的电力数据预测方法研究
针对传统
灰色模型
在多原始数据、长时间尺度的负荷预测情景下预测精度差的问题,文中分析了
灰色模型
(Gray Model,GM)的基本原理,并提出相应的改进措施,其中包括原始数据的加权处理、选取合适的初始条件及自适应优化模型参数。并将改进
灰色模型
(Improved Grey Model,IGM)应用于电力负荷预测。通过算例分析结果表明,无论在短期负荷预测还是在中长期负荷预测的情景下,所提出基于改进
灰色模型
的电力负荷预测方法相比于传统
灰色模型
,均具有更高的预测准确性,能够为电力系统的安全、稳定运行以及合理的规划提供重要支撑。
2023-02-10 20:09:24
1.51MB
灰色模型
电力负荷预测
预测精度
模型参数
1
灰色模型
matlab原代码-SRN-Deblur:SRN-去模糊
灰尘模型matlab原代码深度图像去模糊的尺度循环网络 by , 高红云, , , . () 我们在真实数据上的结果 测试数据集的结果 更多关于以前论文真实照片的案例: 先决条件 Python2.7 西比 Scikit-image 麻木的 Tensorflow 1.4 with NVIDIA GPU or CPU(cpu 测试很慢) 安装 将此项目克隆到您的机器上。 git clone https://github.com/jiangsutx/SRN-Deblur.git cd SRN-Deblur 测试 通过以下方式下载预训练模型: checkpoints/ download_model.sh 。 要测试文件夹中的模糊图像,只需使用参数--input_path=
并将输出保存到--output_path=
。 例如: python run_model.py --input_path=./testing_set --output_path=./testing_res --gpu=0 如果您有 GPU,请包含--gpu参数,并将您的
2022-07-09 09:53:03
15.2MB
系统开源
1
灰色模型
农产品冷链物流需求预测
灰色模型
农产品冷链物流需求预测
2022-06-29 21:05:26
832KB
需求预测
灰色模型
滚动预测
选用最佳样本长度确定
灰色模型
,并进行滚动预测
2022-06-13 16:00:16
2KB
灰色模型
滚动预测
最佳样本长度
1
灰色模型
matlab原代码-MNIST-Matlab:MNIST-Matlab
灰尘模型matlab原代码MNIST-Matlab 使用用 Matlab 编写的卷积神经网络实时识别数字的程序。 loadMNISTImages.m , loadMNISTLabels.m是用于加载训练集和测试集(ubyte 文件)的图像和标签的函数 每个数字的图像使用相机拍摄并保存为“jpg”文件,并与 m 文件放在同一文件夹中。 将图像读入控制台,并使用在网络上训练的分类()函数对实际手写数字进行分类。 有一个名为process.m的函数与该程序相关联。 它能够读取图像并对其进行处理,以便原始图像具有与模型训练所使用的 MNIST 数据集相同的格式。 主要代码在Project6.m 中。 首先,将原始图像转换为灰度,然后使用“最大连通分量”从冗余背景中裁剪数字,将图像周围的区域框起来,然后像 MNIST 数据集一样将其调整为 28x28。 从这里,模型可以对数字进行分类。
2022-06-13 15:44:00
13.76MB
系统开源
1
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