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人工智能项目资料-使用GCN和GRU
组合模型
,多站点气温预测.zip
【探索人工智能的宝藏之地】 无论您是计算机相关专业的在校学生、老师,还是企业界的探索者,这个项目都是为您量身打造的。无论您是初入此领域的小白,还是寻求更高层次进阶的资深人士,这里都有您需要的宝藏。不仅如此,它还可以作为毕设项目、课程设计、作业、甚至项目初期的立项演示。 【人工智能的深度探索】 人工智能——模拟人类智能的技术和理论,使其在计算机上展现出类似人类的思考、判断、决策、学习和交流能力。这不仅是一门技术,更是一种前沿的科学探索。 【实战项目与源码分享】 我们深入探讨了深度学习的基本原理、神经网络的应用、自然语言处理、语言模型、文本分类、信息检索等领域。更有深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实战项目源码,助您从理论走向实践,如果您已有一定基础,您可以基于这些源码进行修改和扩展,实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用这些资源,与我们一起在人工智能的海洋中航行。同时,我们也期待与您的沟通交流,共同学习,共同进步。让我们在这个充满挑战和机遇的领域中共同探索未来!
2024-03-24 23:03:38
161.43MB
毕业设计
课程设计
项目开发
实训作业
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
论文研究-自融资均值方差投资
组合模型
的旋转算法.pdf
论文研究-自融资均值方差投资
组合模型
的旋转算法.pdf, 将自融资投资组合问题用一个以极小化方差风险为目标的凸二次规划表示,用线性不等式组的一种旋转算法解其库恩塔克条件的线性部分并使互补松弛条件得以满足.
2023-04-03 23:13:00
177KB
论文研究
1
GCN-LSTM 图神经网络和时间序列时空
组合模型
使用的数据集和python代码
SZ-taxi。该数据集由深圳2015年1月1日至1月31日的出租车轨迹数据组成,本文选取罗湖区156条主要道路作为研究区域。实验数据主要包括两部分。一个是156*156的邻接矩阵,它描述了道路之间的空间关系。每一行表示一条道路,矩阵中的值表示道路之间的连接性。另一个是特征矩阵,它描述了每条道路上的速度随时间的变化。每一行代表一条路,每一列是不同时段道路上的交通速度。每15分钟计算一次每条路上的车速。GNN-LSTM GCN GNN LSTM RNN
2022-12-21 11:27:21
2.03MB
深度学习
LSTM
图神经网络
智能交通
1
均值方差投资
组合模型
案例(数据和MATLAB代码).rar_matlab投资组合_mean_ori3j_投资组合_
组合模型
mean variance
2022-11-06 12:03:31
108KB
matlab投资组合
mean
ori3j
投资组合
1
考虑环境和需求响应的电力系统机组
组合模型
《A Modified Binary PSO to solve the Thermal Unit Commitment Problem》完全复现。代码主要做的是一个考虑需求响应的机组组合问题,首先构建了机组组合问题的基本模型,在此基础上,进一步考虑负荷侧管理,也就是需求响应,在调控过程中通过补偿引导负荷侧积极进行需求响应,在模型的求解上,采用了一种基于改进二进制粒子群算法的求解方法,相较于传统的粒子群算法,更加创新。而且求解的效果更好,代码出图效果非常好;
2022-09-24 20:11:03
45KB
pso
matlab
BPSO
机组组合
1
Excel与lingo投资
组合模型
.zip
Excel与lingo投资
组合模型
2022-07-11 15:00:53
6KB
Excel与lingo投资组合
蔬菜3D
组合模型
蔬菜3D
组合模型
适用于蔬果模型设计
2022-05-11 20:48:14
994KB
3D模型
1
马尔科夫与ARIMA
组合模型
对地区降雨量的预测研究.pdf
马尔科夫与ARIMA
组合模型
对地区降雨量的预测研究.pdf
2022-02-21 09:05:11
1.17MB
深度学习
机器学习
人工智能
技术文档
求解带有交易费的CVaR投资
组合模型
的L-S算法 (2012年)
本文假设投资者是风险厌恶型,用CVaR作为测量投资组合风险的方法.在预算约束的条件下,以最小化CVaR为目标函数,建立了带有交易费用的投资
组合模型
.将模型转化为两阶段补偿随机优化模型,构造了求解模型的随机L- S算法.为了验证算法的有效性,用中国证券市场中的股票进行数值试验,得到了最优投资组合、VaR和CVaR的值.而且对比分析了有交易费和没有交易费的最优投资组合的不同,给出了相应的有效前沿.
2022-02-21 08:44:53
920KB
自然科学
论文
1
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