MATLAB实现果蝇算法优化BP神经网络预测分类(FOA-BP)
-2.71384316208486 49 至 50 列 0.545368765661898 -0.0313240323983621 FOA-BP预测指标 premat_FOABP = 42 0 1 7 vmat_FOABP = 1 ...
基于BP神经网络的金融序列预测matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于BP神经网络的金融序列预测，仿真输出预测结果，预测误差以及训练曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 ....................................................................
【机器学习基础1】什么是机器学习、预测模型解决问题的步骤、机器学习的Python生态圈
文章目录 一. 什么是机器学习1. 概念2. 机器学习算法分类 二. 利用预测模型解决问题的步骤三. 机器学习的Python生态圈 一. 什么是机器学习 1. 概念 机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科。 它专门研究计算机如何模拟和学习人的行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能。 机器...
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毕业论文（设计）开题报告 核心算法代码分享如下： 在yarn-site.xml中加入如下配置：<property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>20480</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> ...
数学建模：Matlab一元二次回归模型-重庆房价预测
市化和工业化进程加速阶段，住房水平低和需求比较旺盛，这是我国住房市场快速发展的重要基础。 房地产泡沫问题是影响人民生活质量的一大难题，房价的持续上涨给人民增加了巨大的生活成本。因此，建立准确有效的房价预测模型，对于制定有效政策，精准调控房价，提高人民生活质量具有重要意义。 使用Matlab软件作为计算工具，根据搜集到的数据，分析重庆市房价与城镇居民收入之间相关性。建立一元二次回归模型，使用最小二乘法拟...
3D目标检测实用技巧（四）- OpenPCDet改变预测类别
一、引言 本次探讨的问题是：如何通过OpenPCDet改变预测的类别？ 假设：我们原来预测的类别是Car，如何仅在yaml文件中添加一些配置，使得模型能够同时预测出Pedestrians和Cyclists。 下面就这个问题简单复现一下。 二、复现过程 首先我们以VirConv举例： 在VirConv.yaml文件中，上面的Class只有['Car']类别，因此首先我们要做的是要把其他两个类别加进来： ...
基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测 完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89114990 效果图...
预测今年广东省气象水文年景偏差 西江北江可能发生较大洪水
讯 记者许张超、胡彦报道：广东省水利厅近日召开全省水旱灾害防御工作会议。据水文、气象年景预测，今年广东省气象水文年景偏差，暴雨洪水灾害重，台风强度大，旱涝并存可能性大，西江、北江可能出现5到10年一遇洪水，部分中小河流可能出现20年一遇或以上洪水，水旱灾害防御形势不容乐观。如何应对这一形势？省水利厅相关负责人表示，将依法明确水库、河道、在建工程、蓄滞洪区责任人，并深入排查整治风险隐患，如针对水库大坝、...
2024五一杯数学建模C题思路分享 - 煤矿深部开采冲击地压危险预测
文章目录 1 赛题选题分析 2 解题思路2.1 问题重述2.2 第一问完整思路2.2 二、三问思路更新 3 最新思路更新 1 赛题 C题 煤矿深部开采冲击地压危险预测 煤炭是中国的主要能源和重要的工业原料。然而，随着开采深度的增加，地应力增大，井下煤岩动力灾害风险越来越大，严重影响着煤矿的安全高效开采。在各类深部煤岩动力灾害事故中，冲击地压已成为威胁中国煤矿安全生产最重要的灾害之一，冲击地压事故易造...
大语言模型在人类层面预测未来的研究与应用
概述 这项研究将探讨语言模型（LM）能否预测未来事件。在这项研究中，将开发一个系统来自动收集信息、生成和汇总预测结果。将从一个竞争性预测平台收集有关问题的数据，以评估 LM 的预测能力。结果表明，LM 可以与具有竞争力的人类预测人员相媲美，甚至超过他们。研究表明，使用 LM 预测未来有可能为组织决策提供有用的信息。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.18563.pdf ...