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【LSSVM回归预测】基于matlab麻雀算法优化LSSVM回归预测【含Matlab源码 1128期】
最终得到LSSVM回归函数： 本文中采用径向基(radial basis function, RBF)核函数，与其他核函数相比，RBF核函数能够实现非线性映射，且需计算的参数较少，其表达式为： 式中：σ为核函数参数。 3 麻雀算法优化LSSVM流程图 建立预测模型的具体流程如图4所示，算法步骤如下。
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【SVM回归预测】基于matlab混沌灰狼算法优化SVM回归预测【含Matlab源码 1576期】
wndspd %% HGWO-SVR % 训练/测试数据准备 x=wndspd; embed=6; % 用多少个来预测 test_size=12; % 预测多少个数据 [input_train,output_train,input_test,output_test]=transfer(x
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logistic回归用户画像用户响应度预测
logistic回归篇章 数据集接应上一节数据集合，本次的分析是从用户是否为高响应用户进行划分，使用logistic回归对用户进行响应度预测，得到响应的概率。线性回归，参考上一篇章 1 读取和预览数据 对数据进行加载读取，数据依旧是脱敏数据， file_path<-"data_response_model
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【ELM回归预测】基于matlab粒子群算法优化ELM回归预测【含Matlab源码 1722期】
发动机参数预测过程中, 不同的参数设置, 对预测模型的准确度起着一定程度的影响。此时, 如果通过简单的随机选取初始化参数方法来构建极限学习机模型, 在一定程度上存在着模型构建中隐含层节点冗余等缺点, 这在一定程度上阻碍了ELM模型的精确性。因此, 在构建EGTM数据预测模型的过程中
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【LSTM回归预测】基于matlab attention机制LSTM时间序列回归预测【含Matlab源码 1992期】
一、attention机制LSTM预测 1 总体框架 数字货币预测模型分为两部分，由LSTM模块和Attention模块组成。 2 LSTM模块 长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归
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【LSSVM回归预测】基于matlab鲸鱼算法优化LSSVM回归预测【含Matlab源码 104期】
显示 %求出训练集和测试集的预测值 [train_predict_y,zt,model]=simlssvm(model,train_x); [test_predict_y,zt,model]=simlssvm(model,test_x); %预测数据反归一化 train_pr
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【ELMAN回归预测】基于matlab鲸鱼算法优化ELMAN回归预测【含Matlab源码 1667期】
按式(13)更新下一代的位置。 5)满足最大迭代次数或达到误差精度要求后终止寻优算法,将当前的最优参数赋值给BP神经网络。 改进后的预测模型的流程图如图2所示。 图2 改进的预测模型流程图 二、部分源代码 %% 初始化 clear close all clc warning off %%
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【实验课程】汽车里程数回归预测实验
实验介绍简介本实验主要内容是进行汽车油耗里程数的预测，用到的框架主要包括：MindSpore0.5.0，主要用于深度学习算法的构建，本实验以开源的auto-mpg数据集为基础，基于MindSpore0.5.0深度学习库应用全连接神经网络进行汽车里程数预测。实验目的本实验是完成了一项回归任务。所以，本实验的重
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【ELM回归预测】基于matlab遗传算法优化ELM回归预测【含Matlab源码 1673期】
'GA-ELM预测输出','ELM预测输出') figure plot(T_test-T_sim,'r-*') hold on plot(T_test-T_sim1,'b-*') xlabel('测试集样本编号') ylabel('绝对误差') title('ELM测试集预测误差')
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【ORELM回归预测】基于matlab离群鲁棒极限学习机ORELM回归预测【含Matlab源码 1441期】
一、ORELM简介 理论知识参考：基于MRMR的ORELM的短期风速预测 二、部分源代码 clear all;clc; addpath(genpath('./.')); %rng('default');
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回归模型-衡量预测质量的指标：
在线性回归模型中，使用R2，从公式（1-模型.RMSE/均值.RMSE）可以解释R2是比较模型结果与假设只用均值作为预测结果的好坏。取值范围为[0,1]，若不如均值好，则为0；若对每个数据都做出完美解释则为1
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数学建模学习（70）：CatBoost回归分类预测模型
本案例使用 CatBoost 创建一个员工流失模型，该模型将预测您哪些员工将在提交辞职信之前辞职。 在人力资源分析领域，数据科学家现在正在使用其人力资源部门的员工数据来预测员工流失率。预测员工流失的技术与零售商用于预测客户流失的技术非常相似。 在这个项目中，我将向您展示如何使用
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【RVM回归预测】基于matlab麻雀算法优化RVM回归预测【含Matlab源码 1750期】
R2016a神经网络设计与应用28个案例分析[M].清华大学出版社，2018. [6]王首绪,曾明.基于SSA优化BP神经网络的农村公路造价预测研究[J].工程经济. 2021,31(08)
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回归 - AI开发平台ModelArts
回归 决策树回归 梯度提升树回归 LightGBM回归 线性回归 随机森林回归 父主题： 模型工程
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【KELM回归预测】基于matlab麻雀算法SSA优化KELM回归预测【含Matlab源码 1646期】
取决于正则化参数 C 和核参数 γ 的选择，因此需要有效地优化这两个参数。 二、部分源代码 %% 此程序为 粒子群优化混合核极限学习机回归预测 clear;clc;close all;warning off;rng(0) format compact %% 加载数据 data=xlsread('数据
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【LSSVM回归预测】基于matlab飞蛾扑火算法优化LSSVM回归预测【含Matlab源码 110期】
disp(['飞蛾扑火优化算法优化svm预测误差=',num2str(D)]) figure plot(train_predict,':og') hold on plot(train_y,'- *') legend('预测输出','期望输出') title('飞蛾扑火优化svm网络预测输出','fontsize'
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【CNN回归预测】基于matlab卷积神经网络CNN数据回归预测【含Matlab源码 2003期】
在处理图像的CNN中，输入层一般代表了一张图片的像素矩阵。可以用三维矩阵代表一张图片。三维矩阵的长和宽代表了图像的大小，而三维矩阵的深度代表了图像的色彩通道。比如黑白图片的深度为1，而在RGB色彩模式下，图像的深度为3。 3.2 卷积层(Convolution Layer) 卷积层是CNN最重要的部分。它与传统
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【GRNN回归预测】基于matlab有限增量进化广义回归神经网络LIEV-GRNN数据回归预测【含Matlab源码 2132期】
GRNN是一种非线性回归的前馈式神经网络。通常是由输入层、模式层、求和层和输出层构成。GRNN算法在运算速度与学习能力上比径向基函数神经网络(radial basis function, RBF)、反向传播神经网络(back propagation, BP)更强，广泛应用于系统辨识、预测、控制等领域中。
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【KELM回归预测】基于matlab哈里斯鹰算法优化KELM回归预测【含Matlab源码 1751期】
R2016a神经网络设计与应用28个案例分析[M].清华大学出版社，2018. [6]张婷婷,唐振鹏,吴俊传.基于优化KELM模型的股票指数预测方法[J].统计与决策. 2021,37(13)
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最简单的线型回归预测基金净值
今年，受疫情影响。各行各业复产复工需求旺盛。在国家队引领下，金融系证券基金走势喜人，如何在大环境下博得一份锦衣？我想还是大数据+好的算法。在此特推出极简线型回归算法基金净值预测。祝福大家！上传代码到MA 的 notebook新建一个ipybn TensorFlow 1.13.1即可话不多说 选一个你想看
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