南阳陶岔作为南水北调中线工程的渠首闸所在地,掌握其水质变化情况、预防污染事件的发生至关重要。
基于环保部门的水质检测数据,选取pH、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮作为研究指标,通过主成份加权分析模型和BP神经网络模型,对陶岔的水质进行了有效的评价和较高精度的预测。
结果表明,陶岔水质总体较好,可达II级以上,评价准确率为81.25%;
预测的最大误差为4.75%,平均误差0.7%,预测精度较高。
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BP神经网络、ELM极限学习机、SVM支持向量机MATLAB代码,以及测试数据,用于回归预测,相关细节可以在下方评论,看到时一一解答。
2024/12/4 7:37:32 12KB 回归预测 ELM SVM BP
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关于BP神经网络深度学习的算法一个易语言编程模块纯源码。
2024/11/28 20:08:20 11KB BP神经网络
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Matlabpso优化bp神经网络的程序-pso优化bp神经网络的程序.rarpso优化bp神经网络的程序
2024/11/26 8:41:15 2KB matlab
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基于BP神经网络的电力系统负荷预测,亲测有效实用。
数据可自行更改
2024/11/22 7:47:13 3KB BP网络
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用BP神经网络做分类器,提取信号的五个特征,并对信号进行识别。
2024/11/17 18:41:05 2KB 信号调制识别 matlab BP神经网络
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用于继电器寿命预测,本文采用bp神经网络算法预测继电器的寿命,采用matlab仿真,将超程吸合时间作为输入
2024/11/9 2:28:08 171KB 寿命预测
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BP神经网络与RBF神经网络的MATLAB实现辛烷值的预测报告,并附有源代码
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BP神经网络实现个人信贷评估,对于银行来说,客户的信用直接影响其效益。
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利用交叉验证方法检验所建立的BP神经网络的分类效果,该程序是基于5折交叉验证对所建立的神经网络进行检验。
2024/10/27 20:53:19 3KB 交叉验证 bp神经网络
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡