提出了一种基于级联混沌系统的图像加密算法。
实验结果表明，这种加密算法具有高度的安全性和有效性。
关键词：图像加密算法；
混沌；
级联混沌目前混沌加密己成为密码学研究的热点之一，但已有的大部分混沌加密算法都是基于单个混沌系统的。
事实表明，一些混沌映射可通过相空间重构的方法精确预测出来[1]。
另外，由于计算机精度的限制，单混沌系统输出的时间序列并不能达到理论上的完全随机，而可通过多个混沌系统的级联使
实验结果表明，这种加密算法具有高度的安全性和有效性。
关键词：图像加密算法；
混沌；
级联混沌目前混沌加密己成为密码学研究的热点之一，但已有的大部分混沌加密算法都是基于单个混沌系统的。
事实表明，一些混沌映射可通过相空间重构的方法精确预测出来[1]。
另外，由于计算机精度的限制，单混沌系统输出的时间序列并不能达到理论上的完全随机，而可通过多个混沌系统的级联使
2024/2/25 5:16:07
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实现内容：1.时间序列上，已知之前数据，预测未来数据。
(ARMA模型)2.有邻阶矩阵，通过其他路口预测对应路口车流量。
(线性回归模型)文件中包含项目题目说明，数据，实现代码，代码说明以及代码分析，有问题可以私信。
qq：1140087313
(ARMA模型)2.有邻阶矩阵，通过其他路口预测对应路口车流量。
(线性回归模型)文件中包含项目题目说明，数据，实现代码，代码说明以及代码分析，有问题可以私信。
qq：1140087313
2024/2/23 6:01:51
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多元线性回归:在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。
事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。
因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。
因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
2024/2/20 11:37:42
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关于电力负荷的SVM预测，设计了MATLAB的可视化界面，含数据，包含一般SVM，粒子群优化下的SVM，改进粒子群优化下的SVM
2024/2/20 11:01:22
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为了提高光伏发电功率预测的精度，本文在结合灰色预测算法（GM）与神经络预测算法优点的基础上，提出一种基于灰色径向基函数（RadicalBasisFunction，RBF）和神经网络光伏发电功率预测模型。
该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及RBF神经网络预测算法自学习能力强的优点。
最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在MATLAB应用平台编程实现对GM-RBF神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出基于GM-RBF神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为6.495%、夏季阴天预测误差为12.146%、夏季雨天预测误差为21.531%、冬季晴天预测误差为8.457%、冬季阴天预测误差14.379%、冬季雨天预测误差为18.495%，其预测精度均高于灰色预测算法和RBF神经网络预测算法
该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及RBF神经网络预测算法自学习能力强的优点。
最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在MATLAB应用平台编程实现对GM-RBF神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出基于GM-RBF神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为6.495%、夏季阴天预测误差为12.146%、夏季雨天预测误差为21.531%、冬季晴天预测误差为8.457%、冬季阴天预测误差14.379%、冬季雨天预测误差为18.495%，其预测精度均高于灰色预测算法和RBF神经网络预测算法
2024/2/20 1:51:04
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《神经.模糊.预测控制及其MATLAB实现》李国勇杨丽娟（第3版）MATLAB程序
2024/2/18 15:53:12
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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
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