包括matlabhmm工具箱以及一个应用实例程序是进行信号分类预测的学习工具包括matlabhmm工具箱以及一个应用实例程序是进行信号分类预测的学习工具
2024/1/22 9:41:11
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自回归滑动平均模型（ARMA模型，Auto-RegressiveandMovingAverageModel）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。
在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；
在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。
在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；
在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。
2024/1/21 16:37:48
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用队列结构可以模拟现实生活中的很多排队现象，例如车站候诊、医院候诊、等候理发等等各种排队现象都可以通过程序进行仿真，并由此预测客流等多项营业指标，为经办人员的决策提供有价值的量化指标。
下面以理发馆的运作情况为模型，讨论排队问题的系统仿真。
此问题中，需要设置两个数据类型：一是事件表，登录顾客进门或出门的事件。
二是队列，登录排队等候理发的顾客情况。
下面以理发馆的运作情况为模型，讨论排队问题的系统仿真。
此问题中，需要设置两个数据类型：一是事件表，登录顾客进门或出门的事件。
二是队列，登录排队等候理发的顾客情况。
2024/1/5 18:32:38
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用MATLAB神经网络预测股票价格BP神经网络算法的matlab代码，本程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件，得到均方误差，并画出预测数据和原数据的对比图。
2024/1/4 12:43:53
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神经网络预测天气的气温数据集，包括了：year,moth,day,week分别表示的具体的时间；
temp_2：前天的最高温度值；
temp_1：昨天的最高温度值；
average：在历史中，每年这一天的平均最高温度值；
actual：这就是我们的标签值了，当天的真实最高温度；
friend：这列用不到暂不用管
temp_2：前天的最高温度值；
temp_1：昨天的最高温度值；
average：在历史中，每年这一天的平均最高温度值；
actual：这就是我们的标签值了，当天的真实最高温度；
friend：这列用不到暂不用管
2023/12/29 14:56:15
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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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