最小二乘法及数据拟合建模的回归分析一、实验目的:1．掌握用最小二乘建立回归数学模型。
2．学习通过几个数据拟合的回归分析来判断曲线（直线）拟合的精度，通过回归分析来判断模型建立是否正确。
3．应用建立的模型进行预测。

Matlab可用于电力系统短期负荷预测的RBF神经网络程序-可用于电力系统短期负荷预测的RBF神经网络程序.rar可用于电力系统短期负荷预测的RBF神经网络程序

（1）时序预测（2）绘制预测值和真实值对比曲线（3）绘制真实值和预测值的误差对比曲线（4）可以通过更改参数显示多个预测值

实现文本分类的主要包括几个步骤文本分词处理，特征选择，特征权重计算，文本特征向量表示，基于训练文本的特征向量数据训练SVM模型，对于测试集进行特征向量表示代入训练得到的svm模型中进行预测分类，达到93%的准确率

这是一个很有用的程序，适用于初学者，是基于状态空间模型的预测控制算法，有需要的自取

PyTorch-CNN-股票预测在这个项目中，我采用了一种完全不同的方法来解决库存预测问题。
由于RNN的顺序性质，它们通常用于股票预测。
但是，我实现了PyTorchCNN管道进行库存预测。
我还在努力。

数学建模资源合集（论文+源码+注释）目录如下：Bill的数学建模大赛.rarch_3+优化模型.pptDVD在线租赁的研究.pdfDVD在线租赁模型的建立与分析.pdf房地产问题模型+数学建模论文.doc数学建模实例DNA序列分类.doc空中加油建模.rar第六课.ppt线性规划问题LQ.ppt长江水质评价及预测模型的建立与分析.pdf

魏凤英的现代气候统计诊断与预测技术的fortran源代码结合魏老师的《现代气候统计诊断与预测技术》方便大家更快的了解和学习一些气象上常用的方法和技巧。
共享出来，望大家互相交流学习！

使用这个python程序可以直接将ckpt文件转成固化的模型文件，用于预测结果，注意修改路径

过去的几十年里，计算机模拟在材料科学与技术中的应用对于材料设计的定量化产生了革命性的影响。
各种热力学和动力学模型的组合使得预测材料加工过程中材料的成份、结构及性质成为了可能。
数学模型在产品研发和过程控制中日益显著的重要性佐证了对于热力学计算和动力学模拟的迫切需求。
并且现代定量化的材料设计已经从计算热力学及动力学中获得了巨大的收益。
将多元多相体系中各元素/组元/相的热力学平衡和局部平衡信息以及材料加工过程中的相变动力学（以及化学反应、表面反应、形核、熟化、流体流动性等）信息整合在一个软件系统中对于解决化工、冶金、汽车、航天及电子工业中材料设计和过程控制中的实际问题是至关重要的，并将同时满足自然和环境工程中资源勘探、能源循环和废弃物处理的需要。
热力学/动力学数据库最重要的特性之一就是提供了在不同外部和内部因素影响下研究热力学平衡以及动力学过程一种较之实验方法更为快捷的手段。
此外，热力学及动力学数据库与工具手册相比可以为用户提供自相一致、可行的以及最新的数据。
一个通用的热力学/动力学数据库必将为多个传统上认为是不同的领域提供高品质的内部一致的数据，如冶金、钢铁/合金、陶瓷、高温气相平衡、溶液化学以及地球化学。
在绝大多数的应用中，多元多相体系/过程中由于组分数量众多以至于必须采用计算机软件才可以快速并准确地计算各种热力学平衡及动力学过程。
现有的Thermo-Calc和DICTRA数据库系统即是这样的成功的尝试，它是一套强大且精细的软件系统，简单易学同时可以用于计算各种热化学计算以及一些类型的动力学模拟。
通过Thermo-Calc进行热力学计算以及DICTRA进行动力学模拟可以显著地提高用户在研发设计新材料、选取热处理温度、优化制造过程、指导材料应用以及保护环境等方面的能力。
这样一套功能全面的软件/数据库/接口程序在世界范围能被证明是最强大而灵活的工程软件，它可以大大减少耗时费力的实验，提高产品品质和控制环境影响。

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。