BP神经网络适用于大样本数据的预测,至于小样本还有灰色理论、最小二乘支持向量机、广义回归神经网络、灰色神经网络,不同的数据需要根据其本身特点选择不同的预测方法。
在很多次实验之后,我比较钟情于BP神经网络和组合预测,组合预测是大趋势,客观上有道理,主观上有更大的操作可能性。
下面给出广义回归神经网络(包含交叉验证过程的GRNN)用于小样本量预测的代码,包括BP神经网络预测结果的对比。
2021/7/14 15:13:28 6KB 神经网络
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魏凤英:古代气候统计诊断与预测技术fortran源代码,对应古代气候统计诊断与预测技术。
很实用!
2017/5/17 9:58:10 181KB fortran
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魏凤英:古代气候统计诊断与预测技术fortran源代码,对应古代气候统计诊断与预测技术。
很实用!
2021/4/12 14:23:58 181KB fortran
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利用现最流行的神经网络模型,在数学建模中根据已有的数据经过学习进行预测
2020/11/7 18:09:44 5KB BPyuce
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利用现最流行的神经网络模型,在数学建模中根据已有的数据经过学习进行预测
2020/11/7 18:09:44 5KB BPyuce
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自己编写的GPC程序,已经运行通过,有需要的朋友可以参考一下。
注:自顺应预测控制
2015/10/19 20:24:39 4KB 广义预测控制
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自己编写的GPC程序,已经运行通过,有需要的朋友可以参考一下。
注:自顺应预测控制
2015/10/19 20:24:39 4KB 广义预测控制
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运用卷积神经网络预测波士顿房价,采用一维卷积的模式。
2015/10/19 20:25:39 3KB CNN
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O奖论文合集,包括常见的各种数学模型。
例如模仿退火,灰色预测,元胞自动机等
2020/7/2 8:12:52 8.7MB shuxuejianmo Ojianglunwen
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深度学习使用与开发,GoogleTensorFlow-Keras预测泰坦尼克号旅客生存(浙江大学城市学院计算机与计算机科学学院)
2016/1/20 9:25:48 3.44MB 机器学习
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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