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搜索资源列表

  1. 物体在空间中的运动轨迹预测

  2. 本文应用Matlab软件采用数据所用的方法对历史数据进行拟合，从而预测下一时刻物体的位置。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-06
    • 文件大小：427008
    • 提供者：hackwmh

  1. 灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程序

  2. %下面程序是灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程序,matlab6.5 ,使用本程序请注明，程序存储为gm1.m 　　%x = [5999,5903,5848,5700,7884];gm1(x); 测试数据 　　%二次拟合预测GM(1,1)模型 　　function gmcal=gm1(x)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-29
    • 文件大小：56320
    • 提供者：hualiu163

  1. 高考录取预测系统asp.net实现

  2. 高考录取预测系统以asp实现，包括各省历年分数线查询，各专业录取情况查询，各高校录取线查询，预测查询，还有管理员功能：账户管理，账户添加，修改，数据库备份和还原，密码修改。算法包括：数据拟合和线性回归，遗传算法。但在此未调用遗传算法，因为数据拟合结果已经准确了，而遗传算法效果不怎么好。

  3. 所属分类：.Net

    • 发布日期：2011-06-29
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：iloveyoumw

  1. 数据拟合预测的应用—泄洪问题

  2. 分别利用应用最多的多项式拟合，与指数拟合，对现有河道泄洪能力数据进行拟合，具有很好的参考价值，以及对数据拟合，预测的入门。程序可运行。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2012-08-27
    • 文件大小：694
    • 提供者：pjwgg

  1. matlab线性回归预测

  2. matlab函数实现数据拟合，进行线性回归预测分析。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-03-19
    • 文件大小：714
    • 提供者：cc221220001

  1. 最小二乘法及数据拟合建模的回归分析

  2. 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。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-12-09
    • 文件大小：48128
    • 提供者：linoi

  1. matlab曲线拟合工具

  2. matlab曲线拟合工具用于数据的线性回归预测

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2014-03-24
    • 文件大小：558080
    • 提供者：u014312706

  1. python做数据拟合

  2. 将DataFrame格式的数据转换成数组的形式，并且调用scipy进行数据拟合计算操作，并对将来值进行预测。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-11-21
    • 文件大小：1024
    • 提供者：renyuzhu1111

  1. 数据拟合方法实现飞行物体运动轨迹预测

  2. 运动物体的轨迹预测，分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。本例代码仅含数据拟合部分代码。 本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。 本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-14
    • 文件大小：130048
    • 提供者：laugic

  1. 数据拟合方法

  2. 在实验中，实验和戡测常常会产生大量的数据。为了解释这些数据或者根据这些数据做出预测、判断，给决策者提供重要的依据。需要对测量数据进行拟合，寻找一个反映数据变化规律的函数。数据拟合方法与数据插值方法不同，它所处理的数据量大而且不能保证每一个数据没有误差，所以要求一个函数严格通过每一个数据点是不合理的。数据拟合方法求拟合函数，插值方法求插值函数。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-03-09
    • 文件大小：107520
    • 提供者：wmc2906

  1. 基于C++版本的Bp神经网络，数据拟合，预测

  2. C++版本的Bp神经网络，工程代码双击直接运行。可用于数据拟合、数据预测，N维输入，1输出。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2019-03-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_29848393

  1. MATLAB利用神经网络工具箱实现数据拟合预测控制-利用神经网络工具箱，实现数据拟合，预测控制.rar

  2. MATLAB利用神经网络工具箱实现数据拟合预测控制-利用神经网络工具箱，实现数据拟合，预测控制.rar 利用神经网络工具箱，实现数据拟合，预测控制

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_39841365

  1. 综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法研究

  2. 针对现有基于时间序列的瓦斯浓度预测方法存在算法复杂、预测步长较短等问题，根据瓦斯浓度历史监测数据的随机性与时序性，提出了一种基于ARIMA+GARCH组合模型的综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法。首先建立ARIMA预测模型，对瓦斯浓度数据进行平稳化处理，并确定模型的参数估计；然后在预测模型的可靠性通过检验后，针对ARIMA模型在预测过程中存在的均值回归问题，采用GARCH模型模拟ARIMA产生的拟合残差，并将模拟出的结果作为ARIMA模型中预测的噪声项，以此优化预测结果。测试结果表明，基于ARI

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：731136
    • 提供者：weixin_38656395

  1. 基于SPSS曲线拟合在矿山岩移监测预测分析中应用

  2. 矿山在开采过程中,破坏了原有的地下岩体空间结构,导致地表建筑出现不同程度的变形。为了减少和避免开采造成的损害,文中主要利用SPSS曲线、小波神经网络、灰色模型对地表观测数据进行预测分析,通过对比分析得出,SPSS曲线拟合,能够对后续的矿山岩移监测以及地表建筑物的保护提供有效的数据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38519387

  1. 自燃煤矸石山内部温度拟合研究

  2. 了解煤矸石山内部温度的变化对煤矸石山自燃深度的测算以及煤矸石山自燃的预防具有重要的作用。分析了王庄煤矸石山温度探测试验的数据,采取合适的拟合方法,建立温度拟合模型,揭示出自燃煤矸石山内部温度的变化趋势,进而为下一步的灭火工作做好准备。通过模型的比较、验证,证明研究最后得到的基于一元二次函数和指数函数预测模型是切实可行的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：584704
    • 提供者：weixin_38706743

  1. 基于数值拟合的1307工作面“三带”分布规律预测研究

  2. 基于煤体自燃的一般理论,结合鑫安煤矿1307刀把工作面的特殊情况,设计了具体的"三带"监测方案,根据前期部分实测数据并结合数值拟合的方法预测了工作面采空区"三带"的分布规律。后期回采过程中进一步现场实测了"三带"的分布范围,选取D1测点对数据进行Spss分析,分析结果与预测范围相似度极高,最终确定"三带"的分布范围:散热带0~12m,自燃带12~27m,窒息带大于27m。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-24
    • 文件大小：177152
    • 提供者：weixin_38592455

  1. 煤层瓦斯含量拟合装备的设计

  2. 煤层瓦斯含量预测中需要对样煤的瓦斯含量进行测试分析。样煤瓦斯解吸速率随时间延长逐渐降低,所以需要采用一种极低压损的气体流量传感器进行测试。为适应这一需求,仪表设计采用了微机电系统(MEMS)流量传感器FS4001,通过混合信号处理器12位A/D转换实现气体流量采集,再根据样煤瓦斯解吸速率随时间变化的幂函数关系,自动拟合推导出自然状态下样煤解吸的瓦斯总量。该仪表实现了数据采集、多组存储、时间设定、解吸速率曲线显示、总量逻辑推导、损失量拟合等多项功能,在微气体测量领域有很好的应用前景。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-17
    • 文件大小：418816
    • 提供者：weixin_38608875

  1. 《综合数据AI方法预测2019-nCoV传播结束》.zip

  2. 最近来自中山大学的学者Tianyu Zeng、Yunong Zhang等学者在ArXiv上发布了他们的一个预测成果，采用一系列数学方法于sigmoid函数、高斯函数和泊松分布和AI神经网络模型来拟合预测，揭示春节前爆发的新型冠毒疫情有可能在2月18日达到拐点和在2020年4月前结束。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：syp_net

  1. 运用python实现2019-nCoV疫情确诊数据拟合与预测

  2. 思路 第一步，画出现有数据的散点图，大致了解其分布规律 第二步，利用现有数据拟合出曲线，求解拟合曲线的参数 第三步，利用拟合曲线对未来预测 下面严格按照这散布走模式进行 第一步 散点图 按照时间序列将确诊病人数在坐标轴上描出散点，同时添加坐标的标签，顺便更改横坐标的刻度标签，使得其看起来像随时间变化而变化的。   #散点图 fig=plt.figure(figsize=(16,8)) #建立画布 ax=fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.scatter(t,confir

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：88064
    • 提供者：weixin_38679651

  1. Python数据拟合与广义线性回归算法学习

  2. 机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。 代码如下： import matplotlib.pyplot as plt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：173056
    • 提供者：weixin_38730201
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