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HDNN-MC模型在特高拱坝变形预测中的应用,殷详详,包腾飞,大坝安全监测中的一项重要内容是建立合适的数学模型,递阶对角神经网络(Hierarchical Diagonal Neural Networ
目前客户流失预测任务中常用的模型集成方法采用传统机器学习模型作为基学习器。而传统机器学习模型相比于深度学习模型,存在无法对时序数据进行有效建模、特征工程对模型效果影响较大等缺点。针对这些问题,提出基于
针对目前采用灰色模型预测矿区沉陷时只针对1个点,缺乏工作面整体下沉预测及其精度研究的问题,以工作面走向线和倾向线地表观测站的下沉量为研究对象,以相邻监测时间间隔为权建立非等间隔灰色模型,预测下一时刻观
ARIMA模型在农产品价格预测中的应用
将火车站视为本征性灰色系统, 选用灰色预测方法对春运客流量作出预测, 并根据实际预测结 果对基本模型进行优化。采用残差预测模型和新陈代谢模型等方法, 解决了预测精度和可信度的问题。 实际数据表明预测结
信息熵在多项选择题质量分析中的应用,杜鹏东,孙涛,多项选择题是各种测试中使用的较为广泛的题型之一,施测后对题目各选项的有效性做出判断可为评价测试质量提供重要参考依据。本文
多层贝叶斯分析在汇率预测中的应用,余磊,,本文提出了通过多层贝叶斯分析预测短期汇率的思路和方法,首先介绍了多层贝叶斯分析的数学模型,然后针对前人的结果利用勒贝格控�
论文解读:ChatGPT在预测股价变动方面的应用和效果分析。2023年4月,佛罗里达大学的Aleiandro Lopez-Lira发表了题为“Can ChatGPT Forecast Stock Pr
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为了更加准确的预测煤与瓦斯突出的危险性,基于距离判别分析理论,选取电磁辐射预测指标(电磁辐射强度E和脉冲数N)和常规指标R指标、钻孔瓦斯涌出初速度q及钻屑量S作为判别因子,选取演马庄矿某掘进工作面20
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