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Q-STAR模型是现有的客观视频质量评价中最接近主观得分的模型,但是在解码端难以从丢包解码后的YUV视频序列中提取与编码端相一致的运动矢量信息,从而影响模型参数的预测。针对该问题,提出了基于视敏度信息
煤矿瓦斯浓度的精准预测是矿井瓦斯防治的关键。为了准确可靠地预测工作面瓦斯浓度，提出了一种基于门控循环单元方法的工作面瓦斯浓度预测模型。采用邻近均值法对数据缺失值和异常值进行补全，采用MinMaxSca
基于TS多模型的边际电价预测，王得志，陈星莺，随着电力市场化改革进程的推进，电价预测成为人们日益关心的问题。采用TS多模型进行电价预测，包含三步：1)选取局部模型的输入，�
基于SVR-ANN混合模型的股指预测研究，洪嘉灏，王斌会，本文在传统人工神经网络模型的基础上，引入支持向量回归方法，构建SVR-ANN模型。将该模型应用在沪深300的指数预测中，实证结果表明�
本文以某自动站数据为例，应用ARJMA模型对自动站风速进行预测，在经过模型识别，参数估计和模型定阶，并通过检验后应用该模型进行风电场风速预测．对自动站风速数据的预测值和实际值的比较说明该方法适合风速的
泊松过程基于arma模型的预测，此程序是基于matlab软件。
为更加准确地预计出煤炭开采后地表的移动和变形,基于Boltzmann函数,利用数学分析的方法,提出了新的开采沉陷预测模型,通过理论分析推导出了模型中的参数与概率积分法参数之间的关系。在新模型中提出了严
基于SVM-HSMM模型的设备故障预测研究，张彦如，孙志豪，数控机床是保证加工企业正常生产经营的基础资源。本文根据数控设备的运行过程，提出了基于程序片段的数据采集方式，针对监测数据
运用灰色模型得出了回采工作面和掘进工作面的瓦斯涌出量预测值;统计分析了7601综采工作面日产量(日进度)与相对瓦斯涌出量之间的关系;运用MATLAB曲线拟合工具,通过对原始数据的等间隔序列化等处理,得
Lightweight loan forecasting model based on LightGBM
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