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灰色预测模型在matlab数据预测应用【编程算法

概述算法:灰色预测模型用于对原始数据(≥4个)做中短期预测,其中,GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律序列,只能描述单调变化过程,而GM(2,1)模型适用于非单调摆动发展序列或具有饱和...下面就一起来看看如何将优雅数学语言转换成matlab语言吧。...通过学习相关算法并将算法转变为实际编程语言是练习编程一种重要途径,这不仅可以提升理论认知,还能提高实践动手能力。...鉴于此,matlab爱好者公众号计划推出【编程算法】系列,将逐一介绍各类算法在matlab实现,与大家一起来在算法海洋里畅游。...若您对算法感兴趣,并有一定matlab编程基础,欢迎将所学算法整理成文推送给我们。

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预测算法java实现吗_java 数据结构与算法

常见预测算法有1.简易平均法,包括几何平均法、算术平均法及加权平均法;2.移动平均法,包括简单移动平均法和加权移动平均法;3,指数平滑法,包括一次指数平滑法和二次指数平滑法,三次指数平滑法;...当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测随机波动,是非常有用。...m) a •n–预测时期数;w1+ w2+…+ wn=1   在运用加权平均法时,权重选择是一个应该注意问题。经验法和试算法是选择权重最简单方法。...l: Z  三,指数平均法 指数平滑法是生产预测中常用一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测,所有预测方法,指数平滑是用得最多一种。...只有当诸多影响因素,确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素变量,才能将它作为自变量,应用一元相关回归分析市场预测法进行预测

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java递归算法_java递归算法是什么怎么算

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 展开全部 一、递归算法基本思路: Java递归算法是基于Java语言实现递归算法。...递归算法实质是把问题分解成规模缩小同类问题子问题,然后递归调用方法表示问题解。...二、递归算法解决问题特点: 【1】递归就是方法里调用自身。 【2】在使用递归策略时,必须有一个明确递归结束条件,称为递归出口。 【3】递归算法代码显得很简洁,但递归算法解题运行效率较低。...【4】在递归调用过程系统为每一层返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等,所以一般不提倡用递归算法设计程序。...【5】在做递归算法时候,一定把握出口,也就是做递归算法必须要有一个明确递归结束条件。这一点是非常重要。其实这个出口就是一个条件,当满足了这个条件时候我们就不再递归了。

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CAS算法Java应用

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 参考上一篇文章JavaLinkeList我们进行CAS了解。...因此今天出现了我们所说CAS,Compare and Swap,是比较并交换意思,java.util.concurrent包借助CAS实现了区别于synchronized悲观锁一种乐观锁。...非阻塞算法 (nonblocking algorithms) 一个线程失败或者挂起不应该影响其他线程失败或挂起算法。...,利用CPUCAS指令,同时借助JNI来完成Java非阻塞算法。...AQS,非阻塞数据结构和原子变量类(java.util.concurrent.atomic包类),这些concurrent包基础类都是使用这种模式来实现,而concurrent包高层类又是依赖于这些基础类来实现

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智能供应链预测算法:理论与实践

引言智能供应链已经成为现代企业成功关键因素之一。在这篇文章,我们将深入研究智能供应链预测算法理论基础和实际应用。...我们将不仅仅关注理论知识传递,还将通过具体代码示例演示这些算法在实际场景应用。...详细比较这些模型在不同场景下适用性,为预测算法选择提供理论指导。3.库存优化与安全库存除了预测需求,库存优化也是供应链至关重要一环。...第二部分:智能供应链预测算法实际应用1.数据准备与清洗在实际应用,数据准备和清洗是至关重要。我们将展示如何从原始数据中提取有用信息,进行数据清洗和预处理。...3.机器学习模型应用除了传统时间序列分析,机器学习模型在智能供应链也有着广泛应用。我们将深入讨论如何利用决策树、随机森林、神经网络等机器学习算法建立预测模型。

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Python应用决策树算法预测客户等级

机器学习越来越多地在企业应用,本文跟大家分享一个采用python,应用决策树算法对跨国食品超市顾客等级进行预测具体案例。...如果想先行了解决策树算法原理,可以阅读本公众号文章决策树-ID3算法和C4.5算法。...注:如需本文数据,请到公众号回复“决策树预测客户等级”即可免费获取。 二、数据预处理 ? 在建模之前需要对标签列进行分析、入模特征进行挑选处理。先来看看标签列数据特征吧。...cross_val_score表示对自变量X和因变量y采用clf对应算法,进行交叉验证。每一次都有一列真实值和预测值,两者进行对比算出这次训练得分,依次保存到scores。...最终分数采用多次结果加权平均来表示。 得到结果如下: ? 可以发现采用决策树算法进行分类,最终得分0.74左右,感兴趣同学可以自己尝试调整入模变量和算法,看看能不能优化这个结果。

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稳定、快速、自动预测编码算法

在这项工作,我们展示了通过简单地改变突触权重更新规则时间调度,可以得到一个比原始算法更高效稳定且具有收敛性理论保证算法。...我们提出算法被称为增量预测编码(iPC),与原始算法相比,在生物学上更加合理,因为它是完全自动。...在这方面,一种具有上述大部分特性有希望学习算法预测编码(PC)。...虽然重要是要强调我们提出算法在前述研究描述权重传输框架仍然是功能性,但测试它超出了本文范围。...总的来说,以SMMs为度量,BP和Z-IL效率相当(高达一个常数因子),并且比PC更快。 早期版本:超越BP算法:增量预测编码: 并行且全自动学习算法

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时序预测深度学习算法介绍

来源:轮回路上打碟小年轻(侵删) 2 算法展示 2.1 RNN类 在RNN,每个时刻输入和之前时刻状态被映射到隐藏状态,同时根据当前输入和之前状态,预测下一个时刻输出。...在训练过程,可以使用均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE)等常见损失函数来度量模型预测性能,使用随机梯度下降(SGD)或Adam等优化算法来更新模型参数。...该算法采用了概率图模型来提高时序预测准确性和可靠性,能够在不确定性较大时序数据取得更好表现。 PTST模型主要由两个部分组成:序列模型和概率模型。...通过将这些算法进行融合,可以使得时序预测模型更加鲁棒和准确。在实际应用,可以根据不同时序预测场景,选择合适算法融合方式,并进行模型调试和优化。...TDAN算法优点在于可以自适应地关注历史数据与当前预测相关部分,从而提高时序预测准确性。同时,它也可以有效地处理时间序列数据缺失值和异常值等问题,具有一定鲁棒性。

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JAVA加密算法之单向加密

JAVA加密算法之单向加密 作者:幽鸿   Apr 16, 2016 12:15:24 AM Java一般需要获取对象MessageDigest来实现单向加密(信息摘要)。...是计算机广泛使用杂凑算法之一(又译摘要算法、哈希算法),主流编程语言普遍已有MD5实现。将数据(如汉字)运算为另一固定长度值,是杂凑算法基础原理,MD5前身有MD2、MD3和MD4。...SHA 是一种数据加密算法,该算法经过加密专家多年来发展和改进已日益完善,现在已成为公认最安全散列算法之一,并被广泛使用。...散列函数值可以说时对明文一种“指纹”或是“摘要”所以对散列值数字签名就可以视为对此明文数字签名。 Java代码   附件是以上几种源代码,附带额外两种使用方式。...增加一种关于文件哈希算法源代码: Java代码 import java.io.FileInputStream;    import java.io.InputStream;    import java.security.MessageDigest

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SQL脚本实现算法模型训练,预测

前言 搜索团队正好需要计算一些词汇相似性,这个用Word2Vec是很方便。于是我立马安排算法团队帮个忙弄下。但回头想想,因为这么点事,打断了算法手头工作,这简直不能忍。...这个时候就给自己定了个目标:简单算法,研发可以通过这个feature自己完成,尽可能减少对正在做攻关算法团队打搅。 使用演示 详细实现代码参看xql-dsl 分支。...`/tmp/w2v_model` where inputCol="words"; word2vec表示算法名, /tmp/w2v_model 则表示把训练好模型放在哪。where 后面是模型参数。...总结 通过将机器学习算法SQL脚本化,很好衔接了数据处理和训练,预测。...同时服务化很好解决了环境依赖问题。当然终究是没法取代写代码,但是简单任务就可以用简单方式解决了。

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DIMP:学习判别预测模型跟踪算法

第三,大部分孪生网络不能更新模型,有更新算法求助于简单模板平均(DA-SiamRPN,干扰物感知模型,到跟踪帧时,模板z和当前位置 计算相似度之后,减去当前位置与检测帧其他位置相似度加权和,...在我们设计,我们从判别性学习(Discriminative Learning Loss)过程汲取了灵感。我们方法基于目标模型预测网络,该网络是通过应用迭代优化过程从判别性学习损失得出。...我们架构仅需几次迭代即可预测目标模型,而不会损害其判别能力。在我们框架,目标模型构成卷积层权重,提供目标分类分数作为输出。...我们采用hinge-like loss,用 将背景区域中负分数取零。因此,该模型可以自由地为背景简单样本预测较大负值,而不会增加损失。...例如,通过使用缩放单位矩阵 ,我们以固定步长来重新获取标准梯度下降算法

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常见预测模型及算法「建议收藏」

时间序列分析 2.机器学习预测模型 2.1 决策树 2.2 支持向量机回归(SVR) 如果得到一份数据集,任务是要预测出一系列值,而在预测任务,我们大多数都采用是拟合方法,这篇文字主要介绍三种预测方法时间序列分析...要注意是,这个模型只能预测一期数据,原因是他预测公式。 这里我们第一项是要预测。...如果预测出来,再想要预测t+2时数据,可见我们需要Xt+1真实数据,而我们不存在它真实数据,最终预测t+2时只能用t+1预测值代替,带入方程中就会得到Xt+2=Xt+1。...从图中更清楚看到他们区别,一者预测波动较大另一个预测波动较为平缓。 此外运用这些模型要需要时间序列平稳性,若平稳度低,并时间序列间隔与预测无关即协方差为0则说明Xt是个白噪声序列。...-7,0.001,且此时Q检验服从原假设,并且做出残差ACF以及残差PACF图如下,可见在ACF检验,所由滞后性阶数均与0无差异,而PACF可能存在少许误差,说明扰动项噪声数据基本属于白噪声,温特乘法能够较好低识别本数据

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算法】Facebook算法可以预测出你贫富阶级

随着Facebook收集用户数据量,它可以准确地预测你可能认识的人,你可能喜欢页面,甚至是你应该了解本地新闻。 但这还不够。...最近,这家社交平台巨头正在开发一种算法,来计算出你赚了多少钱,而不是通过直接问而得到答案。...在2016年7月提交一项专利申请,Facebook在上周《每日邮报》(Daily Mail)上公布了一项专利申请,它概述了一种样本决策树,该决策树将利用信息集合各种数据点,通过问卷收集来确定个人社会经济地位可能性...看看它是如何工作: Facebook专利申请决策树 决策树从识别用户年龄组开始,然后从每个组收集不同数据集。...在最初数据收集之后,所有这些信息将被输入一种叫做“分类器”算法,来预测一个人社会经济地位可能性,其基本可分为三类:工人阶级,中产阶级或上层阶级。

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JAVA加密算法之双向加密(一)

JAVA加密算法之双向加密(一) 作者:幽鸿         加密,是以某种特殊算法改变原有的信息数据,使得未授权用户即使获得了已加密信息,但因不知解密方法,仍然无法了解信息内容...常用对称加密有:DES、IDEA、RC2、RC4、SKIPJACK、RC5、AES算法等 对称加密一般java定义成员 Java代码 //KeyGenerator 提供对称密钥生成器功能...Java代码 Security.addProvider(new com.sun.crypto.provider.SunJCE()); //实例化支持DES算法密钥生成器(算法名称命名需按规定...DES算法为密码体制对称密码体制,又被成为美国数据加密标准,是1972年美国IBM公司研制对称密码体制加密算法。...DES使用56位密钥和密码块方法,而在密码块方法,文本被分成64位大小文本块然后再进行加密。比起最初DES,3DES更为安全。

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简单而经典:Java冒泡排序算法详解

当谈到简单排序算法时,冒泡排序(Bubble Sort)通常是其中之一。虽然它不是最高效排序算法之一,但它简单性和易于理解使它成为学习排序算法良好起点。...在本文中,我们将详细介绍Java冒泡排序。 冒泡排序基本原理 冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单排序算法,它通过多次遍历待排序元素,比较相邻元素大小,并交换它们直到整个序列有序。...小型数据集:对于小型数据集,冒泡排序可能是一个合理选择,因为其实现简单且易于编写。 在Java JDK,冒泡排序通常不会直接用于实际生产代码。...Java提供了更高效排序方法,例如Arrays.sort()用于对数组进行排序,以及Collections.sort()用于对集合进行排序,这些方法使用了更高效排序算法,如快速排序和归并排序。...总结 总之,冒泡排序是一个简单而易于理解排序算法,它在学习排序算法过程具有重要作用。然而,在实际应用Java JDK提供了更高效排序方法,推荐使用这些方法来提高性能。

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