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在交叉验证下，PSO_GRNN模型用于岩爆预测的实际案例。

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简介：
最近分享了一篇近期研究成果的重现文章，名为《基于粒子群算法和广义回归神经网络的岩爆预测_贾义鹏》。该文章的核心算法采用了广义神经网络（GRNN），并利用岩石的抗拉强度、弹性能量指数以及其他四个关键特征，对岩爆发生的危险等级进行预测。算法的设计思路相对简洁明了，程序代码中包含了大量的注释，同时还记录了作者在研究过程中的一些重要思考和见解。

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  • PSO_GRNN_岩爆预测实例（含交叉验证）.rar
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    本资源提供了基于PSO优化GRNN算法进行岩爆预测的实例代码及数据，并包含详细的交叉验证过程。适用于科研与学习参考。 最近研究并重现了一篇文章《基于粒子群算法和广义回归神经网络的岩爆预测_贾义鹏》。该文章的核心算法是广义回归神经网络（GRNN），通过岩石的抗拉强度、弹性能量指数等四个特征来对岩爆危险等级进行预测。整个算法思路相对简单，程序中添加了大量的注释，并包含了当时的思考记录。
     
  • 用于预测模型的多元回归交叉验证程序（含MATLAB代码）
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    本资源提供了一套基于MATLAB开发的多元回归分析与交叉验证程序，旨在帮助用户构建并评估预测模型的有效性。通过该工具，研究者可以更准确地选择最佳模型参数，并进行模型性能测试。 Based on the multiple regression cross-validation procedure.
     
  • PEMF 交叉验证：用于评估代理模型预测准确性的方法(matlab开发)
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    本研究提出了一种基于PEMF（Particle Swarm Optimization with Memory Forgetting Factor）算法的交叉验证技术，专门用于评估代理模型在Matlab环境中的预测准确性。 模型保真度预测估计 (PEMF) 是一种独立于特定模型的方法，用于评估替代模型或元模型的准确性，这些模型包括克里金法、径向基函数（RBF）、支持向量回归（SVR）以及神经网络等类型。它可视为K折交叉验证的一种创新应用方式。 在具体操作中，PEMF需要输入训练器的具体信息（例如 RBF-multiquadric 或 Kriging-Linear），用于模型构建的样本数据集和特定于该模型的超参数值（如RBF中的形状因子）。输出结果包括代理模型误差估计，即预测的中间值或最大误差。 研究发现，在为不同基准函数提供替代模型错误度量时，PEMF比传统的留一法交叉验证更为准确且稳定。目前版本的PEMF已经集成了径向基函数（包含在该包中）、克里金方法（DACE 包）和支持向量回归（Libsvm 包）。此外，PEMF适用于多种用途：代理模型验证、不确定性分析以及优化过程中的应用等。
     
  • 五折交叉验证下的决策树和XGBoost在酒店预订取消预测中的应用
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    本研究探讨了利用五折交叉验证技术评估决策树与XGBoost算法，在预测酒店预订取消问题上的效能，以期为相关行业提供优化模型选择的参考依据。 本项目包含以下几个部分：1. 数据处理；2. 数据探索性分析；3. 使用网格搜索对决策树和XGBoost模型进行参数调优；4. 基于五折交叉验证的决策树和XGBoost模型预测。
     
  • SVR支持向量机与交叉验证的应用_cross validation_svr交叉验证_交叉验证回归
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    本文探讨了支持向量机（SVR）在回归分析中的应用，并详细介绍了交叉验证技术如何优化模型参数选择，提升预测准确性。 交叉验证及带例子的支持向量机回归代码的修改版本可以使用。
     
  • _PLS 交叉验证_K折PLS交叉验证
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    本资源提供了K折部分最小二乘法（PLS）交叉验证的实现代码，通过将数据集划分为K个子集进行模型训练与评估，以优化回归分析中的模型选择和参数调整。 请使用交叉验证，并可以自行设定K折交叉验证。
     
  • 交叉验证的代码实现
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    本文档详细介绍了如何在机器学习项目中实施交叉验证技术，并提供了具体的代码示例和实践指导。 交叉验证的实现以及判定SVM分类器的方法。
     
  • PyTorch实现十折交叉验证完整模型代码.rar
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    本资源包含使用Python深度学习框架PyTorch实现的十折交叉验证完整模型代码，适用于模型评估与选择。 分享了一份关于十折交叉验证的代码示例，不仅包括了十折交叉验证的具体实现，还包含了学习PyTorch的一些过程注释、模型搭建方法以及数据处理部分的内容。需要注意的是，数据处理的部分是针对特定的数据格式编写的，建议大家根据自己的数据进行相应的调整和修改。这份资料对于编程初学者非常友好，希望能帮助到所有需要的人。在科研过程中，我深刻体会到早期由于缺乏代码能力指导而遇到的困难，因此希望通过分享这些内容来帮助更多人克服类似的挑战。