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基于MATLAB的贝叶斯判别在机场航班延误因素分析中的仿真研究(含完整源码和数据).rar

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简介:
本资源包含使用MATLAB进行贝叶斯判别分析的研究,旨在探讨影响机场航班延误的各种因素,并附有完整的代码与数据集。适合深入学习数据分析及航空管理相关领域的研究人员参考使用。 资源内容:基于Matlab贝叶斯判别的机场航班延误因素分析仿真(完整源码+数据).rar 代码特点: - 参数化编程,参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象: 此资源适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。 作者介绍:某知名企业的资深算法工程师,在Matlab、Python、C/C++和Java等领域有超过十年的工作经验。擅长多种领域的算法仿真实验,包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究、神经网络预测技术以及信号处理等,并且在元胞自动机、图像处理及无人机路径规划等方面也有丰富的实践经验。 对于需要更多仿真源码和数据集的用户,可以根据具体需求进行定制。

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  • MATLAB仿).rar
    优质
    本资源包含使用MATLAB进行贝叶斯判别分析的研究,旨在探讨影响机场航班延误的各种因素,并附有完整的代码与数据集。适合深入学习数据分析及航空管理相关领域的研究人员参考使用。 资源内容:基于Matlab贝叶斯判别的机场航班延误因素分析仿真(完整源码+数据).rar 代码特点: - 参数化编程,参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象: 此资源适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。 作者介绍:某知名企业的资深算法工程师,在Matlab、Python、C/C++和Java等领域有超过十年的工作经验。擅长多种领域的算法仿真实验,包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究、神经网络预测技术以及信号处理等,并且在元胞自动机、图像处理及无人机路径规划等方面也有丰富的实践经验。 对于需要更多仿真源码和数据集的用户,可以根据具体需求进行定制。
  • 应用及Matlab.zip
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    本资源探讨了贝叶斯判别方法在识别和量化影响机场航班延误的关键因素方面的应用,并提供了相应的Matlab代码,旨在为航空数据分析提供一种有效的统计工具。 版本:matlab2019a 领域:数据分类 内容介绍:基于贝叶斯判别的机场航班延误因素分析,包含Matlab源码。 适用人群:本科、硕士等教研学习使用。
  • 离港预警网络.pdf
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    本文运用贝叶斯网络模型对航班离港延误的原因进行了深入分析和预测研究,旨在为航空业提供有效的决策支持工具。 贝叶斯网络是一种有效的概率预测方法,在航班数据分析预警方面具有潜在的应用价值。通过使用Netica软件工具构建实际航班及其关联的贝叶斯网络,特别关注于离港延误这一导致航班延误的主要环节,对国内某航空公司在某一机场的离港数据进行了详细的延误原因分析和延误预警分析。
  • 手写字识Matlab、朴最小错方法
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    本文档提供了一套在MATLAB环境下实现的手写数字识别系统代码,采用贝叶斯分类器、朴素贝叶斯以及最小错误率贝叶斯三种算法进行模型训练与预测。 这段文字描述了三份使用MATLAB实现的手写数字识别代码:基于贝叶斯、基于朴素贝叶斯以及基于最小错误率的贝叶斯方法。其中,采用朴素贝叶斯算法并结合PCA技术的代码达到了95%的准确率。
  • (距离
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    判别分析是一种统计方法,用于根据观测数据将对象分类到已知组别中。它包括基于距离和概率理论的两类主要方法:距离判别法和贝叶斯判别法。 在判别分析中,需要至少有一个已知类别的“训练样本”。利用这些数据可以建立一个判别准则,并使用预测变量来为未知类别进行分类。 Fisher 判别法是一种通过投影来进行的判别方法。考虑只涉及两个(预测)变量的问题,在这种情况下假定只有两类。每个观测值是二维空间中的一个点,其中一类包含38个点(用“o”表示),另一类有44个点(用“*”表示)。按照原始坐标轴很难区分这两种类型的样本。 因此,寻找一种投影方向使得这两组数据尽可能分开是非常重要的。在这种情况下,选择图中虚线所示的方向,并沿垂直于该直线的二维空间进行投影可以实现最佳分类效果。如果采用其他任何方向,则判别结果都不会比这一方法更好。 完成上述步骤后,在此基础上应用距离测量的方法以确定最终的判别准则。这种方法即为Fisher 判别法,其核心在于首先通过适当的投影来优化不同类别之间的可分性。
  • 图像识MATLAB仿).rar
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    本资源提供了一个基于MATLAB开发的图像识别系统,包含完整的源代码及测试所需的数据集。适合学习和研究使用。 资源内容为基于图像识别的Matlab仿真(完整源码+数据)。该代码特点包括参数化编程、易于更改参数设置、清晰的编程思路以及详细的注释。 适用对象:工科生、数学专业学生及算法学习者等。 作者是一位资深的大厂算法工程师,拥有十年使用Matlab、Python、C/C++和Java进行算法仿真的经验。擅长领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机图像处理、智能控制以及路径规划等多方面的技术研究与应用实验。 欢迎交流学习。
  • MATLAB音符识仿).rar
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    本资源提供了一个基于MATLAB的音符识别系统仿真程序,包含完整的源代码及测试所需的数据集,适用于音乐信号处理的研究与学习。 资源内容:基于Matlab实现音符识别仿真的完整源码及数据集。 代码特点: - 参数化编程设计,便于参数调整。 - 编程思路清晰明了。 - 详细注释方便理解与使用。 适用对象:适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生,在课程设计、期末大作业或毕业设计中进行相关研究和实践。 作者介绍:某知名公司资深算法工程师,拥有十年以上的Matlab、Python、C/C++及Java编程经验,并专注于YOLO算法仿真。擅长领域包括但不限于计算机视觉与目标检测模型开发、智能优化算法应用、神经网络预测技术、信号处理方法以及元胞自动机研究等,此外还涉及图像处理和智能控制等多个方向的算法仿真实验工作。
  • 算法Python情感处理【朴器学习
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    本项目采用Python实现基于朴素贝叶斯算法的情感分析及数据预处理功能,提供详尽的机器学习源代码。适合于文本分类和情绪识别任务。 基于Python实现的NativeBayes算法用于评论的情感分析,并进行了运行时间和内存优化以及算法模型优化。 1. 运行时间和内存优化: 在第一版本中,在创建NativeBayes对象的时候,会加载全部数据并构建词典等步骤;而在测试界面调用分析预测接口时,再次执行这些过程。当处理大量数据时,这种方式非常耗时且占用大量内存,导致响应速度慢。 优化措施:在构造NativeBayes对象的过程中完成所有必要的初始化工作(包括加载数据、建立词典和计算p0V, p1V, pAb参数),并将结果存储为该对象的成员变量。这样,在进行测试阶段时可以直接利用这些预处理后的信息,无需重复计算,从而显著提高了运行效率。 2. 算法模型优化: 经过分析发现,在数据量较大的情况下构建的词典中包含大量噪声词汇(即出现频率较低或仅出现几次甚至一次的词语),这可能导致模型过拟合。这些低频词汇本身不具备强烈的情感特征表达能力。 因此,对每个单词进行统计并删除那些出现次数少于某个阈值的所有词条,从而减少了词典规模,并且提高了预测准确率;同时由于需要处理的词条减少,计算联合概率的速度也得到了显著提升。
  • 利用朴类器进行识.rar
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    本研究探讨了使用朴素贝叶斯分类器进行模式识别的有效性,并通过实验验证其在特定数据集中的应用效果。 本资源利用朴素贝叶斯分类器实现了数据的多分类。文件包括朴素贝叶斯分类器的实现代码、训练数据和测试数据以及对应的类别标签。分类结果较好,能达到91.25%。
  • GPS-SPPMATLAB仿).rar
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    本资源提供了一个使用MATLAB进行GPS空间定位技术(SPP)仿真的项目文件,包括完整的源代码及所需数据集,适用于学习与研究。 资源内容:基于gps_spp的Matlab仿真(完整源码+数据).rar 代码特点: - 参数化编程,参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象: 该资源适合计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生用于课程设计大作业或毕业设计项目。 作者介绍:某知名公司资深算法工程师,拥有10年使用Matlab、Python、C/C++及Java进行仿真工作的经验。擅长领域包括但不限于计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理以及元胞自动机等,并且在图像处理和智能控制方面也有丰富的实践经历,欢迎交流学习。