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OPT3MAL:MATLAB灰色预测检验代码。

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简介:
该目录收录了利用机器学习技术,依据土壤中3-羟基脂肪酸相对丰度来预测年平均气温(MAAT)和pH值的代码,具体如下:基于全新开发的3-羟基脂肪酸温度与pH值代理的全局校准模型。该研究发表于地球化学和宇宙化学学报(2021),并结合了模型内置的最近邻距离筛选方法,形成了名为“OPT3MAL”-O-ptimisedPH的优化系统。该系统通过对MA折角大号收入3-羟基脂肪酸的数据进行温度预测来实现。关于该项目的详细信息,请参考手稿内容。为了方便使用,该存储库内包含了运行OPT3MAL所需的所有代码和相关文件。建议您首先下载或克隆整个存储库。其中包含以下关键文件:README.md,即您当前正在阅读的自述文件;OPT3MAL.m,用于利用GPR模型计算最近邻距离、预测MAAT以及确定pH值。此外,还包括3_OH_FA_CalibrationDa文件。

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客服
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  • MATLAB-OPT3MAL: OPT3MAL
    优质
    OPT3MAL是一款基于MATLAB开发的工具包,专门用于进行灰色预测模型的建立与验证。它为用户提供了一套简便而强大的方法来分析和预测时间序列数据。 MATLAB代码OPT3MAL用于根据土壤中的3-羟基脂肪酸的相对丰度预测年平均气温(MAAT)和pH值。该目录包含了使用机器学习方法进行预测的相关代码,并基于Canfa Wang等人发表在《地球化学与宇宙化学学报》(2021)上的研究,即“新型3-羟基脂肪酸作为温度和pH代理的全球校准”。其中提到的模型内置最近邻距离筛选机制被称为“OPT3MAL”(O-ptimised PH and MAAT from 3-Hydroxy Fatty Acids Temperature Prediction)。详细信息请参阅该研究手稿。 入门指南:此存储库包含了运行OPT3MAL所需的全部代码和文件。首先,下载或克隆整个存储库即可开始使用。 内容包括: - README.md: 当前您正在阅读的自述文件 - OPT3MAL.m: 使用GPR模型计算最近邻距离、MAAT和pH值 - 3_OH_FA_CalibrationData:包含用于校准的数据
  • 算法的MATLAB_模型_分析
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的灰色预测模型代码,适用于进行时间序列预测分析。通过简单参数调整即可应用于各类数据预测问题。 灰度预测算法的编程内容包括43个案例分析与解答。
  • 模型
    优质
    灰色预测代码模型是一种基于少量数据进行预测分析的技术,通过建立微分方程模型来挖掘系统变化规律,广泛应用于时间序列预测等领域。 灰色预测模型GM(1,n)的MATLAB源代码包括了模型建立的过程以及精度检验指标c、p的计算方法。这段描述介绍了如何使用MATLAB编写用于构建GM(1,n)模型及其评估准确性的相关代码。
  • 模型
    优质
    灰色预测代码模型是一种基于灰色系统理论开发的数据预测工具或软件,适用于小规模、贫信息环境下的数据序列预测与分析。 灰色预测模型GM(1,n)的MATLAB源代码包括了建立预测模型以及计算精度检验指标c、p的过程。
  • MATLAB中的
    优质
    本代码提供了基于MATLAB实现的灰色预测模型(GM(1,1)),适用于时间序列数据的短期预测分析,帮助用户快速掌握和应用灰预测技术。 灰色预测的MATLAB代码,经过实测可以运行,并且包含详细注释。
  • 关于
    优质
    这段简介可以描述为:“关于灰色预测的代码”提供了基于灰色系统理论进行时间序列预测的算法实现。代码包括数据预处理、模型构建及预测分析等功能模块,适用于数据分析与建模场景。 GM(1,n)模型的Matlab实现涉及使用该软件进行灰色预测建模。这一过程通常包括数据预处理、构建微分方程以及求解参数等一系列步骤。具体来说,首先需要对原始数据序列做必要的变换以生成新的数据集;接着利用这些新数据建立一个基于高阶变量的GM(1,n)模型,并通过最小二乘法或其他优化方法来估计未知系数;最后根据所得结果进行预测分析或其它应用研究。 整个实现过程可能需要用到Matlab中的矩阵操作、函数拟合等功能,同时还可以借助一些专门用于灰色系统理论计算的工具箱或者自定义编写相关算法代码。在实践中,为了提高模型精度和稳定性,往往还需要对输入数据的质量进行严格把控,并且不断尝试调整参数设置以获得最佳预测效果。 以上描述简要概括了如何使用Matlab来实现GM(1,n)模型的主要步骤和技术要点。
  • MATLAB中的
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    本资源提供了一套基于MATLAB实现的灰色预测模型代码,适用于数据分析与建模初学者及研究人员。通过简便的操作和详细的注释,帮助用户快速理解和应用该算法解决实际问题。 这是数学建模中常用的代码,初学者只需替换其中的数据即可使用。
  • 模型的.zip
    优质
    该资源为一个实现灰色预测模型GM(1,1)的Python代码包,适用于时间序列的小样本预测问题,如经济、环境等领域数据分析。 这段文字描述了一个包含灰色预测模型代码的资源。该代码非常全面,并且包含了GM(1.1)的基本模型函数、新信息模型函数以及新陈代谢函数等多个关键部分。此外,主程序也被详细地编写在内以确保使用便捷性与功能性。值得注意的是,在整个代码中都附有详细的解释说明,便于用户理解和操作这些复杂的数学算法和预测工具。
  • 基于MATLAB的模型-理论
    优质
    本代码采用MATLAB实现灰色预测模型,适用于数据分析与建模中的短期预测问题。通过简单微分方程建立系统发展规律模型。 本程序能够预测未来7个单位的数据。它基于灰色理论建立的模型进行计算。所应用的数学模型是GM(1,1),并且使用一次累加法处理原始数据。