资料合集：数学建模中的预测算法汇总.zip-ITADN社区

优质

本资料合集涵盖了数学建模中常用的预测算法，包括时间序列分析、回归模型、机器学习方法等，适用于科研与竞赛参考。资料汇总：数学建模常用算法----预测方法.zip

数学建模MATLAB算法代码资料合集

优质

本资料合集汇集了多种基于MATLAB实现的数学建模常用算法源代码，涵盖优化、统计、模拟等多个领域，旨在为参赛者和学习者提供便捷高效的编程参考。代码内容包括但不限于以下三十多种： 1. 神经网络图像分类代码（可直接运行） 2. 图论算法软件 3. 小波神经网络预测代码 4. 隐马尔可夫模型预测代码 5. 元胞自动机代码（可直接运行） 6. Dijkstra算法找最短路径的程序 7. Floyd算法求最小距离的代数实现 8. GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测 9. K-means聚类算法代码 10. RBF神经网络做回归预测代码 11. SVM分类器代码 12. Topsis多属性决策综合评价方法程序 13. 层次分析法（AHP）的实现 14. 插值与拟合技术应用实例 15. 多目标规划问题的MATLAB编程解决方案 16. 二次指数平滑及其时间序列预测代码 17. 规划模型相关程序设计 18. 灰色关联分析方法的应用案例 19. 灰色预测算法实现及应用实例 20. 回归预测的MATLAB编程实践 21. 聚类分析技术及其应用代码 22. 蒙特卡洛模拟算法程序设计 23. 排队论模型的应用案例 24. 三次指数平滑及其时间序列预测实现 25. 神经网络分类和回归问题的直接运行代码 26. 时间序列分析中的ARIMA模型应用实例 27. 隐马尔可夫模型预测程序开发 28. 智能算法之粒子群优化（PSO）方法编程实现 29. 模拟退火算法的应用及MATLAB实现案例 30. 基于遗传算法的智能搜索问题求解代码 31. 主成分分析（PCA）技术应用实例 32. 主成分分析降维工具箱调用示例

MATLAB经典算法程序源码及数学建模算法汇总资料.zip

优质

本资料包包含MATLAB编程中的经典算法源代码以及各类数学建模常用算法汇总，适合学习与科研使用。关于MATLAB经典算法的程序源码及数学建模相关资料汇总如下： - MATLAB经典算法的程序源码十大算法讲义.pdf - 排队模型.pdf - 数学建模算法全收录.pdf - 数学建模算法大全.pdf 具体章节包括： 1. 线性规划 2. 整数规划 3. 非线性规划 4. 动态规划 5. 图与网络 6. 排队论 7. 对策论 8. 层次分析法 9. 插值与拟合 10. 数据的统计描述和分析 11. 方差分析 12. 回归分析 13. 微分方程建模 14. 稳定状态模型 15. 常微分方程解法 16. 差分方程模型 17. 马氏链模型 18. 变分法模型 19. 神经网络模型 20. 偏微分方程数值解 21. 目标规划 22. 模糊数学模型 23. 现代优化算法 24. 时间序列模型 25. 存贮论 26. 经济与金融中的优化问题 27. 生产与服务运作管理中的优化问题 28. 灰色系统理论及其应用 29. 多元分析 30. 偏最小二乘回归附录包括： - MATLAB入门指南.pdf - 运筹学的LINGO软件介绍.pdf - MATLAB在线性代数的应用 - 判别分析

【数学建模资料】全面汇总的数学模型

优质

本资源汇集了各类经典与现代的数学模型，旨在为学习和研究提供一个全面而系统的平台。适合于初学者入门及深入研究使用，涵盖数学建模所需的各种方法与技巧。【数学建模资料】涵盖初等模型、概率模型、离散模型、微分方程模型及图论模型等多种类型的数学模型汇总，提供相关讲义与课件。

V4L2学习资料汇总合集

优质

本合集汇集了关于V4L2（Linux内核视频设备框架）的学习资源和文档，旨在为开发者提供全面的指导与参考。内容包括： 1. V4L2 spec 中文 v0.625.pdf 2. v4l2-api-document.pdf 3. v4l2编程经典_.pdf 4. V4L2驱动编写指南.pdf 5. V4L2驱动程序架构.pdf

DC汇总资料合集

优质

本资料合集汇集了有关DC漫画及其衍生作品的各种信息和资源，包括角色介绍、故事情节概要以及相关影视作品等内容。这份资料包含了各种DC学习资源，包括中文高手总结以及进阶必备资源，涵盖了从初级到高级的所有必要内容。其中包含的文件有：10______简化版-综合与静态时序分析、Advanced_ASIC_Chip_Synthesis_Using_Synopsys_Design_Compiler_and_Primetime、AISC综合与DC使用constrain总结、Design Compiler Reference manual Timing and Constraints，以及Timing (2004 Kluwer)。这些资料旨在利用DC进行逻辑综合，并提供全面的理论和实践指导。

数学建模算法与模型汇总

优质

本书《数学建模算法与模型汇总》全面总结了各类数学建模的核心算法及经典案例，旨在为读者提供一套系统学习和应用数学建模知识的工具书。在数学建模领域中，算法模型扮演着至关重要的角色，它们是解决问题、预测未来趋势和优化系统的核心工具。本段落将深入探讨两种主要的算法模型：神经网络模型与现代优化算法，并结合“数学建模-算法-汇总”资源来提供相关的理论知识和应用实例。首先来看神经网络模型。这种计算模型模仿人脑中的神经元结构，通过大量的连接权重进行信息处理，在分类、回归和预测任务中广泛应用。例如，多层感知器（MLP）是基础的神经网络模型，它利用反向传播算法调整权重以最小化预测误差。另外，卷积神经网络（CNN）在图像识别方面表现出色；而循环神经网络（RNN）及其变体如长短期记忆网络（LSTM），则适用于处理序列数据，例如自然语言处理。现代优化算法则是寻找函数最优解的一系列方法，在数学建模中广泛应用于资源分配、最短路径问题和投资组合优化等场景。常见的优化算法包括梯度下降法，用于求解连续函数的局部最小值；遗传算法，则模拟生物进化过程中的选择、交叉与变异操作以搜索解决方案空间；粒子群优化（PSO）利用群体智能寻找全局最优解；还有如模拟退火和蚁群算法等方法，在解决复杂优化问题时展现出强大能力。 “数学建模-算法-汇总”资源可能包含以下内容： 1. **神经网络模型**：详细介绍神经网络的基本概念、结构、训练过程以及不同类型的模型，并附有Python实现代码，示例使用TensorFlow或PyTorch框架的应用实例。 2. **现代优化算法**：涵盖各种优化算法的原理、步骤和适用场景，包括伪代码及编程实现方法，帮助读者理解并应用于实际问题中。 3. **案例研究**：展示如何利用这些算法解决具体数学建模问题的实际案例，如环境预测、交通流量分析或金融风险管理等。 4. **代码示例**：提供各种算法的Python或其他语言实现方式，让学习者能够动手实践，并加深理解。 5. **进一步阅读材料**：推荐相关书籍、论文及在线资源供读者深入学习和扩展知识。 “数学建模-算法-汇总”资源是掌握神经网络模型与现代优化算法的理想平台。它不仅能提供理论基础，还能帮助你提升实际应用技能。通过深入学习和实践，能够运用这些强大的工具解决各类数学建模问题，为你的研究或职业生涯增添助力。

数学建模层次分析法获奖论文汇总合集

优质

本合集汇集了各类关于数学建模中运用层次分析法（AHP）并获得奖项的优秀论文，为研究者和参赛者提供丰富的参考与学习资源。使用层次分析法可以获得数学建模国奖的优秀论文整理合集，这非常有用且可以参考。

图论算法的数学建模资料

优质

本资料深入探讨图论算法及其在解决实际问题中的应用，提供丰富的数学模型和案例分析，适合研究与学习。数学建模资料中的图论部分包含教程和算法。

大模型算法备案资料汇总

优质

本资料汇总包含了各种大型模型算法的相关备案信息和文档，旨在为研究人员提供全面的参考依据。生成式大模型备案材料包括： - 《落实算法安全主体责任基本情况》 - 《算法安全自评估报告》 - 《算法备案承诺书》 - 大模型网信办备案全网最详细说明.docx - 互联网信息服务算法推荐管理规定.docx - 生成式人工智能服务管理暂行办法.docx - 互联网信息服务深度合成管理规定.docx - 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版.docx - 生成式人工智能服务已备案信息（定期更新）.xlsx - 生成式人工智能服务安全基本要求.pdf - 市委网信办权责清单.pdf - 自查评估表模板.pdf - 大模型生成式人工智能上线备案—安全评估.docx - 生成式人工智能服务自查要点.docx

是否确定退出登录?

资料合集：数学建模中的预测算法汇总.zip

全部评论 (0)