没有合适的资源？快使用搜索试试~
我知道了~
文库首页
后端
Python
基于高斯过程回归模型的大坝位移预测
基于高斯过程回归模型的大坝位移预测
python
高斯过程回归
需积分: 49
20 下载量
43 浏览量
2021-03-18
08:18:46
上传
评论
4
收藏
26KB
PY
举报
温馨提示
立即下载
基于python，纯代码
资源推荐
资源评论
基于高斯过程回归模型的大坝位移预测.exe
浏览：51
将代码打包为exe可执行文件
高斯过程回归(GPR)的多变量数据预测
浏览：29
在实现多变量数据预测过程中，发现利用MATLAB自带的高斯过程回归（Gaussian process regression，GPR）无法实现多输入多输出的数据预测，于是利用了gpml-matlab-v4.1-2017-10-19这个工具箱，并简单实现了多变量数据的预测值以及给出了每个预测值对应的方差。 注：涉及的训练数据和测试数据会在附件中给出。
高斯过程 回归
浏览：44
4星 · 用户满意度95%
关于 高斯过程 的全套代码。。里面也有详细说明 有需要请拿去 关于 高斯过程 的全套代码。。里面也有详细说明 有需要请拿去
利用GPML V4.2工具箱实现高斯过程回归（Gaussian process regression，GPR）的多变量数据预测
浏览：83
3星 · 编辑精心推荐
1. 代码主要基于GPML V4.2工具箱实现 2. 提供了两个应用实例（单变量预测和多变量预测） 3. 给出了预测均值和方差的可视化结果
高斯过程回归源码（含实验数据）
浏览：91
Gaussian Processes for Machine Learning, Gaussian Processes for Machine Learning,Gaussian Processes for Machine Learning,高斯过程回归源码（含实验数据）
高斯过程回归代码
浏览：192
3星 · 编辑精心推荐
一种机器学习方法，可以用于分类和回归
高斯过程回归源码 GPR（含实验数据）
浏览：183
高斯过程回归源码2（含实验数据）
高斯过程回归源码解析文档 含具体事例
浏览：47
高斯过程回归源码解析文档 含具体事例
高斯过程回归工具箱
浏览：152
高斯过程回归工具箱，Gaussian process，分别有matlab和octave两个版本
基于多尺度小波分析的大坝变形自回归预测模型 (2012年)
浏览：50
针对大坝变形监测数据序列一般具有较明显的多尺度特征、年周期性和非平稳趋势性等特点，为克服自回归模型在大坝非平稳性变形预测方面存在的不足，利用多尺度小波分析理论在处理非平稳信号上的优势对变形监测数据序列进行分解和重构，然后对重构的不同尺度下的数据子序列分别建立自回归预测模型(AR模型)，最后叠加各尺度下的预测结果，从而将多尺度小波分析与自回归模型有机地结合起来，为大坝变形预测提供了一种新的预测模型，
基于高斯过程回归的链路质量预测模型
浏览：94
基于高斯过程回归的链路质量预测模型
高斯回归过程,高斯回归过程 预测,matlab
浏览：83
5星 · 资源好评率100%
高斯过程回归，代码可以再matlab2016上顺利运行，希望对学习高斯过程的你有所帮助
基于遗传算法的小波神经网络模型预测大坝变形.pdf
浏览：117
基于遗传算法的小波神经网络模型预测大坝变形.pdf
高斯过程回归源码 及结果展示
浏览：44
5星 · 资源好评率100%
高斯过程回归源码 及结果展示
gp:高斯过程回归和几个协方差函数-matlab开发
浏览：54
该脚本是一个包含随机预测算法“GAUSSIAN PROCESS REGRESSION”的函数。 它还包含一些协方差函数： - 1: 母 3/2 - 2: 母 5/2 - 3：神经网络- 4：定期- 5：平方指数。 - 6: Matern + 平方指数- 7: Matern 3/2 + 神经网络高斯过程回归先验知识是 U、观测值 F、协方差（数字）COV、评估变量 X、所选协方差函数 O_cov 的
GPR_GPR预测_gpr算法程序_GPR_高斯过程回归_GPR预测
浏览：6
5星 · 资源好评率100%
高斯过程回归算法，根据已知数据预测未知数据，假设协方差函数，利用核函数计算
pygp:用于高斯过程推理的 Python 包
浏览：115
pygp 用于高斯过程推理的 Python 包。 目标是使其成为一个相对独立的 Python 包，用于使用松散地基于 Carl Rasmussen 的GPML工具箱的高斯过程 (GP)。 结构和想法基于该工具箱的实现，但已经进行了一些更改以使这个包更加 Pythonic。 安装 安装此软件包的最简单方法是运行 pip install -r https://github.com/mwhoffm
基于BP神经网络的大坝新多测点位移模型.pdf
浏览：138
基于BP神经网络的大坝新多测点位移模型.pdf
基于Copula熵——BP神经网络的大坝位移预测.pdf
浏览：162
基于Copula熵——BP神经网络的大坝位移预测.pdf
基于EMD的小波神经网络模型预测大坝变形.pdf
浏览：175
基于EMD的小波神经网络模型预测大坝变形.pdf
高斯过程回归模型MATLAB代码
浏览：28
提供高斯过程模型回归的预测方法，可以很好地进行模型预测 提供高斯过程模型回归的预测方法，可以很好地进行模型预测
基于高斯过程的分类和回归M代码
浏览：113
4星 · 用户满意度95%
采用高斯过程的实现四分类和回归的Matlab代码
基于AFSA-灰色神经网络模型的大坝裂缝预测.pdf
浏览：106
基于AFSA-灰色神经网络模型的大坝裂缝预测.pdf
gaussq.zip_-matlab_高斯回归模型_高斯回归预测_高斯过程_高斯过程模型
浏览：43
gpml-matla高斯过程回归预测模型；
GPR程序.rar_电池预测_锂电池 预测_高斯 预测_高斯回归 预测_高斯过程
浏览：106
5星 · 资源好评率100%
基于高斯过程回归的锂电池充放电性能的预测
matlab-gpml_高斯过程回归_高斯过程_GPR预测_GPR_themselvesokc_
浏览：8
5星 · 资源好评率100%
利用GPML-V4.1工具箱实现高斯过程回归(GPR)的多变量数据预测
高斯回归过程,高斯回归过程 预测,matlab源码.zip.zip
浏览：6
高斯回归过程,高斯回归过程 预测,matlab源码.zip.zip
偏最小二乘-马尔科夫模型在大坝位移预测中的应用 (2015年)
浏览：167
为克服大坝位移预测回归模型中，选取因子的多重相关性对回归方程的影响，同时考虑到位移的波动性对残差的影响，提出一种偏最小二乘-马尔科夫链大坝位移预测模型。偏最小二乘法能够有效解决多重相关性的问题，马尔科夫链具有适应数据波动的优点，两种方法相结合发挥各自优势，以进一步提高单一偏最小二乘回归的预测能力。工程实例的分析表明，该模型能够有效提高预测精度。
评论
收藏
内容反馈
立即下载
资源评论
资源反馈
评论星级较低，若资源使用遇到问题可联系上传者，3个工作日内问题未解决可申请退款~
联系上传者
评论
樊大炮
粉丝: 8
资源:
3
私信
上传资源 快速赚钱
我的内容管理
展开
我的资源
快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益
我的积分
登录查看自己的积分
我的C币
登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
前往需求广场，查看用户热搜
最新资源
基于CNN、RNN、SVM分别实现心电图分类识别python源码（高分大作业）.zip
resnet18_chapter5.py
小程序-健身房预约课程.zip
基于Arduino Nano的红外循迹小车源码（高分课设）.zip
将MS SQL数据库表里的数据内容生成SQL执行语句
Advanced Software Testing - Vol. 3: Guide to the ISTQB Adv. TTA
基于MATLAB的钢板表面缺陷检测系统
MS SQL里生成行政区域县区信息表和相应数据
在MS SQL 里生成市级表和相应数据
生成省级数据库表及相应的数据
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益，开通VIP直接复制
信息提交成功
