- matlab大小:50MB针对A—F赛题分别有对应的算法代码,都是matlab程序针对A—F赛题分别有对应的算法代码,都是matlab程序3 1w+浏览免费
- 软件/插件大小:2KB门槛回归 门限回归 stata 门槛面板 门槛回归(Threshold Regression)是一种非线性回归方法,它假设因变量在自变量上存在一个或多个阈值,当自变量超过或达到这个阈值时,因变量的变化发生了显著的跃迁。因此,门槛回归可以用来分析因变量对于自变量的非线性响应,特别是当因变量的响应在某个阈值点发生了显著变化时。 门限回归(Tobit Regression)是一种特殊的门槛回归方法,它被广泛用于处理截尾数据或半截尾数据。在门限回归中,因变量的值只有在一个阈值以上才能被观测到,而在这个阈值以下,因变量的值被截断或缺失。因此,门限回归通常用于分析存在截尾数据或半截尾数据的情况下,自变量对于因变量的影响。 Stata是一种常用的统计软件,可以进行门槛回归和门限回归分析。使用Stata进行门槛回归和门限回归分析需要使用特定的命令,如"threshold"和"censored"命令。 门槛面板(Threshold Panel)模型则是一种将门槛回归和面板数据模型相结合的方法。在门槛面板模型中,因变量的非线性响应在面板数据中是存在的,而这种响应是通过将截距项或斜率项或两者都设置为门门槛回归 门限回归 stata 门槛面板 门槛回归(Threshold Regression)是一种非线性回归方法,它假设因变量在自变量上存在一个或多个阈值,当自变量超过或达到这个阈值时,因变量的变化发生了显著的跃迁。因此,门槛回归可以用来分析因变量对于自变量的非线性响应,特别是当因变量的响应在某个阈值点发生了显著变化时。 门限回归(Tobit Regression)是一种特殊的门槛回归方法,它被广泛用于处理截尾数据或半截尾数据。在门限回归中,因变量的值只有在一个阈值以上才能被观测到,而在这个阈值以下,因变量的值被截断或缺失。因此,门限回归通常用于分析存在截尾数据或半截尾数据的情况下,自变量对于因变量的影响。 Stata是一种常用的统计软件,可以进行门槛回归和门限回归分析。使用Stata进行门槛回归和门限回归分析需要使用特定的命令,如"threshold"和"censored"命令。 门槛面板(Threshold Panel)模型则是一种将门槛回归和面板数据模型相结合的方法。在门槛面板模型中,因变量的非线性响应在面板数据中是存在的,而这种响应是通过将截距项或斜率项或两者都设置为门5 5667浏览免费
- uci大小:1MBuci常用数据集如iris、glass等,适合数据挖掘实验uci常用数据集如iris、glass等,适合数据挖掘实验5 1358浏览免费
- matlab大小:3KB基于matlab建模,本模型是通过遗传算法优化BP神经网络进行预测,最后输出进化过程图、预测效果对比图、误差图和RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。可以结合自己的数据集运行,需要修改的地方均备注了,适合新手入门,包括main.m、BpFunction.m、Objfun.m三个.m文件。 本文件代码是基于【每行一个样本,每列一个特征】,如果数据集以列为样本请注意转置!运行前需安装matlab遗传算法工具箱。基于matlab建模,本模型是通过遗传算法优化BP神经网络进行预测,最后输出进化过程图、预测效果对比图、误差图和RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。可以结合自己的数据集运行,需要修改的地方均备注了,适合新手入门,包括main.m、BpFunction.m、Objfun.m三个.m文件。 本文件代码是基于【每行一个样本,每列一个特征】,如果数据集以列为样本请注意转置!运行前需安装matlab遗传算法工具箱。5 4546浏览免费
- Python大小:1MB2022泰迪杯数据分析技能赛B题一等奖 方案及赛后总结:https://blog.csdn.net/u014111377/article/details/127905972 欢迎学习交流 任务1:数据探索与清洗 任务2:产品营销数据可视化分析 任务3:客户流失因素可视化分析 任务4:特征构建 任务5:银行客户长期忠诚度预测建模2022泰迪杯数据分析技能赛B题一等奖 方案及赛后总结:https://blog.csdn.net/u014111377/article/details/127905972 欢迎学习交流 任务1:数据探索与清洗 任务2:产品营销数据可视化分析 任务3:客户流失因素可视化分析 任务4:特征构建 任务5:银行客户长期忠诚度预测建模0 6569浏览免费
- matlab大小:337KB除了数学规划方法之外,还可采用智能优化算法求解双层优化问题,一般在上层优化中采用智能优化算法,下层优化使用数学规划方法;也可以在上下层优化中都采用智能优化算法,这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题,由于这个优化问题比较简单,我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分: 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matlab代码 3.采用粒子群算法求解双层优化问题的matlab代码 智能优化算法无法避免的问题,即使是一个非常简单的目标函数,求出的结果也无法保证是全局最优,那么当目标函数变复杂时,情况将会更糟糕。现在对智能优化算法的研究非常多,各种动植物园算法、各种改进都层出不穷,但还是无法从根本上解决算法无法保证全局收敛的问题。 所以,只有在数学模型比较复杂,非线性条件很多,而且对结果的误差是可以接受的情况下,才建议使用智能优化算法进行求解。除了数学规划方法之外,还可采用智能优化算法求解双层优化问题,一般在上层优化中采用智能优化算法,下层优化使用数学规划方法;也可以在上下层优化中都采用智能优化算法,这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题,由于这个优化问题比较简单,我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分: 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matlab代码 3.采用粒子群算法求解双层优化问题的matlab代码 智能优化算法无法避免的问题,即使是一个非常简单的目标函数,求出的结果也无法保证是全局最优,那么当目标函数变复杂时,情况将会更糟糕。现在对智能优化算法的研究非常多,各种动植物园算法、各种改进都层出不穷,但还是无法从根本上解决算法无法保证全局收敛的问题。 所以,只有在数学模型比较复杂,非线性条件很多,而且对结果的误差是可以接受的情况下,才建议使用智能优化算法进行求解。5 3286浏览免费
- matlab大小:4MB双层优化问题(Bilevel Programming Problems),也被称为双层规划,最早由Stackelberg与1934年在经济学相关研究中提出,因此也被称为Stackelberg问题。双层规划问题一般具有层次性、独立性、冲突性、优先性和自主性等特点。 对于小规模线性双层优化问题,通过迭代也无法求出问题的解,实际我们要解决的问题一般都不会这么简单,通常规模比较大,或者模型中存在非线性,一般来说很难通过简单的迭代法进行求解,需要考虑其他方法。实际上,双层优化问题是一个 NP 难问题,通常采用的方式是利用 KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件将双层优化转换为单层优化问题。 本文介绍了双层优化的原理与求解方法,详细介绍了KKT条件在双层优化中的使用方法,并提供了相应的matlab代码供参考学习。双层优化问题(Bilevel Programming Problems),也被称为双层规划,最早由Stackelberg与1934年在经济学相关研究中提出,因此也被称为Stackelberg问题。双层规划问题一般具有层次性、独立性、冲突性、优先性和自主性等特点。 对于小规模线性双层优化问题,通过迭代也无法求出问题的解,实际我们要解决的问题一般都不会这么简单,通常规模比较大,或者模型中存在非线性,一般来说很难通过简单的迭代法进行求解,需要考虑其他方法。实际上,双层优化问题是一个 NP 难问题,通常采用的方式是利用 KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件将双层优化转换为单层优化问题。 本文介绍了双层优化的原理与求解方法,详细介绍了KKT条件在双层优化中的使用方法,并提供了相应的matlab代码供参考学习。0 2387浏览免费
- matlab大小:6KB三维路径规划指在已知三维地图中,规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优,并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中,大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等,但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加,遗传算法和粒子群算法只是准三维规划算法。 蚁群算法具有分布计算、群体智能等优势,在路径规划上具有很大潜力,在成功用于二维路径规划的同时也可用于三维路径规划,代码采用蚁群算法进行水下机器人三维路径规划。三维路径规划指在已知三维地图中,规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优,并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中,大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等,但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加,遗传算法和粒子群算法只是准三维规划算法。 蚁群算法具有分布计算、群体智能等优势,在路径规划上具有很大潜力,在成功用于二维路径规划的同时也可用于三维路径规划,代码采用蚁群算法进行水下机器人三维路径规划。5 1999浏览免费
- matlab大小:3MB热网,气网,电网简单混合系统的调度 数据来源和模型说明见“模型与数据”文件夹下的word和excel(林玲整理),参考文献在文件“模型与数据.docx”中以批注标示。 直接运行"HeatGasPowerCombination.m" 此外,请注意,该模型基于Matlab,Yalmip,求解器为Gurobi。 通过修改句子'ops = settings('solver','gurobi'中的参数'gurobi',可以将其更改为其他求解器,例如Cplex。 本项目只用于交流,希望不要出现商业行为(之前在闲鱼上竟然发现有人转卖),谢谢!热网,气网,电网简单混合系统的调度 数据来源和模型说明见“模型与数据”文件夹下的word和excel(林玲整理),参考文献在文件“模型与数据.docx”中以批注标示。 直接运行"HeatGasPowerCombination.m" 此外,请注意,该模型基于Matlab,Yalmip,求解器为Gurobi。 通过修改句子'ops = settings('solver','gurobi'中的参数'gurobi',可以将其更改为其他求解器,例如Cplex。 本项目只用于交流,希望不要出现商业行为(之前在闲鱼上竟然发现有人转卖),谢谢!5 1576浏览免费
- 四阶方程大小:275KB车桥耦合的求解matlab代码,即梁上面有移动载荷的数值模拟车桥耦合的求解matlab代码,即梁上面有移动载荷的数值模拟5 4133浏览免费
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- 数学实验大小:132KB这个是我 上数学实验课时 老师布置得作业及答案 希望对大家有帮助这个是我 上数学实验课时 老师布置得作业及答案 希望对大家有帮助4 2005浏览免费
- CRM大小:6MBCRM系统界面需求 CRM系统建立目的:通过CRM系统,可以按地域分布分析、指定客户消费情况分析、数量分析、机会分析、销售配额与预测等统计分析,更正确、直观、全面的理解客户的行为、期望、需要、历史、和与公司全面的关系。 此次需求目的:整合公司现在数据库,达到资料共享,合理分配使用,最大化实现系统功能。 界面要求效果:简洁、实用、操作简便。 登陆设置: 1、 设置用户名、密码,每次登陆系统均需录入用户名及密码方可登陆。 2、 用户可以自行修改密码,系统会即时识别并确认最新密码,同时有更改时间记录。 系统首页功能: 1、 要求将公司所有系统显示在首页上,以置顶方式,点击即可进入该专项系统。 2、 对各专项系统权限分配,如未授权,系统则跳出相应的提示。 3、 各专项系统均以独立界面的翻页显示,达到简洁、美观的效果。 4、 有日历显示。 功能: 1、 将目前正在开发中的系统,如MMA、CCA、XXG等系统,除按提交部门的需求外,需预留更大的空间,以便以后使用过程中,需增加其他功能。 2、 系统资料须与MIS即时交换信息,并随时可以调用MIS系统客户信息; 3、 在客户标识方面,留出空间标识身份,如:ES、CSL、FACILE等; 4、 导出功能增加“阶段”导出条件; 5、 自定义项目:可以在后台增加、删除、修改等后台管理权限。 6、 可以融合各个专项系统的数据,作横向数据统计分析。CRM系统界面需求 CRM系统建立目的:通过CRM系统,可以按地域分布分析、指定客户消费情况分析、数量分析、机会分析、销售配额与预测等统计分析,更正确、直观、全面的理解客户的行为、期望、需要、历史、和与公司全面的关系。 此次需求目的:整合公司现在数据库,达到资料共享,合理分配使用,最大化实现系统功能。 界面要求效果:简洁、实用、操作简便。 登陆设置: 1、 设置用户名、密码,每次登陆系统均需录入用户名及密码方可登陆。 2、 用户可以自行修改密码,系统会即时识别并确认最新密码,同时有更改时间记录。 系统首页功能: 1、 要求将公司所有系统显示在首页上,以置顶方式,点击即可进入该专项系统。 2、 对各专项系统权限分配,如未授权,系统则跳出相应的提示。 3、 各专项系统均以独立界面的翻页显示,达到简洁、美观的效果。 4、 有日历显示。 功能: 1、 将目前正在开发中的系统,如MMA、CCA、XXG等系统,除按提交部门的需求外,需预留更大的空间,以便以后使用过程中,需增加其他功能。 2、 系统资料须与MIS即时交换信息,并随时可以调用MIS系统客户信息; 3、 在客户标识方面,留出空间标识身份,如:ES、CSL、FACILE等; 4、 导出功能增加“阶段”导出条件; 5、 自定义项目:可以在后台增加、删除、修改等后台管理权限。 6、 可以融合各个专项系统的数据,作横向数据统计分析。4 528浏览免费
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- 关联规则、聚类算法大小:135KB个人开发的一个数据挖掘的软件,集成了关联规则、k-均值聚类、模糊聚类、k-中心点聚类四种算法; 数据源存储在Microsoft Access 数据库中,将相应表中的数据换成你的数据,就可以直接进行挖掘。 DataMining软件(集成了关联规则、k-均值聚类、模糊聚类、k-中心点聚类四种算法)个人开发的一个数据挖掘的软件,集成了关联规则、k-均值聚类、模糊聚类、k-中心点聚类四种算法; 数据源存储在Microsoft Access 数据库中,将相应表中的数据换成你的数据,就可以直接进行挖掘。 DataMining软件(集成了关联规则、k-均值聚类、模糊聚类、k-中心点聚类四种算法)4 829浏览免费
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