移动平均自回归客流预测算法的matlab程序代码
标签： arima
上传时间： 2018-08-19
上传用户：巫米gjj
灰色预测模型（Gray Forecast Model）是通过 少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预 测的一种预测方法.当我们应用运筹学的思想方法 解决实际问题，制定发展战略和政策、进行重大 问题的决策时，都必须对未来进行科学的预测. 预测是根据客观事物的过去和现在的发展规律， 借助于科学的方法对其未来的发展趋势和状况进 行描述和分析，并形成科学的假设和判断.
标签： 灰色预测模型
上传时间： 2019-07-21
上传用户：Tqco702
产品型号：VK2C21A/B/C/D 产品品牌：永嘉微电/VINKA 封装形式：SOP28/24/20/16 产品年份：新年份 联系人：陈先生 联系手机：188& 2466& 2436 （加V） 企鹅号：361& 888& 5898 E-mail：crh_chip@163.com 原厂直销，工程服务，技术支持，价格最具优势！ VK2C21A/B/C/D概述： VK2C21是一个点阵式存储映射的LCD驱动器，可支持最大80点（20SEGx4COM）或者最大128点（16SEGx8COM）的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据，也可通过指令进入省电模式。其高抗干扰，低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。 特点： ★ 工作电压 2.4-5.5V ★ 内置32 kHz RC振荡器 ★ 偏置电压（BIAS）可配置为1/3、1/4 ★ COM周期（DUTY）可配置为1/4、1/8 ★ 内置显示RAM为20x4位、16x8位 ★ 帧频可配置为80Hz、160Hz ★ 省电模式（通过关显示和关振荡器进入）��� ★ I2C通信接口 ★ 显示模式20x4、16x8 ★ 3种显示整体闪烁频率 ★ 软件配置LCD显示参数 ★ 读写显示数据地址自动加1 ★ VLCD脚提供LCD驱动电压源（<VDD） ★ 内置16级LCD驱动电压调整电路 ★ 内置上电复位电路(POR) ★ 低功耗、高抗干扰 ★ 此篇产品叙述为功能简介，如需要完整产品PDF资料可以联系陈先生索取！
标签： VK2 2C VK VK2C LCD C21 C22 C23 C24 21
上传时间： 2021-12-02
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这是我在做大学教授期间推荐给我学生的一本书，非常好，适合入门学习。《python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。作者在github公布了代码，代码几乎囊括了本书所有知识点。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。但是有一个小小的遗憾：代码的解释和注释是全英文的，即使英文水平较好的朋友看起来也很吃力。本人认为，这本书和代码是初学者入门深度学习及Keras最好的工具。作者在github公布了代码，本人参照书本，对全部代码做了中文解释和注释，并下载了代码所需要的一些数据集（尤其是“猫狗大战”数据集），并对其中一些图像进行了本地化，代码全部测试通过。（请按照文件顺序运行，代码前后有部分关联）。以下代码包含了全书约80%左右的知识点，代码目录：2.1: A first look at a neural network（ 初识神经网络）3.5: Classifying movie reviews（电影评论分类：二分类问题）3.6: Classifying newswires（新闻分类：多分类问题 ）3.7: Predicting house prices（预测房价：回归问题）4.4: Underfitting and overfitting（ 过拟合与欠拟合）5.1: Introduction to convnets（卷积神经网络简介）5.2: Using convnets with small datasets（在小型数据集上从头开始训练一个卷积网络）5.3: Using a pre-trained convnet（使用预训练的卷积神经网络）5.4: Visualizing what convnets learn（卷积神经网络的可视化）
上传时间： 2022-01-30
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论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页摘要 实现猪体温测量自动化有利于实时监测猪的健康状况、母猪发情和排卵检测等 生理健康状况。本文采用红外热成像仪采集猪的红外热图像，引入化学计量学建模 方法建立体表温度、环境温度与直肠温度间的多元校正模型，同时提出两种关键测 温部位的自动检测方法。主要结论总结如下： (1)建立了母猪体表温度、环境温度与母猪体温之间的一元和多元线性回归模型。研 究发现， 9个身体区域提取的体表温度与直肠温度呈正相关(产O．34～0．68)，其中， 基于耳根区域体表温度平均值建立的一元回归方程效果最优，预测集相关系数RP与 均方根误差RMSEP分别为0．66和0．420C。全特征模型相比一元线性回归方程有更 好的预测效果，RP和RMSEP分别为0．76和O．370C。此外，应用特征选择方法LARS． Lasso确定了7个重要特征建立简化模型，其校正集和预测集的R分别为0．80和 0．80，RMSEs分别为0．30和0．350C。 (2)将卷积神经网络应用于生猪主要测温部位(眼睛和耳朵区域)的直接分割。利用 python构建了四种不同结构的卷积神经网络模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。对比分析4种卷积神经网络模型的性能，结果表明U-Net．4网络结构的分割 效果最优，平均区域重合度最高为78．75％。然而，当计算设备的计算力不够时，可 以选用U．Net一3模型以达到较好的分割效果。 (3)提出猪只眼睛及耳根区域关键点的识别方法，将猪只主要测温部位的检测问题 转变为主要测温部位的定位问题。设计具有不同深度的卷积神经网络架构A．E，得 出架构E最优。且当Dropout概率设置为0．6时模型效果最好，验证集平均误差和 预测集平均误差分别为1．96％和2．65％。测试集单张猪脸关键点的预测误差小于5％ 和10％的比例分别为89．5％和97．4％。模型能够很好的定位猪脸关键点，用于猪只 体温测量。 本文采用红外热像仪测量母猪体表温度，通过化学计量学建模为非接触母猪直 肠温度测量提供了更准确、可靠的方法，同时提出两种关键测温部位的自动检测方 法，有助于实现母猪体温测量自动化，为生猪健康管理提供参考。
标签： 红外热成像技术
上传时间： 2022-02-13
上传用户：jiabin
结构体的具体尺寸如下所示：a=1.20h=0.620其中介质锥的介电常数E=2.0。选定工作频率为f=15GHz相对应的真空中的波长为0=20mm，这样结构体的儿何尺寸己经完全确定，下面介绍求解的全过程选定求解方式为（Solution Type）Driven modal1.建立所求结构体的几何模型（单位：mm）。由于此结构体的几何形状较简单，使用工具栏中的Draw命令可直接画出，这里不再赘述述。画出的结构体如图4.1.2所示。2.充结构体的材料选定结构体中的锥体部分，添加其介电常数Er=20的介质材料注：如果HSS中没有提供与所需参数完全相同的材料，用户可以通过新建材料或修改已有材料，使其参数满足用户需求设定结构体的边界条件及其激励源a.选定结构体的贴片部分，设定其为理想导体（PerE）。b.画出尺寸为X×Y×Z=70mm×70mm×40mm的长方体作为辐射边界，并设定其边界条件为辐射边界条件（Radiation Boundary）。c.由于要求出结构体的RCS，因此设定激励源为平面入射波（Incident Wave Source）。如图4.1.3所示。4.设定求解细节，检验并求解a.设定求解过程的工作频率为f=15GHz.其余细节设定如图4.1.4所示。b.设定远区辐射场的求解（Far Field Radiation Sphere栏的设定）。c.使用 Validation check命令进行检验，无错误发生，下一步运行命令 Analyze，对柱锥结构体进行求解。如图4.1.5和4.1.6所示。
上传时间： 2022-03-10
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准确量化和预测陆地生态系统碳水通量对于理解陆气间相互作用，预测未来气候变化和控制温室效应具有重要意义。通量观测和模型模拟是目前研究碳水通量的两种主要方法。通量观测精度较高，但观测范围局限、站点分布不均匀，易受环境影响，难以区域扩展；模型模拟可实现不同尺度参量估算，但由于理想化假设、模型参数和驱动数据等限制，导致其模拟结果往往与真实值存在较大偏差。模型-数据融合方法主要是通过参数估计和数据同化两种技术集成观测和模型信息，建立两者相互制约调节的优化关系，以提高模型结果与真实值之间的匹配程度。基于该思路，本研究在地面观测数据、遥感卫星资料以及相关气候环境数据基础上，重点突破全球动态植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感参数优化方法，获取适宜中国的参数化方案：在此基础上，引入数据同化算法，将遥感卫星产品信息与模型相融合，在模拟过程中不断校正原有模型模拟轨迹，提高模型适用性。将以上改进的模型推广至中国区域，实现对20002015年中国地区总初级生产力（Gross Primary Productivity GPP）和敬发（Evapotranspiration，ET的空间格局模拟及分析。主要结论如下1）将LP」DGwM中所选出的22个可调参数（涉及光合、呼吸、水平衡异速生长、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七个作用领域）在各自取值范围内随机获得不同的参数组合，结果表明22个参数可引起GPP和ET模拟结果产生较大的不确定性，尤其集中在生长季。所有站点GPP相对不确定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之间，不具有明显的年际变异性：ET相对不确定性RU月变化趋势明显，且基本处于0.5以下，明显低于GPP，说明所筛选的22个参数对GP模拟产生的影响更为显著。
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-16
上传用户：shjgzh
斯坦福大学-深度学习基础教程.pdfUFLDL教程 From Ufldl 说明：本教程将阐述无监督特征学习和深入学习的主要观点。通过学习，你也将实现多个功能 学习/深度学习算法，能看到它们为你工作，并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。 本教程假定机器学习的基本知识（特别是熟悉的监督学习，逻辑回归，梯度下降的想法），如果 你不熟悉这些想法，我们建议你去这里 机器学习课程 (http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php? course=MachineLearning) ，并先完成第II，III，IV章（到逻辑回归）。 稀疏自编码器 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 自编码算法与稀疏性 可视化自编码器训练结果 稀疏自编码器符号一览表 Exercise:Sparse Autoencoder 矢量化编程实现 矢量化编程 逻辑回归的向量化实现样例 神经网络向量化 Exercise:Vectorization
标签： 深度学习
上传时间： 2022-03-27
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产品型号：VK2C21A/B/C/D 产品品牌：VINKA/永嘉微/永嘉微电 封装形式：SOP28/24/20/16 裸片:DICE（邦定COB）/COG（邦定玻璃用） 产品年份：新年份 联 系 人：许硕 原厂直销，工程服务，技术支持，价格最具优势！QT374 VK2C21A/B/C/D概述： VK2C21是一个点阵式存储映射的LCD驱动器，可支持最大80点（20SEGx4COM）或者最大128点（16SEGx8COM）的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据，也可通过指令进入省电模式。其高抗干扰，低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。 特点： ★ 工作电压 2.4-5.5V ★ 内置32 kHz RC振荡器 ★ 偏置电压（BIAS）可配置为1/3、1/4 ★ COM周期（DUTY）可配置为1/4、1/8 ★ 内置显示RAM为20x4位、16x8位 ★ 帧频可配置为80Hz、160Hz ★ 省电模式（通过关显示和关振荡器进入）
标签： LCD VK2C 抗干扰 21 高稳定 显示驱动 驱动 芯片
上传时间： 2022-04-08
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产品型号：VK2C21A/B/C/D 产品品牌：VINKA/永嘉微/永嘉微电 封装形式：SOP28/24/20/16 裸片:DICE（邦定COB）/COG（邦定玻璃用） 产品年份：新年份 联 系 人：许硕 原厂直销，工程服务，技术支持，价格最具优势！ VK2C21A/B/C/D概述： VK2C21是一个点阵式存储映射的LCD驱动器，可支持最大80点（20SEGx4COM）或者最大128点（16SEGx8COM）的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据，也可通过指令进入省电模式。其高抗干扰，低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。 特点： ★ 工作电压 2.4-5.5V ★ 内置32 kHz RC振荡器 ★ 偏置电压（BIAS）可配置为1/3、1/4 ★ COM周期（DUTY）可配置为1/4、1/8 ★ 内置显示RAM为20x4位、16x8位 ★ 帧频可配置为80Hz、160Hz ★ 省电模式（通过关显示和关振荡器进入）
标签： 21 VK2C C21 LCD VK2 VK 2C 存储器 多功能 映射
上传时间： 2022-04-08
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