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RSS订阅原创 24数学建模C常见思路
3.4BP神经网络综合评价法。3.5数据包络法（DEA）2024年数学建模C题思路。1.3图论与网络优化问题。1.5组合优化经典问题。2.3神经网络分类方法。1.2微分方程组模型。3.2灰度综合评价法。3.3模糊综合评价法。4.2时间序列分析法。
2024-09-06 15:52:29
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原创 数学建模之拟合模型
在自定义函数中，神经网络模型是最为常见的一类函数模型。它具有分类的准确度高；并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系；具备联想记忆的功能等。深受广大学者的欢迎。其中BP神经网络是较为简单的神经网络，数学建模中也应用较为广泛。下文就让我简单介绍一下其公式神经网络是由梯度下降的方法来达到其拟合的功效，它总体公式框架为前向传播、反向传播、梯度下降和参数更新：梯度下降与更新公式：大家对数学建模感兴趣的可以加一下交流群QQ：201289948。
2023-09-03 17:23:50
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原创 数学建模中的预测问题之回归问题
与拟合而言，神经网络更像是黑箱调节，其更加符合现实生活中的非线性问题。在比赛中神经网络用的好的话，对比赛会有意想不到的帮助。所谓的预测问题简单来说，其实就是对已有数据进行统计分析后，寻找数据之间的关联性。面对之类问题我们可以采用较为传统的线性拟合技术来解决，所谓的拟合就是将平面的一系列点，用一条光滑曲线连接起来，并且让更多的点在曲线上或曲线附近。除了用拟合的方法来解决预测问题外，我们还可以利用神经网络来完成预测任务。但在数学建模中，我们更多接触的是非线性拟合。对于不同的模型，其应用的场景也有所不同。
2023-09-03 13:17:08
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原创 数学建模常考三大模型
在数学建模中，经常考到三大模型是预测模型，优化模型，评估模型。如果你是想学数学建模，那这三大模型是一定要熟悉这三大模型预测模型:神经网络预测，时间序列预测，线性回归预测，灰度预测，马尔科夫链预测，微积方程预测，Logistic模型等适用范围:商品价格预测，竞赛获胜率预测，商品销售领域的预测，农产品产量的预测，等优化模型:规划模型（目标规划，线性规划，整数规划，动态规划），神经网络模型，排队轮模型，图轮模型，优化算法（遗传算法，模拟退火算法，蚁群算法）等适用范围:生产与储蓄问题，路线选择最优问
2022-08-11 21:49:28
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空空如也
训练LSTM神经网络时遇到的问题
2023-09-07
LSTM神经网络模型预测数据
2023-08-26
关于优快云的使用方法
2023-08-19
bp神经网络模型和拟退火算法结合
2023-06-02
安装moiepy不出现的问题
2023-03-04
利用Python写LSTM
2022-12-23
anacanda中删文件
2022-11-10
往LSTM神经网络里加注意力机制
2022-11-05
LSTM神经网络添加注意力机制
2022-10-22
利用Python编写LSTM神经网络
2022-10-05
Python编写LSTM神经网络
2022-10-01
Python编写LSTM神经网络
2022-10-01
Python编写LSTM神经网络
2022-09-30
Python导入csv文件数据
2022-09-29
Python导入TXT文件数据
2022-09-29
Python导入TXT文件数据
2022-09-29
TXT文件数据导入Python中
2022-09-29
Python读取TXT数据
2022-09-28
利用Python实现游览器自动化
2022-09-05
关于#神经网络#的问题，如何解决？
2022-08-27
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