第九章 ?基于SVM分析意大利葡萄酒多個分類 第十章 ?參數(shù)優(yōu)化及交叉驗證方法與最佳參數(shù)計算 第十一章 ?支持向量機進行手寫體數(shù)字圖像識別分類 第十二章 ?SVM回歸分析預(yù)測上證開盤指數(shù) 第十三章 ?SVM的信息粒化時序回歸預(yù)測上證開盤指數(shù)變化區(qū)間 第十四章 ?基于SVM算法進行柴油機故障診斷 第十五章 ?支持向量機(SVM)算法與其它算法結(jié)合思路與希望

針對西班牙風(fēng)場數(shù)據(jù)進行風(fēng)場風(fēng)速預(yù)測和功率預(yù)測，也可根據(jù)自己的數(shù)據(jù)帶入模型進行結(jié)果分析。程序所用算法包括花授粉優(yōu)化算法（FPA）優(yōu)化BP，優(yōu)化ELM,進行預(yù)測，先對數(shù)據(jù)進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預(yù)測。模型以調(diào)通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于仿真對RDE進行預(yù)測面臨很難兼顧眾多復(fù)雜工況等困難。而隨著人工智能的廣泛應(yīng)用,機器學(xué)習(xí)算法廣泛應(yīng)用于基于數(shù)據(jù)的預(yù)測研究。我們嘗試使用機器學(xué)習(xí)算法對發(fā)動機排放的實測時序數(shù)據(jù)進行了相應(yīng)的學(xué)習(xí)和預(yù)測，取得了一些初步的成果。本次直播將對該工程應(yīng)用實例的方法、過程和結(jié)果進行相應(yīng)的介紹。

胖子愛學(xué)習(xí)開課了 本課程適用于想學(xué)或想進行matlab做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸分析的同學(xué)們，課程包含操作實現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測數(shù)據(jù)實戰(zhàn)，相應(yīng)大家可以通過學(xué)習(xí)拓展到股票分析等其他預(yù)測應(yīng)用上，希望能長久的和大家一起學(xué)習(xí)進步。每一期視頻都會上傳相應(yīng)的可運行的源碼附件。

基于matlab的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多輸入單輸出數(shù)據(jù)結(jié)果預(yù)測，輸出結(jié)果包括均方根誤差，決定系數(shù)。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

主要看點 Altair 解決方案： 為解決場強幅值計算耗時問題，我們采用Altair RapidMiner構(gòu)建預(yù)測模型。該模型基于Feko的空間場數(shù)據(jù)，能迅速預(yù)測不同頻率下任意坐標(biāo)點的場強幅值。 實現(xiàn)步驟包括： 導(dǎo)入并預(yù)處理數(shù)據(jù) 選擇合適的機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型 優(yōu)化模型性能，并最終實現(xiàn)實時預(yù)測。

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