概述 这项研究将探讨语言模型（LM）能否预测未来事件。在这项研究中，将开发一个系统来自动收集信息、生成和汇总预测结果。将从一个竞争性预测平台收集有关问题的数据，以评估 LM 的预测能力。结果表明，LM 可以与具有竞争力的人类预测人员相媲美，甚至超过他们。研究表明，使用 LM 预测未来有可能为组织决策提供有用的信息。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.18563.pdf ...

铛铛！小秘籍来咯！ 小秘籍团队独辟蹊径，构建了这一题的详细解答哦！ 为大家量身打造创新解决方案。小秘籍团队，始终引领着建模问题求解的风潮。 抓紧小秘籍，我们出发吧~ 让我们看看五一杯的C题！ 完整内容可以在文章末尾领取！ 问题1：如图1，已知现场工作面的部分电磁辐射和声发射信号中存在大量干扰信号，有可能是工作面的其他作业或设备干扰等因素引起，这对后期的电磁辐射和声发射信号处理造成了一定的影响。应用附...

频域+时间序列不仅能提供更丰富的信息，还能提高模型性能和预测准确性。对于论文er来说，是个可发挥空间大、可挖掘创新点多的研究方向。 具体来说： 通过将复杂的时间序列数据转换成简单的频率成分，我们可以更容易地捕捉到数据的周期性和趋势，从而提高预测的准确性。 通过将时间序列数据从时域转换到频域，利用频域特有的方法进行分析和特征提取，我们可以提高模型在多变量和单变量预测任务中的性能。 比如代表模型CTFNe...

目录 简介 设置 数据集构建 数据可视化 模型构建 模型训练 帧预测可视化 预测视频 本文目标：如何建立和训练用于下一帧视频预测的卷积 LSTM 模型。 简介 卷积 LSTM 架构通过在 LSTM 层中引入卷积递归单元，将时间序列处理和计算机视觉结合在一起。在本示例中，我们将探讨卷积 LSTM 模型在下一帧预测中的应用，下一帧预测是指在一系列过去帧的基础上预测下一个视频帧的过程。 设置 import ...

辑回归分类模型引入 25 支持向量机分类模型引入 26 5.1.4 分类模型改进训练 28 精度对比 28 混淆矩阵 31 随机森林特征重要性 35 随机森林测试集结果 36 5.1.5 分类模型实际预测 38 预测用表格准备 38 单点预测 39 连续预测 42 5.2问题二模型建立与求解 44 5.2.1 趋势特征 44 趋势特征确定 44 趋势特征提取 45 前兆标记 47 5.2.2 分类模型...

文章目录 一. 什么是机器学习1. 概念2. 机器学习算法分类 二. 利用预测模型解决问题的步骤三. 机器学习的Python生态圈 一. 什么是机器学习 1. 概念 机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科。 它专门研究计算机如何模拟和学习人的行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能。 机器...

毕业论文（设计）开题报告 核心算法代码分享如下： 在yarn-site.xml中加入如下配置：<property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>20480</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> ...

文章目录 1 赛题选题分析 2 解题思路2.1 问题重述2.2 第一问完整思路2.2 二、三问思路更新 3 最新思路更新 1 赛题 C题 煤矿深部开采冲击地压危险预测 煤炭是中国的主要能源和重要的工业原料。然而，随着开采深度的增加，地应力增大，井下煤岩动力灾害风险越来越大，严重影响着煤矿的安全高效开采。在各类深部煤岩动力灾害事故中，冲击地压已成为威胁中国煤矿安全生产最重要的灾害之一，冲击地压事故易造...

       -2.71384316208486   49 至 50 列          0.545368765661898       -0.0313240323983621     FOA-BP预测指标 premat_FOABP =     42     0      1     7 vmat_FOABP =                          1                 ...

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于BP神经网络的金融序列预测，仿真输出预测结果，预测误差以及训练曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 ....................................................................