基于 MATLAB 开发的砷中毒预测模型,该模型能够有效预测砷中毒风险。
基于 MATLAB 的砷中毒预测模型
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基于MATLAB的HTa蛋白DNA结合预测模型
本代码库提供基于MATLAB的非参数化模型,用于预测嗜酸嗜热菌DNA结合蛋白HTa的结合位点。该模型利用LASSO回归算法,并结合MNase-seq数据进行峰值检测和评分,进而评估HTa蛋白在不同基因组区域的结合差异。
代码使用方法:
运行LASSO_Input_file_generation.R脚本生成LASSO模型的输入文件。
使用MATLAB R2018a版本运行AH_LASSO_script.m脚本,输入步骤1生成的模型文件,得到LASSO模型系数。
运行LASSO_output_file_generation.R脚本,输入步骤2得到的模型系数以及计算得到的Kmers丰度,生成最终的预测结果。
运行Peak_detection_and_scoring_on_indep_bwFile.R脚本,利用Bioconductor NucleR包对不同MNase-seq数据进行峰值检测和评分,并计算其相对不对称性,用于评估HTa蛋白在不同基因组区域的结合差异。
依赖:
MATLAB R2018a
R
Bioconductor NucleR包
Matlab
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基于灰色理论的数据预测模型
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基于 EMD-KPCA-LSTM 的光伏功率预测模型(Matlab实现)
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为了提高光伏功率预测精度,保障电力系统稳定运行,本项目提出了一种结合经验模态分解 (EMD)、核主成分分析 (KPCA) 和长短期记忆神经网络 (LSTM) 的新型预测模型。
模型亮点
多因素分析: 模型充分考虑了影响光伏输出功率的四种环境因素。
非线性特征提取: 利用 EMD 分解环境因素序列,获取不同时间尺度上的数据信号变化,降低序列非平稳性。
降维与去冗余: 采用 KPCA 提取特征序列的关键影响因子,消除原始序列的相关性和冗余性,降低模型输入维度。
动态时间建模: 使用 LSTM 网络对多变量特征序列进行动态时间建模,实现对光伏发电功率的精准预测。
代码优势
改进算法: 采用 KPCA 代替传统 PCA,进一步提升预测精度。
模块化设计: 代码结构清晰,易于理解和修改。
扩展性强: 可根据需要灵活调整模型组件,例如:
将 EMD 替换为 VMD、CEEMDAN、EEMD 等分解算法。
将 LSTM 替换为 GRU、BiLSTM 等改进模型性能。
实验结果
实验结果表明,相较于传统方法,该模型显著提高了光伏功率预测精度。
相关资源
项目代码和参考文献可参考 [链接地址]。
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