这是一款基于Matlab开发的工具,用于预测壳牌生态马拉松和SAE超级跑车的燃油经济性能。
基于Matlab的燃油经济性能预测工具
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基于智能数据挖掘的经济预测与分析
经济数据在数据挖掘算法中的应用至关重要,并衍生出许多实际应用。基于当前国际宏观经济指标,构建了数据仓库模型,并阐述其结构和实现特点。利用 SQL Server 2005 数据仓库和数据挖掘解决方案对经济数据进行分析,详细介绍了系统结构和算法实现。最后,探讨了数据挖掘应用的未来发展趋势及其在经济领域的 关键技术。
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2024-05-27
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2024-05-25
数据中心规模经济性3G云计算时代的成本优势分析
数据中心的规模经济性在3G时代的云计算背景下逐渐成为关注焦点。作为云计算的核心组成部分,数据中心的成本效益随着规模扩大显著提升。以下是中型数据中心与特大型数据中心的成本对比,揭示了规模效应的具体表现:
网络成本:中型数据中心每Mb/秒/月的成本为$95,而特大型数据中心仅为$13,成本比率达到7.1,显示出特大型数据中心在网络成本上的巨大优势。
存储成本:中型数据中心每GB/月的成本为$2.20,特大型数据中心降至$0.40,成本比率高达5.7,体现了存储规模效应。
管理效率:中型数据中心每位管理员可管理140个服务器,而在特大型数据中心,这一数字提升至1000个服务器以上,管理效率提升7.
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2024-10-31
hesim卫生经济建模工具
模块化设计的hesim,专门搞卫生经济建模,结构清晰,逻辑分明。R 语言为底子,加上Rcpp和data.table加持,跑大规模模拟也挺稳,响应也快。
队列建模、状态转换、PSA、患者异质性这些它都能搞定,不管你是走Markov模型路线,还是玩点儿更自由的 CTSTM,它都接得住。模型定义灵活,想通过表达式设也行,直接扔统计模型进去也行,省了不少麻烦。
而且支持概率敏感性(PSA),建模过程也贴心,参数不确定性可以直接用采样或者分布方式传播。不光稳,还能考虑现实中的患者差异,模拟出的数据也更贴地气。
最适合搞卫生经济评估的朋友,是做成本-效益的。如果你用 R 做建模,又在琢磨多状态模型或半马尔
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2025-06-29
经济预测中的神经网络模型验证代码
这是一个专注于将计算机科学技术应用于经济学相关主题的项目,我们致力于建立一个易于使用的工具箱,用于后端经济预测神经网络模型的验证。我们使用Python脚本构建了神经网络,用于预测经济和金融数据。项目中主要采用Keras作为主要框架,后端基于TensorFlow。我们将26个汇率时间序列输入到循环神经网络中,使用滞后值预测CAD-USD汇率未来的变化。项目代码库包含NumPy、Pandas和Scikit-learn等数据处理库,以及Matplotlib和Bokeh用于可视化。
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2024-07-28
基于MATLAB的灰色预测建模与应用
灰色预测,基于灰色系统理论,适用于数据量少、难以构建精确模型的场景。其核心是将数据进行灰色处理,区分已知和未知信息,并利用已知信息进行预测。
主要步骤:
灰色模型的选择:根据实际问题选择合适的模型,如GM(1,1)、GM(2,1)等。
原始数据序列的构建: 将原始数据构建为矩阵形式,并进行预处理。
GM(1,1)模型构建: 假设原始数据序列可通过一次累加得到发展规律,并进行模拟。
灰色模型参数求解: 利用已有数据,通过数学方法求解灰色模型参数。
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模型预测: 使用建立的模型进行未来数据预测。
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