模型结果

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。

ANN模型结果分析问题：哪个模型更适合本项研究？ A B 1 0

五、结果对比DATA PUMP EXP RMAN EXP Direct DATAPUMP-P开始时间1:04:47 1:20:09 1:33:36 20:44:41 22:02:11结束时间1:16:21 1:32:10 1:38:35 20:57:19 22:19:32总共用时12min 5min 13min 17min文件大小203M 182M 1.14G 190M 203M注：由于EXP直接路径和DataPump并行导出在测试时不是跟前三个测试在同一时间，虽然环境相同，但后两项测试时发现磁盘性能比较差，因此后两项的总耗时没有与前三项对比时间的意义，仅参考对于后两项操作的命令格式和注意事项就好。理论上EXP直接路径导出方式比EXP传统方式速度快，数据泵默认就是直接路径方式。理论上在磁盘阵列或者是服务器上DATAPUMP并发输出会比DATAPUMP单路输出快。

提出一种作战模型的数值模拟方法，并应用该方法对三种作战模式进行模拟分析。通过对模拟结果进行统计分析，揭示了不同作战模式下关键指标的数字特征和统计规律。

使用Matlab求解模型并可视化结果 以下是使用Matlab求解模型并可视化结果的步骤： 定义方程: 分别创建名为 shier1.m 和 shier2.m 的m文件，用于定义两个方程。 创建主程序: 创建名为 shark1.m 的主程序，用于求解上述两个方程。 计算比例: 在 shark1.m 中，计算两种情况下鲨鱼数在鱼类总数中所占比例 x2(t) / (x1(t) + x2(t))。 绘制图形: 使用Matlab的绘图功能，绘制鲨鱼比例随时间变化的图形。使用实线表示战前的鲨鱼比例，使用 '*' 线表示战争中的鲨鱼比例。 分析结果: 通过观察图形，可以得出结论：战争中鲨鱼的比例比战前高。

详细讲解了图9.14中线性判别分析模型的预测结果，帮助读者深入理解该模型的运作原理及其在TinyXML中的应用。

详细总结了基于全部训练数据构造的分类模型测试结果，包括基于类别的详细分析和混淆矩阵（多类）。

左图中 x1（t）与 x2（t）是周期函数。

运行图形界面设计后，将显示下图所示的图形。其设置如右图所示。

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