内容概要：本文介绍了基于Kerala数据集的洪水暴雨内涝预测模型，旨在利用机器学习算法预测洪水发生的可能性。文中详细探讨了五种机器学习算法——KNN分类、逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林的具体应用及其优劣。通过对Kerala地区的降雨数据进行建模和验证，最终选出了表现最优的模型。文章不仅提供了完整的代码示例和注释，还涵盖了数据预处理、特征选择、模型训练与评估等多个关键环节。 适合人群：对机器学习感兴趣的研究人员、数据科学家以及希望了解如何运用机器学习解决实际问题的技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要进行自然灾害预测的机构和个人，特别是那些关注洪水、暴雨和内涝等气象灾害的人群。通过学习本文，读者能够掌握如何构建和优化机器学习模型，从而为防灾减灾提供科学依据。 其他说明：虽然本文主要聚焦于洪水预测，但它所涉及的方法论同样适用于其他类型的自然灾难预测任务，如地震预警、台风路径预测等。此外，文中提供的代码和数据集可以帮助读者快速上手实践，进一步加深对机器学习的理解。

PatchTST模型：自监督时间序列预测的革新与高精度应用,PatchTST模型：基于Transformer的自监督时间序列预测模型，单多输入输出兼顾，局部特征与多维序列的精确表征,PatchTST模型无监督、自监督（Patch Time series Transformer）时间序列预测。 单输入单输出，多输入多输出，精度极高。 该模型基于基础transformer模型进行魔改，主要的贡献有三个： 1.通过Patch来缩短序列长度，表征序列的局部特征。 2.Channel Independent的方式来处理多个单维时间序列 3.更自然的Self-Supervised 方式 ,PatchTST模型;自监督;时间序列预测;Patch;多输入多输出;高精度;局部特征表征;通道独立处理;自然自监督方式。,PatchTST：高效自监督时间序列预测模型

异步电机模型预测转矩控制（MPTC）的Simulink实现：双预测模型与延迟补偿版,Simulink搭建的异步电机模型预测转矩控制MPTC及其实现：含双定子模型与一延迟补偿,异步电机模型预测转矩控制 MPTC simulink搭建的异步电机模型预测转矩控制模型，采用了两种定子磁链和定子电流预测模型，磁链观测器为电压型，加入了一延迟补偿。 附带说明文档，模型可直接运行、可调节，默认发送2023b版本的simulink模型，需要其它版本的备注一下； ,异步电机;模型预测转矩控制(MPTC);Simulink搭建;定子磁链预测模型;定子电流预测模型;磁链观测器;延迟补偿;说明文档;2023b版本。,异步电机模型预测转矩控制及延迟补偿的Simulink实现

内容概要：本文介绍了一种创新的时间序列预测模型MSADBO-CNN-BiGRU，该模型结合了蜣螂优化算法（MSADBO）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）。模型通过Python代码实现了数据预处理、模型构建、参数优化以及结果可视化。文中详细解释了模型的关键组件，如Bernoulli混沌初始化、改进的正弦位置更新和自适应变异扰动。此外，还提供了具体的参数优化范围和注意事项，确保模型能够高效地进行时间序列预测。 适合人群：从事时间序列预测研究的技术人员、数据科学家以及有一定机器学习基础的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度时间序列预测的任务，如电力负荷预测、金融数据分析、销售预测等。目标是通过优化模型参数，提高预测准确性，降低均方误差（MSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。 其他说明：模型的性能依赖于数据质量和参数设置。建议初学者先使用提供的示范数据集进行实验，熟悉模型的工作流程后再应用于实际数据。遇到预测效果不佳的情况，应首先检查数据的质量和特征工程是否到位。

内容概要：本文介绍了随机森林回归预测模型的工作机制及其构建流程，详细阐述了其背后的基础概念如自助采样、特征随机选择和节点分裂规则；接着解释了模型构造过程，包含数据准备阶段的数据收集、清洗、特征工程到生成多个独立决策树的具体方法；再讨论了模型集成过程即由单独决策树组成的'森林'怎样合作做出更加准确稳定的预测。最后探讨了用于评价模型性能的三个关键度量标准：均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R²)。此外还提及了一个具体的应用实例——电力负荷预测，在这个过程中，通过整合天气因素及其他相关信息源提升对未来电量消耗趋势的理解与把握。 适用人群：从事数据分析、机器学习相关领域的研究人员和技术从业者，以及希望深入理解随机森林这一强大工具内在运作逻辑的学习者。 使用场景及目标：当面对涉及复杂关系或者存在高度不确定性的情况下需要对连续数值结果作出高质量估计的任务；尤其适用于想要平衡精度与稳健性的项目。此外，文中提到的关于特征选择、数据预处理及评估技巧等内容也可作为一般性指导原则加以借鉴。 其他说明：为了使理论讲解更贴近实际应用场景，文章引用了电力行业中的电力负荷预测案例，不仅展示了如何运用随机森林算法解决现实问题的方法论，也为不同行业的从业者提供了启发性的思路。

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB实现永磁同步电机（PMSM）的预测模型转矩优化控制系统。首先，通过建立电机的数学模型，采用经典的d-q轴模型进行离散化处理，形成离散时间系统。接着，展示了预测模型的核心循环，即通过多步预测（如三步预测）来计算未来的电机状态，并选择最优路径。文中还特别强调了目标函数的设计，确保既能追踪目标转矩，又不会使电流超出安全范围。此外，通过仿真波形验证了系统的有效性，并提供了几个实用的小技巧，如预测步长的选择、在线参数辨识以及硬件在环测试的应用。 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和电机控制理论知识的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高精度转矩控制的工业应用场景，如机器人、电动汽车等领域。主要目标是提高系统的动态响应速度和稳态精度，同时确保系统的稳定性。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码实现，还分享了许多实践经验，帮助读者更好地理解和应用模型预测控制（MPC）。

**独家算法：NGO-DHKELM多变量回归预测模型——基于北方苍鹰优化深度混合核极限学习机**,独家算法NGO-DHKELM基于北方苍鹰算法优化深度混合核极限学习机的多变量回归预测 Matlab语言 程序已调试好，可直接运行 1多变量单输出，也替为时间序列预测。 将多项式核函数与高斯核函数加权结合，构造出新的混合核函数，并引入自动编码器对极限学习机进行改进，建立DHKELM模型。 非常新颖原始DHKELM算法知网仅有一两人用过，可完全满足您的需求～ 2北方苍鹰优化算法是2022年新提出的算法，可进行定制改进或替其他算法（蜣螂、鲸鱼优化算法等等），适合需要创新的朋友～ 3直接替Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4附赠测试数据，输入格式如图2所示运行main文件一键出图 5仅包含Matlab代码 6模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替数据就一定得到您满意的结果～ ,核心关键词： 独家算法; NGO-DHKELM; 北方苍鹰算法; 深度混合核极限学习机; 多变量回归预测; Matlab语言; 程序调试; 时间序列预测; 混合核函数; 自动编码器; DHKELM模

內容 1 現金流量預測總結 2 現金流量預測制基琥可礎及假設 3 固定資產、在建工程投資預測分析 4 無形資產投資預測分析 5 應收賬款預測分析 6 應付賬款預測分析 7 借款變動表預測分析 8 支付給職工以及為職工支付的現金的現金的預測分析 9 所得稅預測分析 10 股東分配預測分析 1 現金流量預測總結 1.1 全面分析性复核 請解釋重大現金余額變動的原因 2001年、2002年、2003年、及2004年末數的比較 1.2 審閱中發現的异常 請指出審閱中發現的异常 情況，及對現金流量的影響 2 現金流量預測編制基礎及假設设 請寫明現金流量預測的基礎和會計假設 (例如：  中國現行的國家政策、法規不會有重大的變動  公司的主營業務維持不變  中國現行的稅法不變  銀行的貸款利率不變  人民幣與其他貨幣之兌換率不變  通漲率不變  [其他]) 3 固定資產、在建工程投資預測分析 - 未來新增固定資產的資本性計划和預算 - 必須考慮銷售與生產的預計增加，尤其是各設備的生產力的限制，並作出相應新增固定資產的預計 - 固定資產報廢、毀損的計划 - 未來固定資產改良計划 - 固定資產大修理周期 4 無形資產投資預測分析 - 未來新增無形資產的計划和預算 - 無形資產報廢的計划 5 應收帳款預測分析 - 現金銷售比例的預測方式和基礎础 - 月銷售收入的預測方式和基礎础 - 應收賬款月回款額的預測方式和基礎础 - 請比較2001年實際的應收帳款周轉率与2002、2003、2004年預測的周轉率，并解釋重大差异 - 未來信用政策的可能變化 - 例如為了減少壞帳損失/準備，公司可能收緊對客戶的信用政策，必須考慮這對銷售收入的影響 6 應付帳款預測分析 - 現金付款比例的預測方式和基礎础 - 月采購金額的預測方式和基礎础 - 應付賬款月付款額的預測方式和基礎 - 請比較2001年實際的應付帳款周轉率与2002、2003、2004年預測的周轉率，并解釋重大差异 - 未來付款政策的可能變化 7 借款變動表預測分析 - 長短期借款比例的變動动 - 長期借款增加与資本性支出計划的配比關系 - 以前年度借款的還款期 - 未來利率按現有利率水平計算 - 支付逾期利息(如有) - 在考慮借款變動時，需與新增的固定資產一併考慮，並假設資金的來源全是來自銀行貸款(暫時不需考慮H股公司上市后募集資金的應用對企業的影響) 8 支付給職工以及為職工支付的現金的預測分析 支付給職工以及為職工支付的現金主要包括生產人員、管理人員的工資以及為其支付的勞動保險經費、住房公積金、養老保險等 請參考以下几個因素分析對該項現金流出的預測 - 未來生產人員、管理人員的數量變化 - 以前年度的實際工資、福利水平及未來年度工資變化的趨勢 9 所得稅預測分析 - 有關局所批准的所得稅优惠政策 10 股東分配預測分析 未來年度分配股利的計划和派發股利的金額，當中包括： - A 股公司上交子公司的利潤分配(即A股股息) - 子公司上交二集團的利潤分配

内容概要：本文详细介绍了如何利用NASA提供的锂离子电池数据集进行健康因子提取，并使用深度学习模型进行电池状态估计和剩余使用寿命(RUL)预测。主要内容包括数据预处理步骤，如数据清洗、归一化，以及提取多个健康因子，如等电压变化时间、充电过程电流-时间曲线包围面积、恒压恒流-时间曲线面积、充电过程温度和IC曲线峰值。随后，文章讨论了基于CNN、LSTM、BiLSTM、GRU和Attention机制的深度学习模型的设计与训练方法，旨在捕捉电池状态的关键特征。最后，文章展示了如何通过可视化界面和API接口实现一键式操作，方便用户快速进行电池状态估计和RUL预测。 适合人群：从事电池技术研发、数据分析和机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要对锂离子电池进行健康状态监测和寿命管理的应用场景，如电动汽车、储能系统等。目标是提高电池状态估计和RUL预测的准确性，从而优化电池管理系统。 其他说明：未来研究将继续探索更先进的算法和模型结构，以应对电池技术的进步和实际应用场景的需求。

内容概要：本文介绍了基于黑翅鸢算法（BKA）优化的卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention）相结合的多变量时序预测模型。该模型已在SCI权威期刊《Artificial Intelligence Review》上发表。文中详细描述了模型的构建过程，包括各组件的作用和优化方法，并提供了可直接运行的Matlab代码。代码支持多种评价指标（如R2、MAE、MSE、RMSE等），并附有详细的中文注释，适合初学者使用。此外，还讨论了模型的应用场景和扩展可能性，如更换不同的优化算法或其他类型的神经网络。 适合人群：具备基本编程基础的研究人员和学生，尤其是对时序数据分析感兴趣的初学者。 使用场景及目标：① 处理具有时间依赖性的多变量时序数据；② 使用Matlab进行快速实验和验证；③ 学习和理解深度学习模型的构建和优化方法。 其他说明：该模型不仅可用于预测任务，还可以通过简单修改应用于分类和回归任务。代码提供完整的测试数据集，用户只需替换自己的数据集即可运行。