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升级   56.84% TA的每日心情 | 开心 2016-5-25 08:58 |
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签到天数: 19 天 [LV.4]偶尔看看III
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2016年电工杯比赛即将开始,作为赛前热身,选择了上一届的电工试题来练手,通过一天半的代码编写,成功对前三问残缺的数据进行了预测,并实现了代码的函数封装 只要将函数脚本添加至MATLAB当前目录,并在命令空间输入想要进行预测的航次和舱位信息就可以成功调用神经网络工具箱准确预测,最终在命令窗口输出预测数值并显示原始数据与网络输出数据曲线图。
! O, o3 j0 u5 [0 K5 |: l代码加入了详细的注释以及代码内容简介,方便读码,不过由于本人编写过程一气呵成,没有对代码进行多函数分块封装,导致代码可读性下降,每个代码的长度都在800行左右。还请见谅,虽然可读性下降,但是预测结果精度高到爆表,可以跟传统的时间序列,Logistic回归分析,灰度预测DGM(2,1),多项式曲线拟合等预测模型进行比较,无论是哪一次航班,哪种舱位,网络的实际输出几乎完全跟随原始数据的变化,这使得预测数据的可靠性、精度大大提高。+ j- k; F; s$ H/ h% b
通过搜索网上的优秀论文发现水军很多,不懂神经网络却要把神经网络纳入自己的论文介绍,分析过程还以网络所需数据群过大而否认了神经网络对于小规模数据预测的可靠性,这样的论文也能被选为优秀一等奖论文,不禁让我对27号的电工杯建模比赛的权威性产生了怀疑。 h: s- o. E$ T: R, n7 c( q
对此,我决定发表自己的代码以示神经网络的强大,这也是我第一次发表个人帖子,我想说的是,15赛题B数据足够多,BP神经网络预测效果足够好,不信自己去运行尝试,亲测sheet2预测数据与sheet1实际预定人数偏差不到5人,这样的精度试问还有什么预测算法能够与之媲美的..." b' e1 L4 J% Z T0 o7 g
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