本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。

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数学建模 校车安排问题 优秀论文

2020年东三省数学建模A题_论文展示。 采用了topsis和lstm长短期记忆人工神经网络深度学习模型。 研究新冠病毒疫情传播和世界主要国家疫情聚类和疫情管控评价。

建模比赛刚刚用完亲测有效可出图出数据有分析有数据可直接运行

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校车安排问题，数学模型经典问题 内附程序代码

文件夹包含一些流水车间作业调度算法，启发式算法有cds,johnson,neh,palmer,ra,neh,moore等，智能算法有遗传算法，还包含绘制甘特图、生成测试数据的代码等。

该文件为本人团队原创，为2020第17届五一数学建模竞赛A题，仅作为参考，拿了二等奖，也欢迎一起讨论A题相关问题。

本课程是《区块链实战》系列专题的第3个课程。本课程用Solidity语言实现了一个支持投票功能的智能合约。 本课程通过一个案例让学员了解如何使用Solidity语言编写一个较复制的智能合约程序，并使用JavaScript VM和Web3.js进行测试。

用matlab程序解决作业车间调度问题的小例子，程序可运行，可画出进化图与甘特图。内附算例与程序说明。

内含13种图像特征提取代码：01_Histogram、02_GLCM、03_Color、04_ShapeContext、05_SIFT、06_HOG、07_LBP、08_Gabor、09_SURF、10_Harris、11_FAST、12_BRIEF、13_ORB

针对问题一，需要我们通过量化分析的方法，给出影响煤炭价格的主要因素，找到相关数据，通过SPSS进行多元回归分析比较系数的大小，系数绝对值大小反映了影响因素影响力的大小，稀疏的正负反映了影响因素的正负，通过构建多元回归模型最终得出影响力排列顺序。

matlab深度学习工具箱之LSTM， 采用历史序列进行预测， MATLAB应用实例 直接采用工具箱进行序列预测

编写matalb程序，解决6*6车间任务调度问题，并绘制了甘特图

许多学校都建有新校区，常常需要将老校区的教师和工作人员用校车送到新校区。由于每天到新校区的教师和工作人员很多，往往需要安排许多车辆。根据附录表一、二的数据，合理、有效的设置乘车点，安排车辆。让教师和工作人员尽量满意。

通过hsv的规则计算两个rgb颜色相似度 差异度越小代表两个颜色越相似

最新华中杯数学建模 2021华中杯A题+配套思路 2021华中杯第一问配套思路，内涵第一问处理后的可读数据，输出结果，可视化图片，RGB转换函数。（R语言代码） 2021华中杯第二问配套思路（R语言代码）。

关于2019nCoV新冠肺炎的建模Ⅲ—SEIR模型的修正与建立引言SEIR建模思路实现程序结果第一次修正的SEIR模型修正思路第一次改进程序实现第二次修正思路实现小结 引言 前面笔者尝试从网址中爬取数据，进行分析；在之前做的logistic模型能较好的预测患病人数拐点与峰值。 但是想要模拟出疫情的全过程，logistic是做不到的，于是引入SEIR传染病模型对其进行分析与预测。 SEIR建模思路 这是一个带潜伏期的传染病模型，和没有考虑潜伏期的SI、SIR的优势就显而易见了。 建模思路如下图： 对上述的微分方程求解，不难得到其的差分方程。（字丑勿怪） 参数的选取思路来之笔者的实时疫情数据。

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