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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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工作簿：讲了工作簿的表达方式，以及批量操作工作簿的数据。比如合并多工作簿数据。 工作表：讲了工作簿的表达方式，以及批量操作工作表的数据。 单元格：单元格是操作频率高的对象，单元格的表达，通过方法或属性获取等。 数组：为了提高VBA的运算速度，特别讲解了数组。以及他的相关应用 图形：这是精彩的部分。讲了图形的各种批量插入方式。通过坐标自动绘制图形。批量制作员工卡等实例。很多实例在工作上都能用到。 财务,数据分析师,想实现办公自动化的人员

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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。

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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。

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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

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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。

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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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