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基于随机森林实现特征选择降维及回归预测(Matlab代码实现)

可以看到,使用两个特征进行预测的准确度为85.2077,与使用所有特征进行预测的准确度相差不大,这表明随机森林特征选择方法有效的选择出了最重要的特征,实现了从大量特征到少数重要特征的特征降维筛选,极大的降低了特征的冗余性。当随机森林评价完成特征的重要性后,还需要对各个特征变量之间的相关性进行评估,以更加明显的看出何种特征最能影响预测结果,使用皮尔逊系数作为各个特征变量之间的相关性评价指标,从下图可

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#随机森林#回归#matlab
【最优PID 整定】PID性能指标(ISE,IAE,ITSE和ITAE)优化、稳定性裕量(Matlab代码实现)

困难部分来自一些 对控制系统性能的要求很高,部分是由于PID参数对控制的影响复杂 性能。[1]宋尚飞,刘轩章,陈宏举,康琦,李宸轩,邓涛,吴海浩,史博会,宫敬.PID控制参数对重力式三相分离器生产工艺的影响[J].石油科学通报,2023,8(02):179-192.使用mordern优化技术,可以根据工厂的实际传递函数调整PID控制器,以优化闭环性能。此提交包含一个功能,用于根据四个不同的性能指标

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数据类型-浮点型(C语言)

目录1 了解浮点数表现和存储形式1.1浮点分类1.2表示形式一般表示法1.3表示形式—指数表示法1.4浮点数的存储格式2 浮点型变量与常量2.1浮点型常量2.2浮点型变量3 浮点型数与零值的比较3.1浮点数无“零”3.2浮点的“零值”1 了解浮点数表现和存储形式1.1浮点分类C语言提供了3种具体的浮点类型:(1)float-单精度浮点型(2)double-双精度浮点型(3)long double-

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#c语言#开发语言#后端
最详细matlab 2018a安装教程步骤.

链接:https://pan.baidu.com/s/1edMNN5pQjWDmRw4WaC4nng提取码:sgb11.鼠标右击“Matlab R2017b Win64”压缩包,选择解压。2.打开解压后的文件夹,鼠标右击“setup”,选择“以管理员的身份运行”。3.选择“使用文件安装密钥”,点击下一步。4.选择“是”,点击下一步。5.输入安装密钥:09806-07443-53955-64350-

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#matlab#开发语言
【WSN】粒子群优化实施,实现最小传输功率,为物联网提供完全连接的集群(Matlab代码实现)

尽管由于与协调器节点的通信开销增加,集中式算法在物联网等分布式场景中可能会带来效率障碍,但仍然需要知道集中式最优解,即使只是理论上的,以便衡量提案结果与最优解的接近程度。考虑到节点的连通性和部署性,提出一种基于PSO的算法,为每个节点找到准最优的传输功率,以在保持集群全连接的同时最大限度地降低能耗。在目前的研究阶段,实际技术具有不同的带宽,功耗和范围,例如WiFi,ZigBee,蓝牙。. 随着形成

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#物联网#网络
执行网格中有特定数量节点的传感器网络部署(Matlab代码实现)

​无线传感器网络是通过大量分布的传感器节点作为终端来协同感知和自主地监测外部世界,以多跳、自组织或协作的方式进行通信和信息传输,具备自主决策和自控能力,并智能地完成目标任务。由于无线传感器网络具备实用性高、设置灵活,网络规模具备可扩展性,接入方式可变性等特征,近十多年来,无线传感器网络已经受到学术界和工业界密切的关注,并已广泛应用于智慧城市、国防军事、智能交通、工农业生产、智慧医疗、环境灾害预警等

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#matlab#网络#开发语言
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