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QuantitativeFinance:量化金融之金融时间序列分析之ES/ETS/GARCH模型的简介、Box-Jenkins方法-AR/MA/ARMA/ARIMA模型的简介及其建模四大步骤之详细攻略

QuantitativeFinance:量化金融之金融时间序列分析之ES/ETS/GARCH模型的简介、Box-Jenkins方法-AR/MA/ARMA/ARIMA模型的简介及其建模四大步骤之详细攻略目录时间序列预测模型之ES/HLES/HWES模型/ETS模型/GARCH模型的简介1、ES/HLES/HWES模型的概述

广东灯具3D扫描抄数建模服务3D测绘出图纸三维逆向设计-CASAIM

灯具三维逆向建模是一种将实际物体转换为数字模型的过程。通过逆向工程技术,可以将现有的灯具进行3D扫描,然后利用专业的逆向设计软件将其转换为准确的三维模型。以下是CASAIM实施灯具三维逆向建模的一般步骤图:1.扫描:三维扫描技术是一种先进的高精度立体扫描技术,通过测量空间物体表面点的三维坐标值,得到物体表面的点云信息,并转化为计算机可以直接处理的三维模型,又称为“实景复制技术”,使用CASAIM3D扫描仪对灯具进行扫描,能实现非接触测量,采集1:1三维网格数据,且具有速度快、精度高的优点。2.数据处理:对获得的点云数据进行处理和优化操作。这些处理步骤有助于提高后续建模的准确性和质量。3.再设计

Python爬虫教程篇+图形化整理数据(数学建模可用)

一、首先我们先看要求1.写一个爬虫程序2、爬取目标网站数据,关键项不能少于5项。3、存储数据到数据库,可以进行增删改查操作。4、扩展:将库中数据进行可视化展示。二、操作步骤:首先我们根据要求找到一个适合自己的网站,我找的网站如下所示:电影/精品电影_电影天堂-迅雷电影下载(dygod.net)1、根据要求我们导入爬取网页所需要的板块:importrequests#扒取页面importre#正则importxlwt#Excel库用于读取和写入frombs4importBeautifulSoup#从网页提取信息2、设置url为我们所需要爬的网站,并为其增加ua报头url="https://www.

【练习赛】2022年高教杯数学建模C题(第一题的第二小问)

题目:结合玻璃的类型,分析文物样品表面有无风化化学成分含量的统计规律。分析:分别讨论铅钡玻璃与高钾玻璃风化前后的变化差异进行描述性统计分析、散点图统计分析、正态分布检验等,总结变化情况。1.散点图统计分析:我们先看一下高钾玻璃:从上面的散点图我们可以看出来,高钾玻璃风化前后,二氧化硅的含量提升,氧化钾、氧化钙、氧化铝、氧化镁、氧化铁则呈现明显的下降趋势。我们看一下铅钡玻璃的变化情况:通过上面的散点图,我们可以直观的看到,多数化学成分含量呈现上升的趋势。正态性检验先看高钾玻璃的:上图展示了二氧化硅(SiO2)数据的正态性检验直方图,若正态图基本上呈现出钟形(中间高,两端低),则说明数据虽然不是绝

【模型预测控制MPC】使用离散、连续、线性或非线性模型对预测控制进行建模(Matlab代码实现)

 💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁目录💥1概述📚2运行结果🎉3 参考文献🌈4Matlab代码实现💥1概述本文的模型预测控制(MPC)可预测和优化未来时间范围内的时变过程。此控制包接受线性或非线性模型。利用APOPT、IPOPT等大规模非线性规划求解器,解决数据调和、移动视界估计、实时优化、动态仿真、非线性MPC问题。模型预测控制(ModelPredictiveControl,MPC)是一种基于模型的控制方法,可以用于连续或离散、线性或非线性系统的控制。根据系统的特性,

2023年“深圳杯”数学建模挑战赛D题-基于机理的致伤工具推断

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势:🌞🌞🌞精通Matlab各领域,且各项目代码较全,可供指导交流。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。⛄一、思路与参考代码🏆1:订阅此专栏,即可见解题思路;🏆2:订阅此专栏,即可获得以下专栏(初级版)任意代码一份,扫描文章底部QQ名片,提供订阅记录,备注所需代码期号;付费专栏Matlab仿真全集(初级版)⛄二、题目及附件致伤工具的推断一直是法医工作中的热点和难点。由于作用位置、作用方式的不同,相同的致伤工具在人体组织上会形成不同的损伤形态,不同的致伤工具也可能形成相同的损伤形态。致伤工具品种繁多、形态各异,但大致可分为两类:锐器(如刀、刺等)和钝器(如锤子

备战数学建模43-决策树&随机森林&Logistic模型(攻坚站7)

决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。随机森林(Randomforest)[5]是由美国科学家LeoBreiman将其在1996年提出的Bagging集成学习理论与Ho在1998年提出的

2022华为杯研究生数学建模竞赛F题思路解析

问题F持续更新中!问题一:各种生活物资的大规模流动方式对疫情的影响题目:不少城市的疫情在短时间内无法得到快速控制,反思其原因,有一种观点认为疫情的发展或被控制扑灭与生活物资发放方式有关。请结合附件1中所提供的长春市COVID-19疫情期间病毒感染人数数据及其它附件数据或你们能搜集到的数据对长春市实行发放蔬菜包前后效果进行判别与分析,以利今后的防控工作。思路分析:首先是问题一,主要是分析蔬菜包发放对长春市疫情控制的影响,蔬菜包的数据在附件4中有,但具体何时开始发放蔬菜包,这个需要查阅更早的数据,如果实在查不到可以以附件4的数据为主,此时将疫情感染人数数据分为蔬菜包发放前数据和发放后数据然后进行展

Python 数据正向化 (数学建模)

正向化:指将指标转化为越大越好,例如求最小值,乘以符号转化为求最大值注:x为numpy数组极小型指标正向化:中间型指标正向化(例如PH值需要越接近7越好,xbest=7.0,转化为越大越好):区间型指标正向化#RegularizeData.py#数据正向化#指标名称指标特点#极大型(效益型)指标越大(多)越好#极小型(成本型)指标越小(少)越好#中间型指标越接近某个值越好#区间型指标落在某个区间最好importnumpyasnp#method=0,1,2#0:极小型(成本型)指标#1:中间型指标越接近某个值越好,传入best_value#2:区间型指标落在某个区间最好,传入left_bound

2019年国赛高教杯数学建模B题同心协力策略研究解题全过程文档及程序

2019年国赛高教杯数学建模B题同心协力策略研究原题再现  “同心协力”(又称“同心鼓”)是一项团队协作能力拓展项目。该项目的道具是一面牛皮双面鼓,鼓身中间固定多根绳子,绳子在鼓身上的固定点沿圆周呈均匀分布,每根绳子长度相同。团队成员每人牵拉一根绳子,使鼓面保持水平。项目开始时,球从鼓面中心上方竖直落下,队员同心协力将球颠起,使其有节奏地在鼓面上跳动。颠球过程中,队员只能抓握绳子的末端,不能接触鼓或绳子的其他位置。  项目所用排球的质量为270g。鼓面直径为40cm,鼓身高度为22cm,鼓的质量为3.6kg。队员人数不少于8人,队员之间的最小距离不得小于60cm。项目开始时,球从鼓面中心上方4