简介:代写职称论文残留故障密度和测试中故障密度四个节点来描述软件故障,我们根据图3所描述的简化模型来做仿真实验.在实验中我们用软件需求复杂性度量和软件需求变更度量来描述问题复杂度[6].利用各种度量来描述设计功效,设计功效和测试功效的参数.本文采用如图3所示的BBNs故障预测模型
简介:在财务预测的回归分析中,下面以销售额的多元回归分析预测为例来说明Excel在财务预测回归分析中的应用,A9是回归方程y=m1*x1+m2*x2+b中已知被预测对象y值集合
简介:对短期电力负荷数据进行有效的预测,它是对一组负荷影响因素数据进行聚类的方法,对数据样本进行聚类时
简介:表2年平均含沙量PPR模型拟合和预留检验结果,表1某流域年均含沙量及有关因子实测值,3某流域的年均含沙量的PPR回归预测
简介:1.4 流量的融合预测设预测对象共有n个相关的时间序列fi(t),提出了一种基于神经网络数据融合的预测方法,1.2 构造相关序列集为了预测车站(序号为0)在第i天t时刻的流量^F0i(t)(实测值为F0i(t))
简介:GMDH方法用于电信数据预测,我们用GMDH方法对这类序列进行拟合预测,GMDH方法完全适合于电信数据的预测分析
简介:本文应用改进的模糊神经网络预测市场清算电价,11-17日的电价预测误差和准确率,本文应用的模糊神经网络为一个四层网络
简介:系统的预测数据管理子系统在该层实现,系统把几种通用的预测算法模型进行了组件化,并利用该模型进行预测
基于BBNs的软件故障预测方法
利用EXCEL实现财务预测的回归分析
数据挖掘在电力负荷预测中的应用
流域年均含沙量的PP回归预测
基于数据融合的地铁客流量预测方法
基于GMDH方法的复杂时间序列的数据预测
基于k-means聚类的模糊神经网络市场清算电价预测
基于J2EE的市场需求预测支持系统模型的研究与实现