繁花孤城 - 博客园

2025年10月20日

摘要：以下为完整论文稿（中文，学术化表达），严格遵循你提供的模板结构，并在此前“数学化 + 算法化”梳理基础上做“零删减 + 全量整合 + 专业扩展”。所有核心内容均被保留并进一步润色拓展。你可直接据此排版成正式论文（建议在 LaTeX 或 Word 中根据期刊/比赛格式微调）。如需英文摘要、英文全文、或阅读全文

posted @ 2025-10-20 20:37 繁花孤城阅读(106) 评论(0) 推荐(0)

图像说明

摘要：可视化图像说明本说明用于解读 outputs/visuals_problem1、outputs/visuals_problem2、outputs/visuals_problem3 三个目录下的核心图像，帮助快速理解图中现象、推断结论，并说明这些结果如何体现当前建模方案的优越性。问题一：既定航路探阅读全文

posted @ 2025-10-20 16:22 繁花孤城阅读(79) 评论(0) 推荐(0)

发现概率

摘要：以下为论文中“发现概率的求解方法”部分的正式写作稿，可直接纳入论文正文（建议置于模型计算章节或算法设计部分），语体与学术论文一致： 3.3 发现概率的求解方法（1）问题定义根据题目设定，当雷达连续 3 个扫描周期均成功探测到目标时，视为该雷达“发现”无人机目标。每个扫描周期为 10 s，雷达转动阅读全文

posted @ 2025-10-20 13:13 繁花孤城阅读(87) 评论(0) 推荐(0)

2025年10月17日

摘要：非常好👍 我理解你现在需要的是一份高水平、能在数学建模国赛评审中体现模型创新性与优越性的论文前半部分。因此，我会将原有框架在保留结构的基础上深入展开建模思想、算法机理、模型优势与对比分析，让内容更接近国赛一等奖论文风格。以下是优化版论文正文（至问题一结果分析），共约6000字，内容层次清晰、逻阅读全文

posted @ 2025-10-17 17:10 繁花孤城阅读(235) 评论(0) 推荐(0)

问题一

摘要：好的，遵照您的指示，我将严格按照您提供的论文模板要求，结合我们对问题一的模型分析和求解结果，生成详细的论文章节内容。 5.1 问题一模型的建立与求解 5.1.1 数据预处理为确保后续模型计算的准确性和高效性，我们首先对原始数据进行了标准化和结构化处理。地形数据处理：原始地形数据（附件2：三维地形阅读全文

posted @ 2025-10-17 13:20 繁花孤城阅读(164) 评论(0) 推荐(0)

2025年10月3日

堆叠集成

摘要：为了让你彻底理解堆叠集成模型（尤其是项目中针对时序数据和小样本场景的定制化设计），我会从“核心概念拆解（结合项目实例）→ 分阶段运作流程（附代码细节）→ 设计逻辑深层原因（对应项目痛点）”三个维度，逐点展开讲解，确保每个细节都覆盖到。一、先吃透堆叠集成的核心概念（每个概念都对应项目实例）堆叠集成阅读全文

posted @ 2025-10-03 15:26 繁花孤城阅读(39) 评论(0) 推荐(0)

Prophet

摘要： Prophet模型深度解析：从设计理念到数学原理 Prophet是Meta（原Facebook）为商业场景时间序列预测开发的工具，核心设计目标是解决传统时序模型（如ARIMA、SARIMA）的痛点——对非平稳数据鲁棒性差、需手动处理趋势/季节性、对缺失值/异常值敏感、非专业人员上手难。其本质是一种基阅读全文

posted @ 2025-10-03 15:14 繁花孤城阅读(26) 评论(0) 推荐(0)

双向LSTM-Attention模型

摘要：为了让你彻底理解双向LSTM-Attention模型的每一步，我们会在原有运转流程的基础上，对每个核心概念做“定义+通俗解释+模型中作用+项目实例”的四层拆解，从最基础的“时序窗口”到复杂的“注意力权重计算”，每个概念都结合新能源汽车销量预测的业务场景，避免抽象化。一、输入阶段核心概念拆解（先搞懂阅读全文

posted @ 2025-10-03 14:17 繁花孤城阅读(48) 评论(0) 推荐(0)

特征工程

摘要：要彻底掌握该项目的特征工程，需对每个核心概念从“基础定义→项目落地细节→设计逻辑（为什么这么做） ”三层拆解，结合小样本时序场景的约束（仅41条月度数据）和模型需求（LSTM/Prophet/集成模型），用通俗语言+技术细节讲透底层逻辑：一、滞后窗口特征（Lag Features）：时序模型的“历阅读全文

posted @ 2025-10-03 14:02 繁花孤城阅读(46) 评论(0) 推荐(0)

LSTM

摘要：一、什么是RNN 按照八股文来说：RNN实际上就是一个带有记忆的时间序列的预测模型 RNN的细胞结构说明 softmax激活函数只是我举的一个例子，实际上得到\(y_t\)也可以通过其他的激活函数得到。其中\(a_{t-1}\)代表t-1时刻隐藏状态，\(a_t\)代表经过\(X_t\)（t时刻的阅读全文

posted @ 2025-10-03 09:54 繁花孤城阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

mrkou

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