(R)]进行预测,建立了基于BO-RF的烧结矿化学成分预测模型.预测结果表明:烧结矿化学成分的预测准确率均达到90.0%以上,其中烧结矿w(CaO)的预测准确率达到96.9%,烧结矿R的预测准确率为96.5%.烧结矿化学成分预测相对误差均在5.0%以内,其中烧结矿R的预测相对误差在3.5%以内,烧结矿w(TFe)的预测相对误差在1.4%以内,...
研究结果表明:数据均衡处理后,各模型准确率提高10.85%~16.02%;设计的IDBO-RF预测模型平均准确率约为94.37%,较RF、GWO-RF、DBO-RF模型分别提高约7.76百分点、1.69百分点、1.11百分点;IDBO-RF预测模型准确率最高约为96.43%,优于RF、GWO-RF、DBO-RF模型。研究结果可为解决岩爆预测问题提供一定参考。 【总页数】7...
在多元线性回归模型中,有p+1个待估参数β,所以样本容量的个数应该大于解释变量的个数,否则参数无法估计。 解释变量X是确定性变量,要求,表明设计矩阵X中的自变量列之间不相关,即矩阵X是一个满秩矩阵。若,则解释变量之间线性相关,是奇异阵,则的估计不稳定。
蔡崇信:当然,大语言模型之间的协同效应是显而易见的。这些模型在利用我们的云计算资源时,无疑会促进我们云业务的进一步发展。但同时,这也是一种对冲策略。在过去的25年里,我们深刻认识到,在选择专有模型、开源模型或投资其他模型时,分散风险的重要性。 AI 是一个至关重要的领域,我们不能只依赖单一路径。这让我想...