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基于SARIMA-SVM组合模型对丙型肝炎发病率进行预测研究.首先,利用2011年1月至2020年12月的发病率数据分别建立SARIMA模型、SVM模型和SARIMA-SVM组合模型;然后,利用2021年1月至12月的发病率数据验证模型的预测效果,并得出SARIMA-SVM组合模型的预测精度较高;最后,利用SARIMA... 相似文献
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针对基于机器学习的传统验证码识别受字符分割限制与人工操作过多等问题,基于深度学习Tensorflow学习框架将卷积神经网络应用到验证码的特性提取、分析、归类和识别中.将图片验证码作为整体输入,改进传统的LeNet-5网络结构,构建一种端到端的9层卷积神经网络,对验证码图像由低级到高级逐层提取图像特征,实现对图片验证码的识别.模型确定后采用控制变量法,针对每一迭代次数所处理的图片数量进行分析,对其准确率、损失值、训练时间进行综合测评,最终选取最优参数.实验结果显示,每批次处理128张图片,每迭代次数用时6秒,准确率的上限最高达到92%,损失值的下限最低达到0.0184. 相似文献
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