【源码】基于深度学习的无确定度逆向云模型参数估计算法

项目简介

本项目实现了基于深度学习的无确定度逆向云模型参数估计算法。通过生成特定格式数据集，利用深度学习模型训练与预测，实现不同云模型的区分，包含数据生成、模型构建、训练和预测等关键步骤。

项目的主要特性和功能

1. 数据生成：借助data_factory.py生成CSV格式的训练集和测试集。
2. 模型构建：运用TensorFlow库构建神经网络模型，可完成模型编译、训练与保存。
3. 预测功能：使用训练好的模型对测试数据预测，并输出预测结果。
4. 多模型支持：项目有多个模型文件，可满足不同数据处理和模型构建需求。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件。 1. 进入项目目录： bash cd UAI_finalHomework 2. 生成数据集：运行data_factory.py生成训练集文件training_case.csv和测试集文件test_case.csv。 bash python data_factory.py 3. 模型训练和预测：运行module_determine_tensorflow.py进行模型训练和预测。 bash python module_determine_tensorflow.py 4. 查看结果：控制台将输出测试集中各个输入对应的预测输出。

注意事项

1. 根据实际需求调整模型和参数设置。
2. 确保数据的正确性和完整性。
3. 根据项目需求选择合适的库和工具。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】