基於整合蛋白質組學和臨牀數據的可解釋機器學習模型預測乳腺癌5年生存率 iMetaMed主頁:https://onlinelibrary.wiley.com/journal/3066988x 研究論文 ●原文:iMetaMed ●英文題目:An Interpretable Machine Learning Model for
第一章 研究背景與意義 1.1 研究背景 近年來,全球氣候變化加劇,極端降水事件頻發,對農業生產、城市防洪、生態平衡及社會經濟造成了深遠影響。中國作為地域遼闊、地形複雜的國家,不同區域的降水分佈呈現顯著差異,精準掌握降水時空變化規律成為防災減災、水資源管理的關鍵需求。然而,傳統降水數據分析多依賴於分散的監測站點和靜態報表,存在數據整合難度大、可視化能力不足、實
前言 本期基於某光伏電站發電功率數據集,推出一組Informer-SENet預測對比模型合集。包括'LSTM', 'Transformer-encoder', 'Informer', 'Informer-encoder', 'Informer-SENet', 'Informer-encoder-SENet'等6組模型對比實驗: 1 模