自动化测试
0
1
2
3
4
5
1天前在线
数据建模开发者
大连全职 · 350/日 · 7612/月信用一般
工作时间: 工作日12:00-10:30、周末09:00-10:30工作地点:
远程
服务企业:
0家累计提交:
0工时
联系方式:
********
********
********
****************
查看联系方式
个人介绍
我是程序员客栈的「MATLAB建模开发者」，一名「数据分析与算法方向」的自由开发者；
多次参与远程建模项目，具备独立完成技术任务的能力；
负责过《AIS轨迹数据补全系统》《空气质量评估建模》《子序列DTW智能预测算法》《带钢硬度控制的关键变量与优化方法》《基于LSTM与GBM的医疗数据预测》等开发；
熟练使用 基于MATLAB 进行算法开发与数据建模，掌握深度学习、机器学习、时间序列分析与贝叶斯优化工具箱；具备 MATLAB App Designer 界面设计能力，可独立开发带交互功能的工程应用程序。
如果我能帮上您的忙，请点击“立即预约”或“发布需求”！
工作经历
2024-02-01 -至今个人项目数据建模开发者
在多个实际建模与算法项目中担任算法开发与建模执行角色，独立完成数据清洗、预测建模、仿真模拟、参数优化与结果可视化等关键任务。熟练使用 MATLAB 构建完整的数据处理与算法实现流程，具备良好的远程协作意识与任务驱动能力，能够独立高效完成技术交付。项目经验包括《AIS轨迹数据补全系统》《空气质量评估建模》《子序列DTW智能预测算法》《带钢硬度控制的关键变量与优化方法》《基于LSTM与GBM的医疗数据预测》等，覆盖交通、环境、工业控制与医疗多个领域，具备较强的问题建模与实战能力。
教育经历
和TA聊聊APP扫码和程序员直接沟通
该用户选择隐藏教育经历信息，如需查看详细信息，可点击右上角“和TA聊一聊”查看
技能
作品
本项目面向 AIS 航运轨迹中常见的信号缺失与中断问题，提出了一种融合子序列 DTW 引导机制与贝叶斯优化调参的轻量级 LSTM 网络的轨迹补全方法。 具体来说，项目采用 IQR 算法与滑动窗口机制对轨迹中的异常与缺失段进行定位，构造残缺样本；利用子序列 DTW（Subsequence Dynamic Time Warping）对历史轨迹进行相似度匹配，引导后续 LSTM 模型的学习过程；并通过贝叶斯优化实现网络结构与超参数的自动化调节，在保证网络轻量化的前提下提升补全精度与鲁棒性。
02025-04-14 15:04
下载次数：0
￥500
