含水率预测模型

10种经典的时间序列预测模型 本文演示了 10 种不同的经典时间序列预测方法

[matlab]10种经典的时间序列预测模型本文演示了10种不同的经典时间序列预测方法，它们是自回归(AR)移动平均线自回归移动平均线自回归积分移动平均线(ARIMA)季节性自回归积分移动平均线(SARIMA
「已注销」·2022-11-19 04:23

【MATLAB第13期】基于LSTM长短期记忆网络的多输入单输出滑动窗口回归预测模型

【MATLAB第13期】基于LSTM长短期记忆网络的多输入单输出滑动窗口回归预测模型一、实现效果往期文章提到了对单列时间序列数据进行滑动窗口处理的思路，本文介绍如何对多输入单输出数据进行滑动窗口的思路。
随风飘摇的土木狗·2022-11-19 04:23

论文阅读笔记——A deep tree-based model for software defect prediction

Adeeptree-basedmodelforsoftwaredefectprediction论文阅读笔记——Adeeptree-basedmodelforsoftwaredefectprediction文章目录本论文相关内容前言基于DeepTree的软件缺陷预测模型摘要
IronmanJay·2022-11-19 01:28

灰色预测模型

目录一、什么是灰色预测二、灰色预测建模流程图三、建模步骤四、代码实现（python）一、什么是灰色预测灰色系统是指系统数据有一些是未知，有一些是已知。白色系统是全都已知，黑色系统是全都未知。而灰色预测就是对含有已知和未知信息的系统进行预测，寻找数据变动规律，生成有较强规矩性的序列，再建立相应的微分方程模型，来对事物发展进行预测。二、灰色预测建模流程图三、建模步骤3.1、在建模最开始，需要进行数据的
lshan508·2022-11-19 01:02

神经网络与深度学习（七）循环神经网络（1）RNN记忆能力实验

加载数据并进行数据划分6.1.1.3构造Dataset类6.1.2模型构建6.1.2.1嵌入层6.1.2.2SRN层6.1.2.3线性层6.1.2.4模型汇总6.1.3模型训练6.1.3.1训练指定长度的数字预测模型
Jacobson Cui·2022-11-19 00:53

实验七 循环神经网络（1）RNN记忆能力实验

加载数据并进行数据划分6.1.1.3构造Dataset类6.1.2模型构建6.1.2.1嵌入层6.1.2.2SRN层6.1.2.3线性层6.1.2.4模型汇总6.1.3模型训练6.1.3.1训练指定长度的数字预测模型
岳轩子·2022-11-19 00:52

小微风控模型汇总与企业征信报告指南

番茄风控文章上关于小微风控模型内容，之前相关的有：不能不知—小微最常见的两大场景模型…当时谈到了小微风控的两类模型：营收预估模型与逾期预测模型，今天的内容会在这个基础上再介绍另外两大类模型，即欺诈预测模型与提款率预测模型
番茄风控·2022-11-19 00:50

NNDL 实验七 循环神经网络(1) RNN记忆能力实验

目录循环神经网络的记忆能力实验数据集构建数据集的构建函数加载数据并进行数据划分构造Dataset类模型构建嵌入层SRN层线性层模型汇总模型训练训练指定长度的数字预测模型多组训练损失曲线展示模型评价总结：
白小码i·2022-11-19 00:48

神经网络与深度学习实验day13-循环神经网络：RNN记忆能力实验

加载数据并进行数据划分6.1.1.3构造Dataset类6.1.2模型构建6.1.2.1嵌入层6.1.2.2SRN层6.1.2.3线性层6.1.2.4模型汇总6.1.3模型训练6.1.3.1训练指定长度的数字预测模型
小鬼缠身、·2022-11-19 00:34

NNDL 实验七 循环神经网络（1）RNN记忆能力实验

加载数据并进行数据划分6.1.1.3构造Dataset类6.1.2模型构建6.1.2.1嵌入层6.1.2.2SRN层6.1.2.3线性层6.1.2.4模型汇总6.1.3模型训练6.1.3.1训练指定长度的数字预测模型
笼子里的薛定谔·2022-11-19 00:02

【预测模型】基于RLS算法求解数据预测matlab代码

1简介为了提高经济领域统计数据的预测精度,代数多项式预测模型的建模方法应运而生.该方法使用代数多项式模型拟合给定的经济统计数据,并使用递推最小二乘法(RLS)对多项式拟合模型的加权系数进行递推计算以获得最优模型参数
Matlab科研辅导帮·2022-11-19 00:56

回归分析--线性回归模型

回归分析分类：简单一元线性回归模型与多元线性回归模型1、确定变量主要影响因素（自变量）2、建立预测模型(根据自变量与因变量建立模型）3、计算预测误差要进行一定个解释与说明。
梁山伯与翠花·2022-11-18 14:30

【毕业设计】大数据电商销售预测分析 - python 数据分析

文章目录1前言2开始分析2.1数据特征2.2各项投入与销售额之间的关系2.3建立销售额的预测模型3最后1前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!
caxiou·2022-11-17 13:06

R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22721LeaseAbsoluteShrinkageandSelectionOperator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量选择根据惩罚项的大小，LASSO将不太相关的预测因子缩小到（可能）零。因此，它使我们能够考虑一个更简明的模型。在这组练习中，我们将在R中实现LASSO回归。练习1加载糖尿病数据集。这有关于糖尿病的病人水平的数据。
·2022-11-16 23:21

时间序列分析中的自相关

自相关就是其中一种分析的方法，他可以检测时间系列中的某些特征，为我们的数据选择最优的预测模型。
·2022-11-16 23:46

Word2Vec——Skip-Gram模型

Word2Vec是从巨大量文本中以无监督学习（从无标注数据中学习预测模型）的方式，被大量广泛的用于自然语言处理的算法技术。
iCake丶·2022-11-16 16:17

R语言多因素cox回归构建预测模型

杀杀（第一步不作赘述，一般会使用单因素cox或者寻找差异基因等方法，筛选与生存相关的分子，准备进行下一步的模型构建）本篇举例是筛选了12个单因素cox与生存显著相关的分子（p和adj.p皆小于0.05，以构建模型，并达到显著区分生存的效果准备用于cox的矩阵，包含：一列生存时间，一列生存状态，其余12列为纳入多因素cox的12个分子的表达，行名为样本名。示例数据做多因素cox。multi_Coxm
不会生信哟·2022-11-16 15:02

数据预处理和特征工程

数据预处理：从数据中检测、纠正、删除损坏的不准确的或者不适用于模型记录的过程目的：让数据更加适应模型，匹配模型需求特征工程：将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征工程。
可怜又无助的迪迪迪·2022-11-16 13:00

1、线性回归预测模型的实现（linear model）y=x*w

线性回归预测模型的实现（linearmodel）y=x*w通过numpy包穷举找到线性模型的预测的w值，并用matplotlib包画出线性预测效果。1、实现y=x*w线性回归预测。
算法程序员&mlh·2022-11-16 13:26

基于BP-Adaboost神经网络的高斯函数模型预测研究-含Matlab代码

3.1数据模拟3.2预测结果对比四、参考文献五、Matlab代码获取一、引言针对传统BP神经网络模型在预测精度方面的不足，将Adaboost算法融入传统BP神经网络模型，从而构建BP-Adaboost预测模型
matlab科研中心·2022-11-16 10:15

lstm多变量输入回归预测模型_教你搭建多变量时间序列预测模型LSTM（附代码、数据集）...

来源：机器之心本文长度为2527字，建议阅读5分钟本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。这为
猫咪的室友·2022-11-16 08:41

基于LEAP模型的能源环境发展、碳排放建模预测及不确定性分析实践应用

根据国家政策、当地能源结构、能源技术发展水平以及相关碳排放指标制定合理有效的低碳能源发展规划需要以科学准确的能源环境发展预测模型为支撑，定量预估节能减排等政策效果。
zmjia111·2022-11-16 00:05

LightGBM算法案例实战——客户违约预测模型

案例背景银行等金融机构经常会根据客户的个人资料、财产等情况，来预测借款客户是否会违约，从而进行贷前审核，贷中管理，贷后违约处理等工作。金融处理的就是风险，需要在风险和收益间寻求到一个平衡点，现代金融某种程度上便是一个风险定价的过程，通过个人的海量数据，从而对其进行风险评估并进行合适的借款利率定价，这便是一个典型的风险定价过程，这也被称之为大数据风控。模型搭建1.读取数据importpandasas
遇鱼语渔·2022-11-15 09:37

LightGBM算法——广告收益回归预测模型

案例背景投资商经常会通过多个不同渠道投放广告，以此来获得经济利益。在本案例中我们选取公司在电视、广播和报纸上的投入，来预测广告收益，这对公司策略的制定是有较重要的意义。模型搭建#读取数据importpandasaspddf=pd.read_excel('广告收益数据.xlsx')df.head()#1.提取特征变量和目标变量X=df.drop(columns='收益')y=df['收益']#2.划
遇鱼语渔·2022-11-15 09:37

基于径向基函数 （RBF） 神经网络的麦基格拉斯时间序列预测（Matlab代码实现）

特别是设计了一种麦基格拉斯时间序列预测模型，该模型可以使用过去的时间样本预测前进几步的值。RBF使用传统的梯度下降学习算法进行训练，核函数是从K均值
研学社·2022-11-15 00:24

FTRL的基础知识准备 part-1

xt表示t轮数据时，预测模型
于建民·2022-11-14 13:51

李宏毅生成对抗网络（GAN）学习笔记--Conditional Generation&Unsupervised Conditional Generation

一、ConditionalGeneration（Supervised）--监督学习传统的预测模型是根据输入的图片进行平均的学习，例如下图，给定训练集中有前进的火车和侧向的火车，如果没有对其进行相应的条件标签
一口咸苏打·2022-11-14 13:20

只用全连接，也能搭建SOTA时间序列预测模型？

‍微信公众号“圆圆的算法笔记”，持续更新NLP、CV、搜推广干货笔记和业内前沿工作解读~后台回复“交流”加入“圆圆的算法笔记”交流群；回复“时间序列“、”多模态“、”迁移学习“、”NLP“、”图学习“等获取各个领域干货算法笔记~时间序列预测的主流模型结构一直以来被RNN、CNN、Transformer三大模型主体主导。而Nbeats的出现，让纯全连接的模型结构在时间序列预测问题上也能取得非常好的效
fareise·2022-11-14 10:50

极限学习机ELM回归预测及其MATLAB代码实现

文章目录1.极限学习机ELM原理介绍1.1极限学习机的训练过程1.2极限学习机的预测过程2.基于极限学习机ELM标准算法的回归预测模型建立2.1数据说明2.2极限学习机的实现步骤3.模型效果4.参考文献
CJ-leaf·2022-11-14 07:24

数学建模代码速成~赛前一个月~matlab~代码模板~吐血总结~三大模型代码（预测模型、优化模型、评价模型）

目录一.预测模型1.BP神经网络预测2.灰色预测3.拟合插值预测（线性回归）4.时间序列预测5.马尔科夫链预测6.微分方程预测7.Logistic模型二.优化模型1.规划模型（目标规划、线性规划、非线性规划
SYBH.·2022-11-13 17:00

机器学习-监督学习概论

笔记摘自李航《统计学习方法》监督学习是指从标注数据中学习预测模型的的机器学习问题，标注数据通常表示输入输出的对应关系，预测模型对给定的输入产生相应的输出，监督学习的本质是输入到输出的映射的统计规律。
HeartFireY·2022-11-13 11:13

sklearn中的数据预处理和特征工程----【1】代码及参数解释【学习笔记】

特征工程将特征转换成更能代表预测模型潜在问题的过程方法：挑选最相关的、提取特征、创造特征：降维或者计算问题：特征间有相关性、特征和标签无关、太多或者太小、干脆无法
JamePrin·2022-11-12 11:24

数学建模之时间序列分析模型

模型简介时间序列分析模型是一个很常用的预测模型。给出一组跟时间相关的数据（或者说时间序列），该模型可以预测未来的数据。往往一个时间序列会呈现一定的周期性。
liuzibujian·2022-11-11 10:23

采用LSTM，GRU和BiLSTM的单个神经网络和集成神经网络用于火灾预测

基于深度学习（LSTM，GRU和BiLSTM）的火灾预测基于深度学习的火灾预测方法性能的关键在于火灾预测模型的设计。
小小木公子·2022-11-10 20:31

【lssvm预测】基于天鹰算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现数据回归预测附matlab代码

它的研究结果都不尽如人意.现有的以精确数学模型为基础的传统预测方法存在计算复杂,运算时间长,需要大量历史数据,预测精度不高等缺点.因此通过研究新型人工智能方法改进短期交通流预测具有一定的现实意义.本文在对现有短期交通流预测模型对比分析及交通流特性研究分析基础上
matlab_dingdang·2022-11-10 07:33

机器学习第六章之朴素贝叶斯模型

(了解）6.1朴素贝叶斯模型算法原理6.1.1一维特征向量下的贝叶斯模型6.1.2二维特征向量下的贝叶斯模型6.1.3n维特征向量下的贝叶斯模型6.1.4朴素贝叶斯模型简单代码演示6.2案例实战-肿瘤预测模型
王宇韬·2022-11-09 10:35

lstm多变量输入回归预测模型_基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

摘要：还在为设计多输入变量的神经网络模型发愁？来看看大神如何解决基于Keras的LSTM多变量时间序列预测问题！文末附源码！LSTM是一种时间递归神经网络，它出现的原因是为了解决RNN的一个致命的缺陷。原生的RNN会遇到一个很大的问题，叫做ThevanishinggradientproblemforRNNs，也就是后面时间的节点会出现老年痴呆症，也就是忘事儿，这使得RNN在很长一段时间内都没有受到
秦皓喆·2022-11-09 07:45

【预测模型-RBF】基于径向基神经网络实现数据分类附matlab代码

1内容介绍随着现代信息技术的迅速发展，许多领域都积累了大量的数据。我们渴望发现潜在于这些数据中的知识与规律。正是这一需求造就了数据挖掘学科的兴起及数据挖掘技术的发展。作为一个多学科交叉的综合性领域，数据挖掘涉及了数据库、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络和数据可视化等学科。数据分类与预测作为一种重要的挖掘技术有着广泛的应用。在这一研究方向，目前已提出了多种分类方法（如决策树归纳分类、
matlab_dingdang·2022-11-09 07:09

浅谈股价预测模型（四）：分类树算法

摘要及声明1：本文主要介绍通过分类树算法预测股价；2：本文主要为理念的讲解，模型也是笔者自建，文中假设与观点是基于笔者对模型及数据的一孔之见，若有不同见解欢迎随时留言交流；3：笔者希望搭建出一套交易体系，原则是只做干货的分享。后续将更新更多内容，但工作学习之余的闲暇时间有限，更新速度慢还请谅解；4：模型实现基于R4.1.2；之前笔者写过几篇股价的预测文章，不过大多是讲解理念和研究方法，没有落实到具
Simon Cao·2022-11-08 19:27

数学建模--预测类模型

回归分析①适用范围②模型实现3、时间序列分析①自适应滤波法②指数平滑法③移动平均法4、微分方程二、长期预测1、神经网络预测2、logistic模型①模型介绍②模型分析及代码一、中短期预测1、灰色预测法灰色预测模型
派大星先生c·2022-11-08 07:48

回归预测及线性回归

回归预测问题回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖定量关系的一种统计分析方法，预测模型基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以便分析数据间内在规律，并用于预测、控制等问题。
汐颜花·2022-11-07 12:11

图神经网络驱动的交通预测技术：探索与挑战

时空大数据分析是交通预测的利器，将交通路网建模为图网络，将深度学习方法在图网络上进行扩展，通过图神经网络建立时空预测模型，采用图卷积的方式有效地获取路网传感器节点之间的时空相
宋罗世家技术屋·2022-11-07 11:39

【预测模型】基于贝叶斯优化的LSTM模型实现数据预测matlab源码

1算法介绍1.1LSTM人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经网络应该很难来处理这个问题——使
Matlab科研辅导帮·2022-11-06 15:35

时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)

效果一览基本介绍模型搭建程序设计学习总结往期精彩参考资料效果一览基本介绍MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU(卷积门控循环单元)时间序列预测，Bayes-CNN-GRU模型/BO-CNN-GRU模型股票价格预测模型搭建
机器学习之心·2022-11-06 15:04

Keras深度学习实战（33）——基于LSTM的序列预测模型

Keras深度学习实战（33）——基于LSTM的序列预测模型0.前言1.序列学习任务1.1命名实体提取1.2文本摘要1.3机器翻译2.从输出网络返回输出序列2.1传统模型体系结构2.2返回每个时间戳的网络中间状态序列
盼小辉丶·2022-11-06 09:48

基于BP神经网络预测电力负荷（Matlab代码实现）

在已经建立完成的负荷预测模型的基础上，分别收集预测区域的温度、气象等相关数据信息，进而确定所需训练的样本；对上述数据进行归一化处理，经过神经网络正向与反向传递得到期望值；应用B
我爱Matlab编程·2022-11-05 14:39

拓端tecdat|R语言代做使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力，您对数据的了解程度可以带来不同。那么什么是特征工程？
tecdat_cn·2022-11-05 07:44

决策树构建（一）

什么是决策树决策树的构建过程决策树特征属性类型决策树分割属性的选择决策树构建（一）什么是决策树以下图为例特点：在已知各种情况发生概率的基础上，通过构建数来进行分析的方式一种直观的应用概率分析的一种图解法一种预测模型
企鹅家的北极熊·2022-11-04 16:19

【Matlab预测模型】模糊小波神经网络目标威胁评估【含源码 1621期】

一、代码运行视频（哔哩哔哩）【Matlab预测模型】模糊小波神经网络目标威胁评估【含源码1621期】二、matlab版本及参考文献1matlab版本2014a2参考文献[1]包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其
Matlab佛怒唐莲·2022-11-04 11:25

拓端tecdat|R语言混合时间模型预测对时间序列进行点估计

p=6078原文出处：拓端数据部落公众号混合预测-单模型预测的平均值-通常用于产生比任何预测模型更好的点估计。
拓端研究室TRL·2022-11-03 18:16
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