日前电价预测

Transformer-LSTM混合模型在时序回归中的完整流程研究

Transformer-LSTM混合模型在时序回归中的完整流程研究引言与背景深度学习中的长期依赖建模一直是时序预测的核心问题。
KingDol_MIni·2025-05-07 13:10

2025 年 AI 十大展望：软件市场扩大 10 倍、系统比模型更重要、OpenAI 先发优势消退...

尽管有ScalingLaw放缓这样的疑虑，但整体而言，多数业内人士对AI过去一年的诸多进展感到兴奋，对新的一年AI的发展更是充满期待，尽管他们对未来的预测可能不尽相同。
OneFlow深度学习框架·2025-05-07 10:23

网络性能测试工具：iperf3介绍

所以提前预测网络带宽的瓶颈还是非常有必要的。ipef3工具，是一个用于测试网络带宽的开源工具，用于评估网络的性能和吞吐量，他是iperf工具的第三
锅锅来了·2025-05-07 07:33

一文读懂机器学习：分类（classification）、回归（regression）、排名（ranking）、uplifting（提升效果）和异常检测（Anomaly detection）

它广泛应用于金融（信用评分）、医疗（疾病预测）、自动驾驶（路径规划）和自然语言处理（机器翻译）等领域，关键概念包括特征、模型、过拟合和交叉验证。本文我们使用ydf方法进行分别介绍。
此星光明·2025-05-07 07:31

【Transformer-GRU回归预测】Transformer-GRU多变量回归预测

导入所需库fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.pipeli
默默科研仔·2025-05-07 06:56

Python, Go 语言开发全球气候实时播报APP

###系统架构设计```mermaidgraphTDA[用户终端]-->B{API网关-Go}B-->C[实时数据流-Go]B-->D[气候模型-Python]C-->E[(时序数据库)]D-->F[预测结果缓存
Geeker-2025·2025-05-07 01:31

关于xgboost模型下得到每个变量(维度)评分的实践研究

一.研究背景树模型和评分卡相比，有着预测精度高，模型训练过程相对简单的优点，但其在变量的解释性上，相较于评分卡有一定的差距；一般的树模型能给出每个变量的重要性，但其每个变量与模型最终的预测值之间的量化（
一苇所如·2025-05-06 22:41

使用OpenCV和dlib库进行人脸关键点定位

文章目录引言一、环境准备二、代码实现解析1.导入必要的库2.加载图像和人脸检测器3.加载关键点预测模型4.检测并绘制关键点5.显示结果三、68个关键点的含义四、常见问题解决五、总结引言人脸关键点定位是计算机视觉中的一项基础任务
知舟不叙·2025-05-06 22:08

【时空数据库实战】Python连接PostgreSQL全指南：从基础到GIS地理数据处理（附NASA卫星数据案例）

本文教你用Python处理NASA地理空间数据，实现台风轨迹预测！”“文末揭秘PostGIS性能优化秘籍，让空间查询速度提升10倍！”
全息架构师·2025-05-06 21:01

python实现cnn特征提取_GitHub - lxztju/pytorch_classification: 利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，.

等图像分类网络，可以根据需要再行利用torchvision扩展其他的分类算法实现功能基础功能利用pytorch实现图像分类包含带有warmup的cosine学习率调整warmup的step学习率优调整多模型融合预测
weixin_39662142·2025-05-06 19:23

基于深度学习的NBA赛事分析与预测系统（开题报告）

本科毕业论文（设计）开题报告学生姓名开题报告日期指导教师姓名指导教师职称毕业论文题目基于深度学习的NBA赛事分析与预测系统开题报告内容1.选题背景和意义在信息化与智能化快速发展的今天，体育赛事的数据分析与预测已成为评估球队实力和吸引观众关注的重要手段
shejizuopin·2025-05-06 19:52

Mamba模型时间序列预测

Mamba模型时间序列预测1.概述实现一个基于Mamba模型的时间序列预测系统。Mamba是一种新型的序列模型架构，结合了状态空间模型(SSM)和注意力机制的优点，在处理长序列数据方面表现出色。
长长同学·2025-05-06 19:21

记录连续上升数字的个数[洛谷P1567 统计天数]

他希望用研究的结果预测未来的天气。经历千辛万苦，他收集了连续N(1≤N≤10^6)天的最高气温数据。现在，他想知道最高气温一直上升的最长连续天数。输入格式第1行：一个整数N。
良木林·2025-05-06 17:08

pytorch入门案例（来自B站up主刘二大人视频）

1简介选择IDE为pycharm，文中y_hat表示预测值案例如下:已知x=1时，y为2；x=2时，y为4；x=3时，y为6，现利用线性模型（不含偏置量，仅包含斜率参数，即y_hat=w*x）预测x=4
侃山·2025-05-06 16:36

困惑度（Perplexity）

它反映了语言模型对给定文本的预测能力。简而言之，困惑度是语言模型对文本的“不确定性”或“混乱度”的度量，数值越低，说明模型对文本的预测能力越强。
彬彬侠·2025-05-06 16:03

深度学习在油气地震资料反卷积中的应用

传统方法(如维纳滤波、预测反卷积等)存在对噪声敏感、假设条件严格等局限。深度学习方法通过数据驱动的方式学习更复杂的反卷积映射关系。
东北豆子哥·2025-05-06 15:26

推荐系统算法的发展现状与挑战分析

在当前大数据环境下，推荐系统不仅能够利用用户的浏览、点击、购买等行为进行智能化分析，还可以通过深度学习等先进技术提升预测准确性，
智能计算研究中心·2025-05-06 14:54

当前人工智能领域的主流高级技术及其核心方向

应用场景：机器翻译、文本生成、蛋白质结构预测（AlphaFold）。神经辐射场（NeR
小赖同学啊·2025-05-06 10:26

CNN-Attention分类预测 | Matlab实现多特征分类预测

✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)和注意力机制(AttentionMechanism)在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成功。近年来，随着多模态数据和复杂任
Matlab算法改进和仿真定制工程师·2025-05-06 10:54

数字内容体验未来趋势：AI赋能与数据洞察重塑交互模式

当前，从用户行为预测到动态内容适配，算法驱动的智能系统已能够实现毫秒级响应，使个性化推荐准确度突破70%行业阈值。
探码科技·2025-05-06 09:50

多步预测方法

(1)直接多步预测法。利用多个预测模型，每个预测模型输出一个预测值，预测值按序排列构成多步预测结果。缺点是需要消耗大量的训练时间。(2)迭代多步预测法。
Star147258·2025-05-06 02:29

材料力学优化算法：遗传规划(GP)：材料力学优化的并行遗传规划_2024-08-08_04-06-30.Tex

在材料力学中，GP可以用于优化材料的结构设计、预测材料性能、以及解决
chenjj4003·2025-05-05 23:42

电力负荷预测时空建模：图卷积与LSTM联合网络架构详解

一、技术原理与数学公式1.1时空建模核心思想电力负荷预测需同时考虑：空间相关性：变电站/用户间的拓扑连接关系（图结构）时间依赖性：负荷序列的周期性、趋势性特征Yt+1=f(G,Xt−T:t)(G为电网拓扑图
燃灯工作室·2025-05-05 22:38

【神经网络与深度学习】深度学习中的生成模型简介

不同类型的生成模型在原理和结构上各有特点，适用于不同的任务，如图像生成、文本生成和时间序列预测等。本文将介绍几种常见的生成模型，并分析其核心特点和应用场景。
如果树上有叶子·2025-05-05 21:31

LLM 的边界，真的只是预测下一个 Token 吗？

他坚持认为，LLM本质上仍是“Token生成器”，其核心在于预测离散Token序列，而非构建对世界的稳健理解。
turingbooks·2025-05-05 18:13

使用Python进行股票分析

Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了许多工具和库，可以帮助您进行股票分析和市场预测。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行股票分析，并演示一些常用的库和技术。
NoerrorCode·2025-05-05 17:04

数据服务自动化扩缩容策略设计

首先解析扩缩容的核心架构与关键技术，通过排队论模型和机器学习算法构建负载预测模型；然后结合Kubernetes实战演示自定义扩缩容控制器开发，详细讲解基于指标驱动的动态调整策略；最后分
AI天才研究院·2025-05-05 15:53

【电动车】【超级棒】基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究一、引言二、蒙特卡洛模拟法简介三、电动汽车充电负荷影响因素分析四、蒙特卡洛模拟法在电动汽车充电负荷预测中的应用五、实例分析六、结论与展望2
创新优化代码学习·2025-05-05 11:25

【电动车】【超级棒】基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究一、引言二、蒙特卡洛模拟法简介三、电动汽车充电负荷影响因素分析四、蒙特卡洛模拟法在电动汽车充电负荷预测中的应用五、实例分析六、结论与展望2
yyds_2201·2025-05-05 11:53

【电动车】【超级棒】基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究一、引言二、蒙特卡洛模拟法简介三、电动汽车充电负荷影响因素分析四、蒙特卡洛模拟法在电动汽车充电负荷预测中的应用五、实例分析六、结论与展望2
wlz249·2025-05-05 10:51

【电动车】【超级棒】基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究一、引言二、蒙特卡洛模拟法简介三、电动汽车充电负荷影响因素分析四、蒙特卡洛模拟法在电动汽车充电负荷预测中的应用五、实例分析六、结论与展望2
程序辅导帮·2025-05-05 10:47

2022年美国大学生数学建模（MCM/ICM）C题：量化交易策略

使用你的模型，预测最初的1000美元投资在2021年9月10日会产生多少价值。证明你的模
理想不闪火·2025-05-05 09:45

2025年数学建模美赛 灰色预测模型：应用与实战 思路解析和代码 2025年美赛（MCM/ICM）

（全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析，没有代写论文服务，只会发布思路和代码，因为赛制要求，不会回复私信。内容可能达不到大家预期，请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员，会充分利用chatgpto
YOLO实战营·2025-05-05 09:43

财富密码！AI如何推动金融行业新革命？

人工智能（AI）就像一位无时无刻不在计算的金融专家，能够分析海量数据、预测市场走向、检测欺诈行为，并且为每个人提供个性化的理财建议。
AI改变未来·2025-05-05 08:04

数智化计划调度：破解制造业效率密码

全链路计划引擎：让生产预测"预见未来"传统ERP系统的月度计划模式已无法适应市场需求。重构的生产计划优化系统，通过AI需求预测模型，将订单预测准确率提升40%。系统实时对接供应商数据、
蓝卓工业操作系统·2025-05-05 08:02

决策树在电信客户流失分析中的实战应用

如何准确预测客户是否会流失，并采取相应措施挽留客户，是电信企业关注的重点。
不吃香菜？·2025-05-05 05:13

AI 与生物技术的融合：开启精准医疗的新纪元

AI技术在生物数据处理、基因分析、疾病预测和药物研发等方面展现出巨大的潜力，为精准医疗的实现提供了强大的支持。本文将探讨AI与生物技术融合的背景、技术优势、应用场景以及未来的发展方向。一、AI与
Blossom.118·2025-05-05 04:40

泰迪杯特等奖案例学习资料：基于多模态数据融合与边缘计算的工业设备健康监测与预测性维护系统

（第十三届泰迪杯数据挖掘挑战赛特等奖案例解析）一、案例背景与核心挑战1.1应用场景与行业痛点在智能制造领域，工业设备（如数控机床、风力发电机）的健康状态直接影响生产效率和运维成本。传统维护方式存在以下问题：故障响应滞后：依赖定期检修，突发故障导致停机损失，平均每小时损失达10万元。数据异构性高：设备状态数据来源多样（振动、温度、电流等），采样频率差异大（1Hz~10kHz），融合困难。实时性要求苛
学习的锅·2025-05-05 02:23

【Java面试准备】共享变量问题？

不可预测的行为：线
yyst_Serendipity·2025-05-05 01:18

Python中的时间序列分析与预测技术

Python中的时间序列分析与预测技术时间序列分析是数据科学中的重要领域，它涵盖了从数据收集到模型构建和预测的整个过程。Python作为一种强大的编程语言，在时间序列分析和预测方面有着丰富的工具和库。
程序员Gloria·2025-05-04 23:07

基于PyTorch构建神经网络预测模型

建立一个基于PyTorch的神经网络模型来预测输出，可以遵循以下步骤：定义问题：首先明确问题是回归问题还是分类问题。如果输出是连续的数值，则可能是一个回归问题；如果输出是离散值，则可能是一个分类问题。
老歌老听老掉牙·2025-05-04 22:03

什么是机器学习，机器学习的用途？

所谓的泛化能力简单地讲就是通过算法训练得到的模型对新的数据预测的准确性有很大的提高与改进。模型泛指从数据中学习到的结果，也可以理解为潜在的一种规律。机器学习
悠悠海风·2025-05-04 22:28

目标检测中的损失函数(三) | SIoU WIoUv1 WIoUv2 WIoUv3

传统的边界框回归的损失函数依赖于预测框与真实框之间的距离、重叠面积和长宽比等度
悠悠海风·2025-05-04 14:06

机器学习实战：鸢尾花分类

项目目标使用经典的鸢尾花数据集（IrisDataset），通过支持向量机（SVM）算法训练一个分类模型，能够根据花瓣和萼片的测量数据预测鸢尾花的种类。
学术乙方·2025-05-04 13:00

机器学习实战：以鸢尾花数据集分类问题为例

文章将详细介绍数据预处理、模型选择、训练、评估以及预测等步骤，并提供完整且可直接运行的代码示例。一、项目背景与数据集介绍鸢尾花数据集是
Tech Synapse·2025-05-04 13:30

逻辑回归基本流程及鸢尾花项目实战

一、逻辑回归基本流程1、逻辑回归从一组样本的多个特征值中学习规律，建立模型（学习的模型抽象为一个公式f(x)），用这个模型来预测其他样本的结果。而逻辑回归是将预测结果分类。
懿小迪·2025-05-04 13:28

量化投资如何用机器学习预测股价？普通人需要哪些工具入门？

推荐阅读：《【最全攻略】券商交易接口API申请：从数据获取到下单执行》量化投资如何用机器学习预测股价？普通人需要哪些工具入门？机器学习预测股价的基本逻辑股票价格预测本质上是个时间序列预测问题。
股票量化·2025-05-04 09:10

从零搭建量化交易工具链：Python数据处理、策略回测与机器学习实战指南

深度学习模型预测准确却无法
灏瀚星空·2025-05-04 09:38

2025年第二十二届五一数学建模竞赛题目C题 社交媒体平台用户分析问题

现某社交媒体平台需深入分析现有用户和博主之间的互动行为关系，来预测
小驴数模·2025-05-04 09:35

PySR：智能优化的符号回归库

与传统的黑盒预测模
芮伦硕·2025-05-04 09:35
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