garch预测

2020-03-24

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task2数据分析【代码摘要】赛题：零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测地址：[https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance
黑乎乎AI·2024-08-29 09:10

机器学习（ML）算法分类

以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法：一、监督学习算法监督学习算法使用标记（即已知结果）的训练数据来训练模型，以便对新数据进行预测。
活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

2021年文博行业十大趋势

新年伊始，文博圈邀请相关专业人士，对文博行业2021年发展趋势进行了预测：1、“紧日子”还将继续因为疫情，2020年国家出台税费减免政策，力度之大，前所未有。
筑思想2020·2024-08-29 05:49

如何做预测

生活中，处处都要有做预测，从天气预报到买股票…《信号与噪音》一书中主要讲了四个问题：第一，为什么预测会失败？
小小投资人·2024-08-29 05:47

逆境生存之道：如何应对黑天鹅事件

@善用网文读书提升认知，知识改变命运01有时现实比小说发展得更迅速、更难预测。故事必须遵从某些约定俗成的情节设定模式，以便让观众觉得合情合理，但现实却不存在这一掣肘。
水滴识穿·2024-08-29 02:40

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism）三、研究内容与方法四、预期成果与贡献五、结论与展望2运行结果3参考文献4Mat
程序辅导帮·2024-08-28 23:57

日精进77

我是人民商场珠宝城的孙建红，今天是我日精进行动第77天预测在这个世界上比18314天还要长，给大家分享我今天的进步，我们互相勉励，携手前行。每天进步一点点，距离成功便不远。
知足常乐孙·2024-08-28 22:37

探索数据世界的钥匙：机器学习中的线性回归

而机器学习，作为这一领域的璀璨明珠，以其强大的数据分析与预测能力，正逐步改变着我们的世界。
程序员-李旭亮·2024-08-28 21:19

邵伟华四柱预测学入门(陈园) 第六章 十神之性

第六章十神之性第一节十神生克十神是指天干透出之财官印星等，包括地支藏干。它们之间的生克关系，也即五行的生克关系。十神侧重人事分析，五行侧重个人禀气份量的轻重，两者相辅相成，不可偏废。故章专论与十神有关之性质，随后章节也是有合论有分论，学习者可从中两者间的密切联系。十神相生：正偏财生官杀，官杀生枭印，印枭生日主劫比，劫比生伤食，伤食生正偏财。十神相克：正偏财克枭印，枭印克伤食，伤食克官杀，官杀克日主
Color_world·2024-08-28 19:39

读书语录分享1

1.人生的不可预测，告诉我们在任何时候都要抱着一份希望。遇到了一个挫折，有时候可能也蕴藏着一个机遇，蕴藏着一条新的道路。愿你有好运气，如果没有，愿你在不幸中学会慈悲。
MVP111·2024-08-28 19:58

全英赛赛首轮预测，国羽男双恐全军覆没，女单混双形势好

全英赛赛首轮预测，国羽男双恐全军覆没，女单混双形势好。北京时间3月16日，2022全英羽毛球公开赛就将开打，国羽将在多个项目出击。从分组对阵的形势来看，国羽男双形势最严峻，女单混双分组最好，女双次之。
虫大话体坛·2024-08-28 15:37

python调用statsmodels模块实现整合移动平均自回归模型(ARIMA)——以预测股票收盘价为例.md

文章目录程序简介程序/数据集下载代码分析程序简介调用statsmodels模块对上证指数的收盘价进行ARIMA模型动态建模，ARIMA适合短期预测，因此输入为15个数据，输出为1个数据程序输入：原序列，
爆米LiuChen·2024-08-28 14:28

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

【ShuQiHere】在机器学习中，优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。
ShuQiHere·2024-08-28 13:20

【机器学习】初学者经典案例（随记）

类型监督学习：使用带标签的数据进行训练，包括分类（如垃圾邮件检测）和回归（如房价预测）。无监督学习：使用不带标签的数据进行训练，包括聚类（如客户细分）和降维（如主成分分析）。
听忆.·2024-08-28 11:09

全网爆火的第一本程序员的Agent入门书籍——《大模型应用开发 动手做AI Agent》

OpenAI创始人奥特曼预测，未来各行各业，每一个人都可以拥有一个AIAgent；比尔·盖茨在2023年层预言：AIAgent将彻底改变人机交互方式，并颠覆整个软件行业；吴恩达教授在AIAscent2024
AI大模型-搬运工·2024-08-28 11:06

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营｜机器学习基础之案例学习

例如：机器学习预测某一个时间段内的PM2.5，机器要找到一个函数f，输入是跟PM2.5有关的的指数，输出是明天中午的PM2.5的值。分类（classification）：让机器做选择题，先准备
Monyan·2024-08-28 11:06

第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程

目录摘要一．问题重述二．模型假设三．符号说明四．问题分析五．数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六．问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2
格图素书·2024-08-28 09:28

FlexSim：FlexSim仿真优化方法与策略

它通过模拟现实世界中的系统和流程，帮助用户分析、预测和优化系统性能。FlexSim的核心优势在于其直观的用户界面、强大的建模功能和深入的分析工具，使得即使是复杂的系统，也能被精确地建模和优化。
kkchenjj·2024-08-28 08:25

Kesci：Tensorflow 实现 LSTM——时间序列预测

LSTMhttps://www.kesci.com/home/project/5a38a9c00e1fc52691fd9c72这篇文章将讲解如何使用lstm进行时间序列方面的预测，重点讲lstm的应用，
萧居士·2024-08-28 08:20

用Python实现时间序列模型实战——00.学习内容及计划

学习如何进行时间序列的模型评估和预测。实践时间序列分析和预测的典型案例。学习时长共计6周，每周5天学习时间（周末休息或复习）。第1周：
写代码的M教授·2024-08-28 08:49

用Python实现生信分析——基序（Motif）识别详解

基序识别是指从一组生物序列中识别出保守的短序列片段，这对于功能预测、基因调控网络分析
写代码的M教授·2024-08-28 08:19

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。
翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

⛄一、遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。
Matlab领域·2024-08-28 02:46

回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM 多特征输入单输出

回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM多特征输入单输出文章目录一、基本原理1.北方苍鹰优化算法(NGO)2.正则化极限学习机(RELM)3.NGO-RELM
机器不会学习CL·2024-08-28 02:44

回归预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出

回归预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出文章目录前言时序预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据时序预测
机器不会学习CL·2024-08-28 02:14

有没有更好的人生算法2——自我塑造

三．在行动中学习和前进，世界具有不可预测性，人生不是准备一场完美的晚宴，而是一场试错。四．给自己建立反馈机制，不断纠错、更新、迭代。有了以上四个原则做为条件，我们可以
40班LQ·2024-08-28 02:51

随机森林（Random Forest）VS 提升树（Boosting Trees）

随机森林（RandomForest）通俗的类比：想象你有一个班级里的多位老师（决策树），你让他们每个人都独立地给出意见（预测）。每个老师的意见可能不完全一致，因为他们对问题的理解和方法不同。
高大黑白涂鸦·2024-08-27 21:40

时序分解 | Matlab实现NGO-ICEEMDAN基于北方苍鹰算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍信号处理是现代科学技术中的重要组成部分，而信号去噪作为信号处理的一个重要分支
天天Matlab代码科研顾问·2024-08-27 16:10

Python(R)均方根误差平均绝对误差导图

要点回归模型评估指标评估薪水预测模型评估员工倦怠率模型评估大气分析生成式对抗模型目标对象缺失下，性能估算法追踪模型误差指标降尺度大气学模拟模型准确性评估蛋白染色质相互作用模型评估Python回归误差指标平均绝对误差表示数据集中实际值和预测值之间的绝对差的平均值
亚图跨际·2024-08-27 15:31

基于灰狼优化算法(GWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法原理与模型构建1.灰狼优化算法(GWO)2.CNN-BiGRU-Attention模型3.GWO优化CNN-BiGRU-Attention模型三、研究步骤与实现1.数据预处理2.模型构建与训练3.性能评估四、研究展望与挑战2
qq_551705769·2024-08-27 14:27

回归预测|基于北方苍鹰优化核极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-KELM 多特征输入单输出

回归预测|基于北方苍鹰优化核极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-KELM多特征输入单输出文章目录一、基本原理1.基本原理核极限学习机（KELM）2.NGO-KELM回归预测流程1.数据预处理2.
机器不会学习CL·2024-08-27 13:16

深度学习岩土工程+离散元PFC仿真应用=数字化智能岩土预测？噂都假嘟？

据调查，目前在岩土工程领域内，深度学习的应用主要集中在以下几个方面：1.预测模型开发：使用深度学习来预测土壤和岩石的力学行为，例如土压力、剪切强度等。2.数据驱动特性分析：通过机器学习算法分析大
好好学仿真·2024-08-27 12:11

代谢组数据分析（十八）：随机森林构建代谢组诊断模型

介绍使用随机森林算法和LASSO特征选择构建了一种胃癌（GC）诊断预测模型。参与者（队列1，n=426）通过随机分层抽样分为发现数据集（n=284）和测试集（n=142）。
生信学习者2·2024-08-27 10:27

太阳快船西部决赛的3个大胆预测

西部决赛已定，菲尼克斯太阳队将和洛杉矶快船队开展新一轮的七场系列赛，而最终的胜利者会进入NBA总决赛。这两支球队在防守端都非常出色，并且在整个季后赛中都克服了逆境来到这里。这应该是一场势均力敌的战斗，可以归结为谁可以保持健康，谁就能走到最后。克里斯保罗和科怀伦纳德已经被排除在第一场比赛之外。保罗目前仍然在联盟的健康和安全协议中，一旦他被检测健康就会回来。伦纳德在上一场对阵犹他爵士队的系列赛中膝盖受
黑脸大彬哥·2024-08-27 08:20

回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM 多特征输入单输出 高引用先用先创新

回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM多特征输入单输出高引用先用先创新文章目录前言回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM
机器不会学习CL·2024-08-27 08:43

时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention

时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention文章目录前言时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测
机器不会学习CL·2024-08-27 08:13

基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.白鲸优化算法（BWO）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（Attention）三、模型构建与优化1.模型结构2.模型优化四、实验结果与分析五、结论与展望2运行结果3参考文献4M
科研_研学社·2024-08-27 06:33

基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.鲸鱼优化算法(WOA)2.CNN（卷积神经网络）3.BiGRU（双向门控循环单元）4.Attention机制三、模型构建与优化1.模型结构2.模型优化四、实验结果与分析五、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab
程序辅导帮·2024-08-27 06:00

基于北方苍鹰算法优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.模型组成2.研究步骤三、研究成果与应用前景四、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，
然哥爱编程·2024-08-27 05:58

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism）三、研究内容与方法四、预期成果与贡献五、结论与展望2运行结果3参考文献4Mat
创新优化代码学习·2024-08-27 05:57

基于物理信息的深度神经网络模拟混凝土中氯离子的扩散

氯离子在混凝土中的扩散是一个复杂的化学物理过程，对混凝土腐蚀起始时间的预测具有重要意义。但考虑到混凝土的非线性氯离子结合能力，模拟氯离子扩散的方程是有限的。
算法如诗·2024-08-27 03:48

每天一个数据分析题（二百二十）

A.预测原始数据的标签B.预测上一个模型的残差C.降低模型的偏差D.降低模型的方差题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-27 00:26

奇门遁甲预测

首先说明一点，所有的周易预测，都是一门技术，是顺应自然规律的推演和提炼。不是神神叨叨的迷信。
玉虚宫掌门人·2024-08-26 20:57

山洪灾害研究

这类规划通常包括以下几个方面：基础理论研究：包括山洪形成机制、预测与
好好学习的不知名程序员·2024-08-26 16:29

Python相关系数导图

要点量化变量和特征关联绘图对比皮尔逊相关系数、斯皮尔曼氏秩和肯德尔秩汽车性价比相关性矩阵热图大流行病与资产波动城镇化模型预测交通量宝可梦类别特征非线性依赖性捕捉向量加权皮尔逊相关系数量化图像相似性Python
亚图跨际·2024-08-26 14:12

计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统 体育赛事热度预测系统 体育赛事数据分析 体育赛事可视化 体育赛事大数据 机器学习 大数据毕业设计 大数据毕设 机器学习 人工智能

开发技术前端：vue.js、element-ui、echarts后端：springboot、mybatis大数据：spark、hadoop数据库：mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法：协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型、SVD神经网络混合推荐算法、lstm模型、KNN、CNN、Sklearn、K-Means第三方平台：百度AI、阿里云短信、支付宝沙箱支付爬虫：Pythonchrome-
计算机毕业设计大全·2024-08-26 13:43

PyTorch深度学习模型训练流程的python实现：回归

回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。
moyao_miao·2024-08-26 11:21

勇气读书会第十二天打卡日记

图片发自App2012年初，世界经济论坛新兴技术全球议程理事会将教育技术预测为对世界影响最大的十大新兴技术之一，他们说，“我们需要更强的教育技术，来应对青少年教育中出现的挑战。
甘肃省天水市海湾小学_马国强·2024-08-26 11:24

基于深度学习的环境数据分析

环境数据分析在气候变化、污染监测、生态系统保护和自然灾害预测等领域具有重要应用价值。
SEU-WYL·2024-08-26 08:05

基于深度学习的生产流程自动化

通过利用深度学习算法对大规模数据进行分析与预测，生产流程自动化系统可以优化资源分配、提高生产效率、降低成本，并适应快速变化的市场需求。
SEU-WYL·2024-08-26 07:58
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