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2024-07-02 21:44:13 1.31MB python MCMC
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2023-09-18 16:08:42 413KB cnn lstm python ARIMA-CNN-LSTM
基于 Transformer 的锂电池寿命预测(Remaining Useful Life,RUL)(Python完整源码和数据) Packages pytorch 1.8.0 pandas 0.24.2 基于 Pytorch 的 Transformer 锂电池寿命预测(Remaining Useful Life,RUL)
2023-06-24 16:50:39 209.17MB Pytorch Transformer 锂电池寿命预测
使用隐马尔可夫模型预测股市(Python完整源码和数据) 隐马尔可夫模型是一种非常有趣的随机过程,在机器学习领域未得到充分利用。 它们对于分析时间序列特别有用。 这与它们将现实世界过程发出的可观察输出转换为可预测和高效模型的能力相结合,使它们成为用于股票市场分析的可行候选者。 股票市场有几个有趣的特性,使建模变得非常重要,即波动性、时间依赖性和其他类似的复杂依赖性。 HMM 适合处理这些复杂情况,因为它们生成模型所需的唯一信息是一组观察结果(在本例中为历史股市数据)。
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2022-11-25 21:28:06 540KB LSTM 股票数据预测
FILM的长期时间序列预测(Python完整源码和数据) FILM的长期时间序列预测(Python完整源码和数据) FILM的长期时间序列预测(Python完整源码和数据) FILM:用于长期时间序列预测的模型 涵盖五个实际应用:能源、交通、经济、天气和疾病。
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基于LSTM神经网络的时间序列预测(Python完整源码和数据) 基于LSTM神经网络的时间序列预测(Python完整源码和数据) 基于LSTM神经网络的时间序列预测(Python完整源码和数据
2022-11-25 12:26:55 108KB LSTM 神经网络 时间序列