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MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型(
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MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型(
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源码和数据) MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型(
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源码和数据) MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型(
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源码和数据) Python实现MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型(Markov Chain Monte Carlo)
2024-07-02 21:44:13
1.31MB
python
MCMC
ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测(
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源码和数据)
ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测(
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源码和数据),AQI预测(
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源码和数据) ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测(
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源码和数据),AQI预测(
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源码和数据) ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测(
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源码和数据),AQI预测(
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源码和数据)
2023-09-18 16:08:42
413KB
cnn
lstm
python
ARIMA-CNN-LSTM
基于 Transformer 锂电池寿命预测(Remaining Useful Life,RUL)(
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源码和数据)
基于 Transformer 的锂电池寿命预测(Remaining Useful Life,RUL)(
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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
HMM隐马尔可夫模型股票价格预测(
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源码和数据)
使用隐马尔可夫模型预测股市(
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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)。
2022-12-23 16:26:47
67KB
HMM
隐马尔可夫模型
股票价格预测
Python完整源码和数据
面向对象学生信息管理系统(Python)完整版
功能模块: 基本信息管理和学生成绩管理。 基本信息管理模块的主要功能有学生信息的添加、删除、修改、显示和学生数据的导入导出。 学生成绩管理模块的主要功能有统计课程最高分、最低分和平均分。 实现思路: 设计一个学生类,包含学号、姓名、语文成绩、数学成绩和英语成绩等数据成员。 引入OS模块,用于导入导出路径文件信息 设计一个学生管理类,用于定义各个模块的具体功能函数。 设计一个主菜单,两个子菜单,分别管理学生基本信息和学生成绩信息
2022-12-11 23:35:43
9KB
Python
学生信息管理系统
面向对象
1
基于空间感知图神经网络(GNN)和跨级分子轮廓预测(
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源码和数据)
基于空间感知图神经网络(GNN)和跨级分子轮廓预测(
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源码和数据) 基于空间感知图神经网络(GNN)和跨级分子轮廓预测(
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源码和数据) 基于空间感知图神经网络(GNN)和跨级分子轮廓预测(
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源码和数据)
2022-11-28 21:26:29
277KB
空间感知
图神经网络
GNN
完整源码和数据
基于LSTM的股票数据预测(
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源码和数据)
基于LSTM的股票数据预测(
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源码和数据) 基于LSTM的股票数据预测(
Python完整
源码和数据) 基于LSTM的股票数据预测(
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源码和数据)
2022-11-25 21:28:06
540KB
LSTM
股票数据预测
FILM的长期时间序列预测(
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源码和数据)
FILM的长期时间序列预测(
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源码和数据) FILM的长期时间序列预测(
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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。
2022-11-25 16:27:09
1.5MB
FILM
长期时间序列
时间序列
基于Transformers的时间序列平稳性(
Python完整
源码和数据)
基于Transformers的时间序列平稳性分析(
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源码和数据) Transformers 时间序列 数据分析
2022-11-25 12:26:58
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Transformers
时间序列
数据分析
基于DSN(动态稀疏网络)的时间序列分类(
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源码和数据) DSN 动态稀疏网络 时间序列 时间序列分类
2022-11-25 12:26:56
19KB
DSN
动态稀疏网络
时间序列
时间序列分类
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