该函数根据加速度时间序列计算地震参数。 具体来说，它计算速度与时间、位移与时间、峰值地面加速度 (PGA)、峰值地面速度 (PGV)、峰值地面位移 (PGD)、Arias 强度与时间、总 Arias 强度 (Ia)、5% 之间的时间和 75% 的 Ia 已经发生（显着持续时间 D5-75），发生 5% 和 95% Ia 之间的时间（显着持续时间 D5-95），平均周期（Tm），伪加速响应谱（Sa），伪速度响应谱 (Sv)、位移响应谱 (Sd) 和傅立叶幅度谱 (FAS)。

岭回归和Lasso回归 需要数据的请私信我

预测能源时间序列 该项目处于开发的初期阶段。 我目前正在Tempus Energy处理时间序列问题-在为Tempus构建工作工具时，我尝试将其移植到该库中。 回购目标 此回购的目的是提供一组工具和能源问题的时间序列预测示例。 可重复使用的工具存在于forecast/forecast -项目特定的代码存在于projects/project_name 。 项目文件夹的结构是灵活的。 数据 用于刮擦公开可用的能源数据集的工具以及用于训练模型的清洁和处理数据的工具。 刮ing Elexon（英国网格数据） 加工 埃莱克森 风电场数据 Makridakis_2018_statistical_ml_concerns.pdf Original data: No pre-processing is applied. • Transforming the data: The log or the B

goNfCollector:一套收集和分析Netflow并将其导出到许多数据库和应用程序的工具，例如InfluxDB时间序列数据

G-P 算法同时求关联维和Kolmogorov熵 (输入时间序列数据) Contents.m CorrelationIntegral.dll LM2.p LorenzData.dll Main_KolmogorovEntropy_GP.m

第一章 绪 论 1 第二章 相关技术介绍 4 第三章 需求分析 8 3.1可行性分析 8 3.1.1经济可行性 8 3.1.2技术可行性系 8 3.2解决重点问题分析 9 3.3 系统功能需求 9 3.4 业务流程分析 3.5系统用例图 3.6数据流程图 3.7数据字典 第四章 系统总体设计 15 4.1结构功能设计 4.2系统总体结构图 4.2.1总体结构图 4.2.2后端结构图 4.3 系统数据库设计 16 4.3.1 系统E-R实体图设计 4.3.2数据库逻辑结构设计 第五章 系统功能实现 19 5.1 微信主界面功能实现 5.2 文字搜索功能实现 20 5.3拍照识别功能实现 21 5.4课堂功能实现 24 5.5帮助功能实现 25 5.6答题功能实现 27 第六章 系统测试 30 6.1 测试目的 30 6.2系统测试的范围 30 6.3测试方法 30 6.4系统的功能测试 30 6.5测试结果分析 30 第七章 结束语 36 参考文献 37 致 谢 38 附 录 39

虚拟解释变量回归.

第1章 RAPIDMINER STUDIO简介 第2章 设计分析流程 第3章 数据和结果可视化 第4章 数据管理：资源库 第5章 数据探索 第6章 数据预处理 第7章 关联分析与关联规则 第8章 K-MEANS 聚类、辨别分析 第9章 线性回归与逻辑回归 第10章决策树与神经网络 第11章 文本挖掘 第12章 WEB挖掘 第13章 推荐系统 第14章 模型评估与优化 第15章 时间序列 第16章 宏、循环和数据集处理 第17章 异常检测

数据挖掘技术与分类算法研究 数据挖掘技术与分类算法研究

几种分类算法的论述，以及研究现状。包括决策树，关联规则，神经网络，贝叶斯等。