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本项目利用网络爬虫技术从某天气预报网站抓取某一城市的历史天气数据，构建天气数据分析与预测系统，实现对天气状况、最高气温、最低气温、风力和风向等维度的可视化分析和横向纵向比较， 并构建机器学习聚类算法实现对天气数据的预测分析。

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在之前的文章中我们已经讲过Informer模型了，但是呢官方的预测功能开发的很简陋只能设定固定长度去预测未来固定范围的值，当我们想要发表论文的时候往往这个预测功能是并不能满足的，所以我在官方代码的基础上增添了一个滚动长期预测的功能，这个功能就是指我们可以第一次预测未来24个时间段的值然后我们像模型中填补 24个值再次去预测未来24个时间段的值(填补功能我设置成自动的了无需大家手动填补)，这个功能可以说是很实用的，这样我们可以准确的评估固定时间段的值，当我们实际使用时可以设置自动爬取数据从而产生实际效用。本文修改内容完全为本人个人开发，创作不易所以如果能够帮助到大家希望大家给我的文章点点赞，同时可以关注本专栏(免费阅读)，本专栏持续复现各种的顶会内容，无论你想发顶会还是其它水平的论文都能够对你有所帮助。 时间序列预测在许多领域都是关键要素，在这些场景中，我们可以利用大量的时间序列历史数据来进行长期预测，即长序列时间序列预测（LSTF）。然而，现有方法大多设计用于短期问题，如预测48点或更少的数据。随着序列长度的增加，模型的预测能力受到挑战。例如，当预测长度超过48点时，LSTM网络的预测

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可视化双层网络，上下层是相同节点，可建模同一群人在不同领域的社交情况。 【解压，找到电脑中已安装的multinetx文件夹，替换成我的即可】 详细讲解描述可查看：http://t.csdn.cn/GGmPq

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北京快网科技有限公司（以下简称快网）成立于2006年，是中国领先的技术型专业内容分发网络（CDN）服务提供商。遍布中国重要省市的150多个网络节点和分布亚太、欧美等地区的几十个网络节点组成了快网CDN服务系统CloudCDN，在运营商、知名内容提供商的多家CDN性能对比测试中领先其他CDN供应商。依托该系统，快网为400多家客户提供内容分发服务。为了给客户提供更快、更好的优质服务，快网一方面持续增加研发投入，另一方加强对外合作，不断应用新产品和新技术，优化现有CDN系统的软硬件和网络架构，以求做到“更快•更好”。

随着应用规模的扩大，FTTH设备以及固线的成本有极大的下降空间。在业务融合上，从过去能够提供普通的电话业务到广播电视，如高清晰电视、流媒体到现在目前正在实践的FTTH，今后宽带市场的走向一定时间内会出现ADSL、FTTB+LAN、FTTH共存，短时间内ADSL将持续占主流，DSL和FTTH将会共同发展。在FTTH设备价格由于建设量的增大而逐步降低到DSL的水平后，FTTH市场容量将会大量增加。