上海餐饮数据集，csv格式，用于基于聚类算法的城市餐饮数据分析与店铺选址案例。 其中包括长度,cy_count,sc_count,lng,lat等信息。

SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列（Python） SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列（Python） SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列（Python）

Java电信数据挖掘系统 1) 本站不保证所提供资料的完整性。 2) 请在使用前查毒。(这也是您使用其它网络资源所必须注意的,虽然所有资料都是经过测试后上传的) 3) 由本站提供的资料对您的网站或计算机造成严重后果的本站概不负责。 4) 转载本站提供的资料请勿删除本说明文件。 5) 本站提供的资料均为网上搜集，如果该资料涉及或侵害到您的版权请立即通知我们，我们会立即处理。 6）请使用WINRAR3.0以上版本解压本站软件。 7）如果你觉得本站提供的资料对您有用，请告诉你的好友，我们将非常感谢。

实用的时间序列分析 这是出版的《 的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 时间序列分析使我们能够分析一段时间内的某些数据并了解数据随时间变化的模式，这本书将使您了解时间序列分析背后的逻辑并将其应用于各个领域，包括财务，业务和社交媒体。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟应用程序名称。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： import os import pandas as pd %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns 您将需要Anaconda Python发行版来运行本书中的示例，并编写自己的Python程序以进行时间序列分析。 可从免费下载。 本书的代码示例是使用Jupyter Noteb

传感器时间序列预测数据集,基于传感器数据的transformer时间序列预测-多变量输入-单+多变量输出

为在大学生中倡导学习统计、应用统计的良好氛围，促进大学生关注经济社会热点难点问题，适应大数据时代下高校及统计部门对统计人才的培养要求，中国统计教育学会、全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会联合举办2021年（第七届）全国大学生统计建模大赛，本届大赛主题为“数据新动能的统计测度研究”，旨在提高大学生数据挖掘、数据分析、运用统计方法及计算机技术处理数据的能力，加强创新思维意识，助力推进统计现代化改革。经过一年的筹备、征集和筛选评议工作，最终选出这26篇优秀论文集结成册，展示当代大学生的统计应用能力和研究水平。 欢迎扫描以上二维码订阅 扫一扫在手机打开 上一篇： 《2022年（第八届）... 下一篇： 关于公布2022年（第... 评论262 0/150 提交 热门评论 相关推荐 关于公布2023年（第九届）全国大学生统计建模大赛报名信息的通知 大赛动态 2023-04-10 10:00595451143 《2023年（第九届）全国大学生统计建模大赛主题解读》（视频） 大赛动态 2023-04-06 09:0046299990 “全国大学生统计建模大赛”成功入

麻雀算法(SSA)优化长短期记忆神经网络的数据多变量时间序列预测，SSA-LSTM多维时间序列预测。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据），AQI预测（Python完整源码和数据） ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据），AQI预测（Python完整源码和数据） ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据），AQI预测（Python完整源码和数据）

时间序列常用数据集（electrity，ETT，exchange，ILL，traffic，weather）

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1We4y1Z7jG/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现BP神经网络的时间序列预测（完整源码和数据) 3. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc