包含数据、matlab出图、代码详细说明

Nyc-Taxi-Kaggle-挑战 目标 Kaggle竞赛预测纽约出租车的行驶时间。 该项目的报告在capstone.pdf。 （在这个项目中，我提供了许多链接，如果您是初学者，可以通过这些链接来弄清楚您的概念，如果不理解的话，可以通过project和readme中提供的链接和pdf来了解。） 问题陈述 在本报告中，我们使用来自纽约市出租车和高级轿车委员会的数据来考察Kaggle竞赛，该竞赛要求竞争对手预测纽约市出租车旅行的总行驶时间（trip_duration）。 Kaggle提供的数据是作为CSV文件提供的结构化数据。 CSV文件中的数据包括多种格式：时间戳，文本和数字数据。 这是回归分析，因为输出（总行驶时间）是数字。 我将使用几种机器学习方法来完成预测任务，这些方法是线性回归，k最近邻回归，随机森林和XGBoost。 将使用均方根对数误差对模型进行评估。 总览 我使用Jupyter_Notebook在dekstop上执行此项目，并且在使用python的远程服务器上也无需使用Jupyter_notebook来执行。 软件和库 Python 3 Scikit-learn：Pyt

代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用

代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码代码 基于AR预测模型的未来油价预测代码

代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码

代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组

代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模

针对目前开采沉陷预计方法的种种缺陷,提出了一种新的预计方法。将果蝇优化算法(FOA)与支持向量机(SVM)相结合,建立FOA-SVM预测模型。选取煤层倾角、采厚、平均采深等参数作为模型的输入参数,最大下沉量作为模型的输出参数。选取训练集样本,应用FOA对SVM的参数进行寻优,确定最佳的SVM参数。采用预测集样本对该预测模型进行检验,同时将该模型预测性能与其他预测模型进行对比分析。结果表明:与GA-SVM模型、PSO-SVM模型和神经网络预测模型相比,该模型具有更高的预测能力和泛化能力,可以较好地实现对开采沉陷的预测。

为有效预测煤与瓦斯的突出强度，分析了煤与瓦斯突出的主要影响因素，建立了基于粒子群优化支持向量机方法(PSO-SVM)的煤与瓦斯突出强度预测模型，通过实例对该模型的预测效果进行检验，同时还分别采用了BP神经网络(BP-NN)和支持向量机方法(SVM)对该实例进行了预测，进而对这3种方法的预测精度进行了比较。分析结果表明3种方法的预测准确率PSO-SVM为87.5％、BP-NN为50％、SVM为62.5％。可见，PSO-SVM方法的预测效果要好于BP-NN和SVM，对煤矿煤与瓦斯突出强度预测具有一定的参考价值

遗传算法嵌入粒子群算法优化LSSVM回归预测模型 pso-ga-lssvm 遗传算法嵌入粒子群算法优化LSSVM回归预测模型 直接替换数据就可以运行