基于GNN 进行分子能量预测（Python完整源码和数据包） 基于GNN 进行分子能量预测（Python完整源码和数据包） 基于GNN 进行分子能量预测（Python完整源码和数据包）

MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元时间序列预测（完整源码和数据） 数据为单变量时间序列数据， 运行环境MATLAB2020b及以上， 程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

MATLAB实现KNN、SA-KNN（模拟退火优化）、GOA-KNN（蝗虫优化算法）分类预测对比（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入多个特征，分三类。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现DNN神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） DNN深度神经网络/全连接神经网络，数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现BP神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） 数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现PSO-BiLSTM粒子群优化长短期记忆神经网络多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测（完整源码和数据） 卷积门控循环单元时间序列预测，数据为单变量时间序列数据,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2020b及以上，运行主程序即可。

应用图神经网络而不是视觉卷积的优势，一个带有图层的类似U-Net的模型。进一步将现有的图形操作专业化，使其对地理拓扑结构敏感，并将池化和上采样操作概括为适用于图形。 （完整源码和数据）

图卷积网络 | PyTorch实现图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）的交通流量预测 > 交通流量预测。图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）的实现 用PyTorch实现 > > 要求 > > - Pytorch > > - Numpy > > - Pandas > > - Matplotlib > > 数据集实例： > > 这些数据集由加州交通局性能测量系统（PEMS-04）收集。 > > 数量：307个检测器 > 特点:流量、占用、速度。 > > 探测数据分析。 > > 1.有三个特征:流量、占有率和速度。首先，我们对数据分布进行可视化分析 > > 2.运行代码：python data_view.py > > 3.每个节点（检测器）都有三个特征，但两个特征的数据分布基本上是静止的，所以我们只取第一维特征。 > > 读取数据集。 > > 在traffic_dataset.py文件中，get_adjacent_matrix和get_flow_data函数是用来读取相邻矩阵和流量数据。 > > 模型训练。 > > 在traffic_predi

Visual C#数据库高级教程(PDF),本书从程序开发的角度，以实例为主线，系统深入地介绍了数据库的基本知识，还介绍了SQL和数据