中国分省份市场化指数（简称“市场化指数”）是一个用指数形式衡量全国各省、自治区和直辖市市场化相对进程的指数体系，数据涵盖了全国31个省、自治区、直辖市（以下简称“省份”）在1997—2022年的市场化相对进程总体评分及排序、各方面指数和分项指数评分及排序（西藏个别年份数据暂缺）。市场化指数包含总指标以及各个分项：政府与市场关系、非国有经济发展、产品市场的发育程度、要素市场的发育程度、市场中介组织的发育和法律制度环境。

基于隐马尔可夫链与gru循环神经网络模型的交通拥堵指数预测 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。

(高职)JH6-大数据金融--股票指数中的玄机ppt课件.pptx

提出了一种利用简单结构实现高阶指数曲率补偿和高电源电压抑制比的带隙基准电压源。利用正温度系数的反向饱和电流IS和双极型晶体管正向导通时的电流增益β以及Trimming修条电阻实现温度补偿，同时采用Wilson电流镜和电压负反馈技术来提高PSRR。仿真结果表明，该基准电压源达到了6.9 ppm/℃的温度系数，低频时PSRR最高达92 dB和39.3 ppm/V的线性调整率。

代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SVM神经网络的上证开盘指数预测回归预测分析代码代码 基于SV

标准化干旱分析工具箱 (SDAT) 提供了用于推导非参数标准化干旱指数的通用框架。 当前指标存在时间不一致和统计不可比性等缺陷。 不同的指标有不同的尺度和范围，它们的值不能直接相互比较。 大多数干旱指标依赖于拟合数据的代表性参数概率分布函数。 但是，参数分布函数可能不适合数据，尤其是在大陆/全球尺度研究中。 SDAT 基于非参数框架，可应用于不同的气候变量，包括降水、土壤湿度和相对湿度，而无需假设具有代表性的参数分布。 该框架最吸引人的特点是它导致基于不同变量的统计一致的干旱指标。 SDAT 可用于生成非参数标准化干旱指标，例如： - 标准化降水指数 (SPI)， - 标准化土壤水分指数 (SSI)， - 标准化径流指数 (SRI) - 标准化流量指数（SSFI）， - 标准化相对湿度指数 (SRHI)， - 标准化地下水位指数（SGI）， - 标准化地表水供应指数 (SSWSI)， -

空气质量预测 近年来，空气污染急剧增加，并且对所有生物造成的影响更糟。 世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。 因此，控制和预测空气质量指数已成为必要。 在此研究项目中，我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI归类。 对于AQI预测，我们已经实现了五个回归模型主成分，偏最小二乘法，留一维CV的主成分，留一维CV的偏最小二乘，多个印度城市的多元回归AQI数据。 根据AQI的值，AQI指数进一步分为6个不同的类别，即“好，满意，中，差，非常差和严重”。 为了预测AQI桶，我们使用重复CV分类算法开发了三种分类模型，分别是多项式Lo​​gistic回归和K最近邻和K最近邻。 来自印度不同城市的空气质量数据集，具有留一法交叉验证的PLS模型。

应用EM算法研究了多元混合指数分布场合下，正常应力对完全数据场合、Ⅰ-型截尾和Ⅱ-型截尾场合的参数估计问题。

该植被指数（NDVI）数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km，时间分辨率为monthly。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位、裁剪得到逐月1km的NDVI数据。 投影坐标系：WGS 1984 UTM分带 时间分辨率：逐月 空间分辨率：1 km 引用：Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC.https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13A3.006 CSDN主页：https://blog.csdn.net/qq_37948866 下载数据版权归原作者所有，基于开放数据二次处理加工得到，仅供学习使用，请支持正版！

ergm.ego ：对以自我为中心的采样网络数据进行拟合，模拟和诊断指数族随机图模型 用于管理以自我为中心的采样网络数据的实用程序以及“ ergm”包周围的包装器，以方便从此类数据进行ERGM推理和模拟。 公共和私人存储库 为了促进程序包的开放式开发，同时为核心开发人员提供机会在将其开发为一般用途之前发布其开发内容，该项目包括两个存储库： 公共存储库statnet/ergm.ego 私有存储库statnet/ergm.ego-private 目的是使statnet/ergm.ego-private中的所有开发最终进入statnet/ergm.ego并进入CRAN。 Statnet项目的开发人员和贡献用户应阅读以获取有关公共和私有存储库之间的关系以及所涉及的工作流程的信息。 最新的Windows和MacOS二进制文件 每次提交到存储库后，都会生成一组二进制文件。 我们强烈建议您在提