APT攻击现状； 基于APT恶意软件基因的可靠数据获取； 还原预测攻击者的战术意图及主攻方向； APT家族分析；

基于神经网络的短期光伏预测方法通常需要大量训练样本，对于新投运的光伏电站，历史运行数据的不足使得常规短期光伏预测方法难以应用。针对该问题，提出一种适用于小样本的双层神经网络单步光伏预测方法。根据光伏发电各环节影响因素的解耦特性，将常规单层神经网络拆分为双层网络，使每层网络具有简化的结构；用单步预测代替多步预测，降低神经网络的输入输出维数；基于统计分析，将天气影响因素有效整合到预测模型中，简化输入输出之间的映射关系。使用实际数据对所提光伏预测模型进行训练和验证，结果表明，所提方法可有效减少对训练样本数量的需求，同时保证预测的准确度。

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摘 要：频谱预测是认知无线电系统中的关键技术之一，利用该技术可以显著减少认知用户的能量损耗，同时提高系统的频谱利用率。针对现有基于BP神经网络的频谱预测方法预测精度低及失效率高等问题，将建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机引入认知无线电频谱预测中，利用其对小样本及非线性数据优越的预测性能对信道进行预测。实验结果表明，该方法通过避免无效检测，提高了频谱感知系统的性能，并且比基于BP神经网络算法的模型的预测精度更高，具有良好的实用性与灵活性。

随着NBA的全球化，全世界都在关注NBA季后赛。 人们庆祝自己喜欢的球队获胜。 特别是，NBA球迷一直在预测季后赛的比赛结果。 然而，对NBA季后赛球队获胜概率的预测具有挑战性。 为了应对这些挑战，我们提出了一种使用ELO算法进行预测并利用图数据库Neo4j进行实施的方法。 实验结果表明，该预测系统的设计与实现可以在一定程度上发挥作用。

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随着数据采集技术的进步,带有地理位置信息的时空数据迅速增长,迫切需要探索有效的时空数据建模方法。时空序列预测是时空数据建模的基础方法之一,它广泛应用于很多领域。

文章在深度学习理论的基础上应用LSTM网络对电力负荷进行了预测，具有较高的应用价值。

基于LSTM的库存预测方法 lstm是什么： 初步模型 lstm优缺点 为什么用于股票预测（研究目标，研究内容） 数据集介绍 数据预处理 模型介绍（三个） 结果比较 为什么需要时间序列模型？ 您想正确地模拟股票价格，因此作为股票购买者，您可以合理地决定何时购买股票以及何时出售股票以获利。这就是时间序列建模的用武之地。您需要良好的机器学习模型，这些模型可以查看数据序列的历史记录并正确预测序列的未来元素。 但是股市价格非常难以预测且波动很大。这意味着数据中没有一致的模式可以让您近乎完美地模拟转换内部的股票价格。普林斯顿大学的经济学家伯顿·马尔基尔在其1973年的著作《华尔街的随机漫步》中指出，如果市场真正有效，并且可以立即反映出所有因素，当它们被公开时，被蒙住眼睛的猴子向报纸股票上市投掷Dart应该和任何投资专家一样。 但是，我们不要一味认为这只是一个随机或随机的过程，并且对于机器学习没有希望

基于EEMD的多分量组合短时交通流预测方法的研究-适合交通流预测分析研究