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使用时间卷积网络进行回归预测以及分类的一些案例，很有帮助。

本文利用乌鲁木齐国际机场2007年至2016年的小时观测值，通过深度学习方法建立了机场能见度的回归预测模型。 从结果我们可以看到：每小时能见度的绝对误差为706 m。 当能见度≤1000 m时，绝对误差为325 m，该方法可以预测能见度的趋势。 因此，我们可以使用此方法为将来的航空气象服务提供机场能见度的客观预报指导产品。 本文以乌鲁木齐地区为研究对象，探讨在天气预报应用领域的学习深度，为天气预报人员提供新的能见度回报预报，从而提高能见度水平，以确保机场的安全稳定运行。

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svm回归预测matlab代码用于链接预测的Weisfeiler-Lehman神经机器 用法 Wesfeiler-Lehman神经机器（WLNM）是一种基于子图的链接预测方法，该方法利用深度学习自动学习图结构特征，以便根据链接的封闭子图进行链接预测。 有关更多信息，请参见以下文章： Zhang M和Y. Chen，《 Weisfeiler-Lehman神经机器用于链路预测》，Proc.Natl.Acad.Sci.USA。 ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘会议（KDD-17）。 在MATLAB中运行Main.m进行链接预测实验。 怎么跑 您需要安装liblinear，以便将.mat数据保存为libsvm格式，以便Torch可以读取它们。 cd software/ wget -O liblinear.tar.gz http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/cgi-bin/liblinear.cgi?+http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear+tar.gz tar xvzf liblinear.tar.gz cd

支持向量机用于回归预测的源代码。

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多元线性回归预测代码，读取EXCLE表格，设置训练数据集合测试数据集，评价方式采用相关系数R2和均方根误差RMSE

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