基于BP神经网络回归预测,多变量输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

“史上最全AP、mAP详解与代码实现”文章（[这里](http://t.csdnimg.cn/VMSSn)）已经介绍了map相关原理，且给出相应简单代码实现AP方法。然将AP计算融入模型求解AP结果，可能是一个较为复杂的工程量。恰好，我也有一些这样的需求，我是想计算相关DETR的map指标。我将构造一个即插即用计算map的相关模块代码，使用者只需赋值我的模块，即可使用。同时，为了更好快速使用，我将基于通用模型yolo为基准介绍map通用模块(你有疑问，yolo已有val.py可测试map，但yolo无法测出small、medium、large等相关AP或AP0.75等结果)。本文将直接介绍计算map核心代码简单列子，在此基础上介绍整个即插即用map计算模块使用方法与代码解读。该资源便是列子内容，可参考“史上最全AP、mAP通用代码实现(即插即用-基于yolo模型)”博客。

基于高斯过程回归(GPR)时间序列区间预测，matlab代码，单变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和区间覆盖率和区间平均宽度百分比等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

上市公司含息负债、息税前盈余、资本支出、债务利息支出等指标数据2000-2022年指标包含： 代码 日期 code year 总资产 负债合计 流动负债合计 短期借款 一年到期长期负债 长期负债 长期借款 应付债券 所有者权益 主营业务利润 税前总利润 实际所得税 净利润 债务利息支出 经营活动产生的现金流量净额 流动比率 存货周转率 长期负债比率 ROA ROE 每股收益 主营收入增长率 息税前盈余 流动资产比率 应计总利息比率 企业平均含息负债 期初含息负债 期末含息负债 资本支出

1.本资源包含了MACD,KDJ,LSTM,MA等多种技术指标进行股票预测，形成完整的k线预测图。 2.所有数据都是真实可靠 3.代码简洁易懂，开发者可以在此基础上二次开发 4

易语言编译通过,内含使用说明,学习通达信DLL编程很有帮助

计算指标时，只需要修改--path_real和--path_fake这两个参数就可以。 用这个距离来衡量真实图像和生成图像的相似程度，如果FID值越小，则相似程度越高。最好情况即是FID=0，两个图像相同。 如果FID值越小说明模型效果越好。

默认为伽马分布下的指标计算

灰狼算法(GWO)优化极限学习机ELM回归预测,GWO-ELM回归预测，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。