压缩包内含：基于LSTM的股票价格预测_数据+代码+报告，可以最为数据挖掘的大作业。股票作为人民金融投资的普遍方式，如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。要想在股票交易中赚钱便要掌握股票的走势，因此股票价格预测工作引起社会及学术界的广泛关注。股票的走势随市场变动，而且受诸多因素影响，如国际环境，政策变化，行业发展，市场情绪等等，这使得股民很难预测股票的走势。理论上，根据股票以往的价格走势，可以预测股票的未来走势。因为股票预测是高度非线性的，这就要预测模型要能够处理非线性问题，并且，股票具有时间序列的特性，因此适合用循环神经网络对股票进行预测。虽然循环神经网络（RNN），允许信息的持久化，然而，一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱，在时间序列过长的时候，因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。Hochreiter 和 Schmidhuber 提出的长短期记忆（ Long Short-Term Memory，LSTM）模型在RNN结构的基础上进行了改造，从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。因此，本文基于LSTM实现一个股票价格预测模型。

linux下通过i2c读取ads1115AD模块数据，也可自行修改成头文件进行调用，参考于野火的mpu6050代码，

hankel变换matlab代码年龄代码 可以重复合成示例并应用于数据的标题代码，对应于发表在《流体力学杂志》上的论文“功率谱和波涡分解的地转修正”。 包含： 验证波涡分解算法应用于一维合成数据的代码，如论文第 4.3 节所示。 其中包含的是根据一维轨迹数据计算非地转 QG 谱的代码。 对应的主程序：practise_washingcycle_verify.m 验证一维算法的代码，对应于论文中的第 3.3 节。 对应的主程序：practise_Cphit_from_Cpsit_noise.m 我正在使用 Matlab 2019a 来处理这些代码。 所有合成示例都可以在相当不错的笔记本电脑上在几分钟内运行，但如果您将其应用于实际数据，您可能需要更多的计算资源。 运行它们时，请确保此存储库中的所有内容都复制到您的 Matlab 路径中； 特别是，不要忘记 fftstuff 和 Hankel Transform 包中的内容。 如果您对任何事情感到困惑，请不要犹豫与我联系。 （电子邮件： ） 韩，2019/10/21。

采用selenium模块从微博爬取的旅游信息数据，有代码和数据。

使用matlab提取.dzt格式探地雷达数据，得到探地雷达数据矩阵，单道数以及采样点数。

变压器冷却油中溶解气体故障诊断模型（数据+代码），其中包含变压器冷却油中溶解气体数据和神经网络模型代码，实现变压器故障的智能诊断。

2022年五一赛C火灾报警系统问题一等奖-武汉理工（数据代码在附录），博主版权所有，请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统进行研究，建立熵权 TOPSIS 模型、Fisher 判别分析模 型、模糊综合评价模型，对火灾报警器的选择及管理维护具有指导性意义。 针对问题一，本文运用熵权法，建立 TOPSIS 模型。根据机号、回路等条件筛选出 存在误报情况的样本，结合地址以及误报次数得到 6 月 1 日至 18 日真实火灾起数。采 用误报警率、MTBF（平均故障间隔时间）作为可靠性、故障率的衡量标准，并对其客 观赋权。通过计算各部件与最优、最劣的距离，对部件打分，并将得分归一化。

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