极端天气情况一直困扰着人们的工作和生活。部分企业或者工种对极端天气的要求不同，但是目前主流的天气推荐系统是直接将天气信息推送给全部用户。这意味着重要的天气信息在用户手上得不到筛选，降低用户的满意度，甚至导致用户的经济损失。我们计划开发一个基于图神经网络的天气靶向模型，根据用户的历史交互行为，判断不同天气对他的利害程度。如果有必要，则将该极端天气情况推送给该用户，让其有时间做好应对准备。该模型能够减少不必要的信息传递，提高用户的体验感。 模型介绍 （一）数据集共有三个txt文件，分别是user.txt，weather.txt，rating.txt。这些文件一共包含900名用户，1600个天气状况，95964条用户的历史交互记录。 （1）user.txt 用户的信息记录在user.txt中。格式如下： 用户ID\t年龄\t性别\t职业\t地理位置 （2）weather.txt 天气的信息记录在weather.txt中。格式如下： 天气ID\t天气类型\t温度\t湿度\t风速 （3）rating.txt 用户的历史交互记录在rating.txt中。格式如下： 用户ID\t天气ID\t评分

小波神经网络预测代码，包括43个·案例分析与解答

BP神经网络非线性拟合程序，带示例。BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

【优化预测】差分进化算法优化BP神经网络预测【含Matlab源码 1315期】.zip

python神经网络预测世界杯

基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包）

输入人数、机动车数、公路面积、公路客运量、公路出货量指标对输出客运量和货运量进行预测

用RBF神经网络，，对水数据进行预测，希望大家相互借鉴学习。

风速预测，毕业设计，BP神经网络，wind speed

MATLAB_LSTM预测源代码，内含数据，可运行。