基于LSTM神经网络对金融序列数据进行预测源代码。 文件包含： 采用lstm神经网络对金融序列数据进行预测分析并生成图片 数据（data文件夹，为将tushare中导入数据经过转译处理后形成的.csv表格文件，可通过excel等打开）； 图片（png文件夹，为代码工作过程中可视化形成的各类图片，包括收益率的频率直方图及其正态拟合曲线、LSTM模型分析后的预测和真实走势曲线拟合图） 代码（code文件夹，基于python和相关功能包实现，其中config.py中保存tushare的token接口，如需使用请自行注册）； 文件包含： 采用lstm神经网络对金融序列数据进行预测分析并生成图片 数据（data文件夹，为将tushare中导入数据经过转译处理后形成的.csv表格文件，可通过excel等打开）； 图片（png文件夹，为代码工作过程中可视化形成的各类图片，包括收益率的频率直方图及其正态拟合曲线、LSTM模型分析后的预测和真实走势曲线拟合图） 代码（code文件夹，基于python和相关功能包实现，其中config.py中保存tushare的token接口，如需使用请自行注册）；

代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进行 预测代码 微粒群算法结合灰色系统理论进

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基于常驻人口数，地区生产总值，社会消费品零售总额，游客等数据并通过BP神经网络进行生活垃圾量进行预测+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

基于手机基站数据进行预测定位.zip

可以运行的MATLAB代码！BP神经网络手写数字识别，输入5000张图片读取，转化成数据（像素值），28*28*5000，即784*5000，输出二值化，P（784*5000），T（10*5000），输入层784个，输出层10个；数据集P+T（794*5000）。内含5000图片JPG（28*28）数据集 加 一篇理解论文！

学生分数预测：根据学生学习的时间对学生分数进行预测。 通过在Python中使用Scikitlearn库应用线性回归，以及使用Pandas和Matplotlib等库进行数据准备和数据可视化

空气质量（Air quality）的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。空气污染是一个复杂的现象，在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一，其中包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业污染、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。随着地理信息系统的发展，空间数据分析已引起广泛的注意，解决空间数据的方法也越来越完善，地理加权回归是空间分析中一种重要的方法，是对普通线性回归全局模型的扩展，将数据的地理位置嵌入到回归参数，容许局部而不是全局的参数估计。另一

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