机器学习大作业--基于线性回归的PM2.5预测 收集合肥地区过去一段时间（例如过去一年每个月的平均值）的空气质量（例如pm2.5值），然后构建回归模型，能够预测今年某个月的空气质量值 使用模型 线性回归模型 矩阵模型 梯度下降公式

基于线性回归的PM2.5预测系统python源码，包含了所有的数据以及代码。可供学习及设计参考。 # import library # import csv import numpy as np from numpy.linalg import inv import random import math import sys # read data # data = [] # 每一个维度存储一种污染物的数据,一共有18种污染物 for i in range(18): data.append([]) # []表示这十八个输入中，每一个输入都是一个列表 n_row = 0 # 初始从第0行开始 # 打开数据文件,文件big5编码为繁体字 text = open('D:/PythonCodes/CNN/train.csv', 'r', encoding='big5') # 读取名称为text的Excel文件，返回文件行的累加信息,类型为_csv.reader row = csv.reader(text , delimiter=",") # r中保存了当前行的所有信息

Python轨道交通客流预测系统源码.zip

怎样修改MATLAB现有代码中数据RNN-VAE 混合预测系统。 使用VAE获取与时间相关的系统的潜在状态。 使用RNN（水库计算机）来发展潜伏力。 VAE可转换为预测。 基于通过MATLAB生成的综合数据 VAE基于现有的python jupyter实现。 通过MATLAB更新RNN。 跑步： 运行Generate.m。 这将获得综合数据。 确保数据放置在root\n='..\n/\n..\n/\ndata\n/\nsynth'下，或修改python笔记本中的路径。 运行VAE.ipynb，第一部分。 这将生成模型参数，包括潜在变量。 将logvarout.csv，muout.csv加载到matlab中，或确保它与RNNClimateVae.m文件位于同一文件夹中 运行RNNClimateVAE.m。 这将对潜在变量生成预测。 每次运行的性能可能会有所不同。 如果性能良好，请在if（false）区域中运行最终代码块以保存预测 运行VAE.ipynb，第二部分。 这将从潜在预测中生成输出预测。 VAE.ipynb还有另外两个部分，需要进一步分析。 第三部分改变一个潜在方向，同时保持其他不变，从而了解

针对林火预测具有影响因素多、机制复杂、难以结构化等特点，设计并实现了一个基于贝叶斯网络的实用林火概率预测系统。该系统以气象、植被、地理、人类活动等数据作为输入，综合林火历史数据建立贝叶斯网络模型，并应用联合树算法进行概率推理，进而预测出林火发生概率。在某省实际林火历史数据上对系统进行了测试，比较了所设计系统与加拿大火险天气指标系统（FWI）的预测性能，验证了系统的可行性和实用性。

摘要：针对雷达、北斗卫星导航等依赖电磁波的系统都避免不了对电磁波传播特性的分析问题，提出了基于统计模型的电磁环境预测方法，以及基于抛物方程的预测方法， 计了电磁环境预测系统。 　　本文先通过电磁环境、抛物方程的预测方法，推导出抛物方程计算总的传播损耗等于传播因子和损耗因子对电磁波场量的叠加，设计了电磁环境预测系统。以海战场电磁环境为例进行了仿真，结果证明该方法对陆海空等典型地海场景中的复杂电磁环境电磁波场强或接收功率的预测是非常有效的，具有较好的理论研究和应用价值。 　　0 引言 　　雷达、远距离无线通信、北斗卫星导航系统（BDS）、电子对抗还是遥感遥测等依赖电磁波的系统，都避免不了对电

3 复杂电磁环境预测系统 　　基于以上理论分析，构建典型场景下的电磁环境预测系统。复杂电磁环境预测系统由四个模块组成，即参数输入模块，图形显示模块，操作模块和结果显示模块。其中，参数输入模块包括典型战场场景选择，辐射源及接收点参数设置，地图加载等。复杂电磁环境预测系统演示总界面如图5所示。 　　 　　场景分为三种，如图6所示。操作模块包括辐射源放置，场强预测，图形绘制，模型选择，可以根据战场环境特点，选择相应模型进行图形绘制与分析。以海战场为例进行复杂电磁环境预测，并给出分析结果。辐射源放置如图7所示，仿真参数设置如下：辐射源频率1 500 MHz,发射功率46 dBm,发射增益16 d

摘 要：本文简述了BP 神经网络的基本原理，提出了一种基于 BP 神经网络的客户流失 预测模型。实验表明，该模型的辨识精度高，能正确的对客户的需求进行评估，以减少客户 流失来提高企业的利润。 关键词：神经网络；BP 算法；客户流失；CRM

基于机器学习算法实现对A股股票走势预测系统源码+数据集+项目说明.7z 数据集、源码、模型、 特征提取工程 A股股票走势预测系统

基于Python的天气预测系统研究.pdf