房地产是促进我国经济持续增长的基础性、主导性产业，二手房市场是我国房地产市场不可或缺的组成部分。由于二手房的特殊性，目前市场上实时监测二手房市场房价涨幅的情况较少，影响二手房价的因素错综复杂，价格并非呈传统的线性变化。         本项目利用Python实现某一城市二手房相关信息的爬取，并对爬取的原始数据进行数据清洗，存储到数据库中，通过 flask 搭建后台，分析影响二手房房价的各类因素，并构建递归决策树模型，实现房价预测建模。

针对现有带式输送机张紧力检测装置不能根据负载实现张紧力实时预测的问题,提出了一种基于BP神经网络的带式输送机张紧力预测方法。首先分析了带式输送机张紧力、运行阻力与负载之间的关系,探究了负载与带式输送机电动机电流之间的表征关系。然后建立BP神经网络对负载进行预测:根据负载与张紧力的函数关系,获取带式输送机运行过程中的负载变化趋势,由负载实时预测张紧力,根据预测的张紧力对带式输送机进行自适应调控。实验结果表明,该方法的预测精度为92.1%,能够满足带式输送机张紧力实时预测的需求。

采用LSTM神经网络，基于时间线可以实现数据的预测，包括股票价格随时间的变化预测、多地天气的温湿度数据的预测。本资源已经跑通，用户替换掉数据集data.csv等文件即可，简单易上手。

MATLAB代码，可以直接运行，也可以换数据，数据集格式是mat文件。

鹈鹕算法(POA)优化最小二乘支持向量机分类预测，POA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

鲸鱼算法(WOA)优化最小二乘支持向量机分类预测，WOA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

灰狼算法(GWO)优化最小二乘支持向量机分类预测，GWO-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

蛇群算法(SO)优化最小二乘支持向量机分类预测，SO-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测 基本介绍 1.MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2018b； 3.输入多个特征，分四类预测； 4.data为数据集，excel数据，前多列输入，最后输出四类标签，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.可视化展示分类准确率。 模型描述 SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测是一种基于机器学习和集成学习的预测方法，其主要思想是将支持向量机（SVM）和AdaBoost算法相结合，通过多输入模型进行预测。 具体流程如下： 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化和分割等预处理步骤。 特征提取：利用SVM模型对数据进行特征提取，得到多个特征向量作为AdaBoost算法的输入。 AdaBoost模型训练：利用AdaBoost算法对多个特征向量进行加权组合，得到最终的预测结果。 模型评估：对预测结果进行评估。 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，可以尝试调整模型的参数、改变AdaBoos

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。