基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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merchants_bank 消费金融场景下的用户购买预测 A榜： 53名 线上 0.86871 B榜： 48名 线上 0.86027 特征分析： 一. 个人属性与信用卡消费数据：包含80000名信用卡客户的个人属性与信用卡消费数据，其中包含枚举型特征和数值型特征，均已转为数值并进行了脱敏和标准化处理。 （无缺失，待具体分析） 二. app操作行为日志：上述信用卡客户中，部分已绑定掌上生活app的客户，在近一个月时间窗口内的所有点击行为日志。（有缺失） 其中，点击模块名称均为数字编码（形如231-145-18），代表了点击模块的三个级别（如饭票-代金券-门店详情） 三. 标注数据：包括客户号及标签。其中，标签数据为用户是否会在未来一周，购买掌上生活app上的优惠券。

merchants_bank_src 特征:信用卡消费数据+点击模块 问题一:用户操作日志只有一部分没有 解决方法:填充数据(根据已经知道的用户操作日志数据建立模型,用模型去预测预测没有日志的用户的操作日志) 问题二:样本不平均(0和1不平衡,0多) 解决方法:向下采样 问题三:特征过少 解决方法:特征交叉(几个特征结合) 问题四:特征增加后进行特征选择 方法:计算每个特征的信息熵

传统用于总线系统或互联网的仲裁方法已不能很好地适应NoC应用环境。围绕NoC系统性能的关键影响因素——拥塞状态，提出了一种基于全局和本地拥塞预测的仲裁策略(GLCA)，以改善NoC网络延迟。实验结果表明，相对于RR方法，新仲裁算法使得网络平均包延迟和平均吞吐量最大分别可改善20.5%和8%，并且在不同负载条件下都保持了其优势。综合结果显示， GLCA与RR方法相比，路由器仅在组合逻辑上有少许增加(25.7%)。

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气象数据国际地面交换站日间数据，包括降水、温度、湿度、压力、风向、风速、压力等气象信息。

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