基于动态分类器集成选择和GM(2,1) 的组合预测模型，王江满，张艳菊，由于突发性事件预测过程中往往存在研究样本数据少或者数据缺失的情况，基于分类器集成技术，建立DCESM模型弥补数据缺失的不足，再�

在研究大量国内外矿井瓦斯涌出量预测方法的基础上,通过比较,分析灰色理论在矿井瓦斯涌出量预测方法中的优势,根据某矿102回采工作面的相关瓦斯涌出数据,以灰色预测理论为基础,通过对影响回采工作面瓦斯涌出量的关键因素分析,建立该工作面的瓦斯涌出量GM(1,1)预测模型,通过模型的求解,给出预测结果,并对结果进行检验。结果表明,该模型预测结果与生产实际吻合度较高,对煤矿瓦斯管理具有十分重要的指导意义。

主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型 评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2018版本及以上。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型

粒子群算法(PSO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，PSO-XGBoost时间序列预测模型，单列数据输入模型。 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。

内容概要：通过数据集电力变压器油温数据详细的介绍双向LSTM，以及其机制，运行原理，以及如何横向搭配单向的LSTM进行回归问题的解决。 所需数据：在本次的模型所需的数据是电力变压器油温数据，由国家电网提供，该数据集是来自中国同一个省的两个不同县的变压器数据，时间跨度为2年，原始数据每分钟记录一次（用 m 标记），每个数据集包含2年 * 365天 * 24小时 * 60分钟 = 1,051,200数据点。 每个数据点均包含8维特征，包括数据点记录日期，预测目标值OT(oil temperature)和6个不同类型功率负载特征。 适合人群：时间序列和深度学习初学者本文的模型比较简单，易于理解。 阅读建议：可以大致阅读以下，本文件只是一个简单实现版本，并不复杂。 能学到什么：能够从本文件当中读懂深度学习的代码实现过程，对于时间序列有一个简单的了解， (PS:如果你使用你自己的数据进行预测需要将时间列和官方数据集保持一致，因为在数据处理部分我添加了一部分特征工程操作，提取了一些时间信息,因为LSTM不支持时间格式的数据输入,需要转化为数字) 如果大家不懂的地方可以看我的文章部分有详细的讲解。

粒子群算法(PSO)优化xgboost的分类预测，多输入单输出模型。PSO-xgboost分类预测模型。 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。

遗传算法(GA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测，GA-XGBoost回归预测模型,多变输入模型。 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。

灰狼算法(GWO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，GWO-XGBoost时间序列预测模型，单列数据输入模型。 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。

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

首先我们要对时间序列概念有一个基本的了解时间序列预测大致分为两种一种是单元时间序列预测另一种是多元时间序列预测单元时间序列预测是指只考虑一个时间序列的预测模型。它通常用于预测单一变量的未来值，例如股票价格、销售量等。在单元时间序列预测中，我们需要对历史数据进行分析，确定趋势、季节性和周期性等因素，并使用这些因素来预测未来的值。常见的单元时间序列预测模型有移动平均模型（MA）自回归模型（AR）自回归移动平均模型（ARMA）差分自回归移动平均模型（ARIMA）后期我也会讲一些最新的预测模型包括Informer，TPA-LSTM,ARIMA,XGBOOST,Holt-winter，移动平均法等等一系列关于时间序列预测的模型,包括深度学习和机器学习方向的模型我都会讲,你可以根据需求选取适合你自己的模型进行预测，如果有需要可以+个关注。