基于四种决策树实现预测大气污染日的概率模型项目源码+数据+超详细注释 任务：根据环境数据，预测当天是不是大气污染日 内容包含： 1.本程序使用了四种模型进行预测，并对四种模型预测效果进行评估测试，分别是： 袋装决策树（BaggingClassifier） 额外决策树（ExtraTreesClassifier） 随机梯度提升（GradientBoostingClassifier） 随机森林（RandomForestClassifier） 2.本程序通过对例4中的梯度提升模型调整参数，来提高预测的准确率。分别调整了深度，学习率，采样集，和树数，通过brier skill score值来评价结果

带核的在线顺序极限学习机——OS-ELMK项目 带核的非平稳时间序列预测在线顺序极限学习机的实现。 项目研究了一个OS-ELMK，并在八度音阶中进行了编码。为了说明结果，用人工和真实非平稳时间序列进行了仿真。 同时，采用ELMK进行比较分析。

基于MATLAB实现ARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测； 实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。 基于MATLAB实现ARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测； 实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。 基于MATLAB实现ARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测； 实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。 基于MATLAB实现ARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测； 实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。

基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。

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python基于LSTM神经网络进行时间序列数据预测源码+全部数据.zip包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 .LSTM单变量2 1.观测值缩放 2.时间序列转换成稳定数据 3.时间序列转监督学习数据 1_3.LSTM单变量3 1.LSTM模型开发 1_4.LSTM单变量4 1.完整的LSTM案例 1_5.LSTM单变量5 1.更健壮的LSTM案例 2.LSTM多变量（air_pollution） 1_1.LSTM多变量1 1.数据输出 2.预处理 1_2.LSTM多变量2 1.LSTM数据预处理 1_3.LSTM多变量3 1.定义&训练模型 2.数据预处理 3.Multi-Step LSTM预测（shampoo-sales） 1_1.Multi-Step LSTM预测1 1.静态模型预测 1_2.Multi-Step LSTM预测2 1.多步预测的LSTM网络 二

DFT的matlab源代码时间序列数学库 概述 该库的目的是为时序分析和信号处理提供优化的算法。 特征 筛选条件： 移动平均滤波器 指数移动平均滤波器 规范化器： Z归一化 最小-最大归一化 表示形式： 不可逆的 TESPAR DZ 矩阵配置文件 完全加入 自我加入：STOMP，STAMP，SCRIMP 逐段地 分段总逼近（PAA） 分段线性聚合近似（PLAA） 自适应分段常数逼近（APCA） 具有线性（PLA），二次（PQA）或其他类型曲线拟合功能的分段曲线拟合逼近 象征性的 符号聚合近似（SAX） 可索引符号聚集近似（iSAX） 光谱 离散傅立叶变换（DFT） 离散余弦变换（DCT） 离散切比雪夫变换（DChT） 小波离散Haar小波变换（DWT） 测量： 动态时间规整（DTW） 最长公共子序列（LCSS） 在实际序列上编辑距离（EDR） 使用实际罚分（ERP）编辑距离 均匀缩放 缩放和扭曲匹配（在统一缩放中使用DTW） 其他 用于（自适应SAX / iSAX）的自适应分布分配器 复杂度不变距离 用法 将以下依赖项添加到您的Maven项目中。 < dependency > < gr

全志擦除序列号工具， 可以擦着由可清除由DragonSN烧写的Key、序列号。

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编程语言为MATLAB，代码有注释。函数都封装完成，直接运行即可，运行主函数就可以对比LSTM基础模型和麻雀搜索算法优化后的LSTM模型。