10万条数据。家庭用电数据。有功、无功、电压、电流等数据。用于电力居民负荷预测

基于LSTM（Long Short-Term Memory）模型的股票预测模型是一个应用深度学习技术来分析和预测股票市场走势的工具。该模型特别适用于处理和预测时间序列数据，能够学习股票价格随时间变化的复杂模式。 此Python资源包含一个完整的LSTM模型实现，适用于金融分析师和机器学习爱好者。它提供了从数据预处理、模型设计、训练到预测的全流程代码。用户可以利用这个模型来提高对股票市场动态的理解，以及对潜在投资机会的把握。 资源中还包含了用于训练模型的示例数据集，以及一个详细的使用教程，指导用户如何配置和运行模型，如何调整超参数以优化预测性能。此外，文档还涉及了模型评估的常用指标，帮助用户了解模型的预测准确性。 使用此模型时，用户应意识到股市存在不确定性，模型预测不能保证投资成功。此外，用户应遵守相关法律法规，合理使用该工具，并尊重数据来源的版权和使用条款。这个资源是金融科技领域探索者和实践者提升技能、深入了解机器学习在金融领域应用的宝贵资料。

5.9【阿里云天池】零基础入门数据价格：二手车交易价格预测 car-price-forecast-master

用MPC算法来控制弹簧质量阻尼系统。首先建立弹簧质量阻尼系统的模型，然后将连续时间模型转换成离散模型，推倒预测和优化方程，将控制问题转化成标准二次型问题，分别使用解析法和数值法两种优化求解方式，最后用Matlab进行了单位阶跃响应MPC控制仿真。配合博客：模型预测控制（MPC）九：弹簧质量阻尼的MPC仿真，在matlab 2016a实测可运行

NARX非线性自回归外生模型电池时间序列预测模型（Matlab完整源码和数据） 多输入，单输入都有，单步、多步都有。 NARX非线性自回归外生模型电池时间序列预测模型（Matlab完整源码和数据） 多输入，单输入都有，单步、多步都有。

基于随机森林RF的回归预测，随机森林RF重要性排序，多变量输入模型。 运行环境为matlab2018，程序内注释详细，直接替换数据就可以用。随机森林的特征变量重要性排序在特征选择和特征分析中具有广泛的用途。它可以用来识别哪些特征对目标变量的预测最为重要，从而帮助我们理解数据中的关键特征和影响因素。

完整电负荷、热负荷数据 完整电负荷、热负荷数据 完整电负荷、热负荷数据

padis-int人口预测软件

使用simulink进行三电平整流器功率控制

基于BP神经网络回归预测,多变量输入单输出模型。 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。