可以保存加载模型、有评价指标和训练过程的损失正确率图像，预测值和真实值对比等、正确率很高 绝对不是垃圾代码！！！！

 针对工业过程中常见的非线性、慢时变及多变量耦合等系统，在西门子S7-300 PLC上，设计了一款通用型多变量广义预测控制算法模块。首先，选取了一种广义预测隐式算法加以分析，初步验证了其控制性能和在PLC上的可移植性；然后，采用符合IEC61131-3标准的结构化控制语言实现了PLC平台上的算法模块编程；最后通过硬件PLC结合工业组态软件的试验给出了模块应用于PLC程序设计的一般步骤；试验结果验证了该模块的有效性和通用性。

# 多变量股价预测-LSTM 训练集时间范围：2001-01-25到2021-09-29,预测目标列为Open import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split

球磨机制粉系统是电厂除锅炉燃烧系统外的又一重要调节系统。该系统具有多变量强耦合、非线性严重以及生产工况变化大等特性,采用常规控制策略很难奏效。在对球磨机动态特性分析的基础上,提出了一种新型控制策略。该控制策略采用软测量技术获取磨负荷信息,通过协调器实现对球磨机的磨负荷和出口温度的有效控制。通过控制热、冷风量的比值实现对球磨机入口负压的控制。控制器均采用模糊PID控制算法,以确保动态响应和稳态精度。实际运行效果表明,该控制策略具有简单、可靠、实用等特点。

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 我们都知道Python是一个非常灵活的语言，以至于如果它不是你的第一门语言，你会发现它总能给你各种各样的惊喜，让你忍不住惊叹：woc，还有这种操作。尤其我在系统地学习Python之前是Java后端出身，所以每一阶段几乎都会让我觉得打开了新世界的大门。今天就和大家介绍一个最基础，非常好用，但是很多人不知道的操作。 解压变量 我们都知道，Python允许进行多个变量的赋值操作，比如著名的交换两个元素，如果是在C++或者Java语言当中，如果不通过函数实现，必须要引入第三个变量，比如： # swap a, b c = a a = b

对源码进行了优化，增加了注释； 性能优于UFLDL网站上的minFunc函数。 希望各位大佬进行采纳！

对角CARIMA模型多变量广义预测控制介绍了多变量广义预测控制算法，基于受控自回归滑动平均模型（CARIMA），希望对大家有用

基于单变量+多变量逻辑回归实现根据环境因素预测房间入住率_项目源码+数据+超详细代码注释 任务：通过"Temperature","Humidity","Light","CO2","HumidityRatio"等环境数据预测房间是否在使用 内容包含： 1.用多变量进行逻辑回归预测 2.用单变量进行逻辑回归预测

时间序列转监督性问题 多步式单变量函数_多测多 多步式多变量_多变量一测多 一步式单变量函数_多测一 一步式多变量_多变量一测一 测试对比python实现源码

人类活动识别(多变量分类)_根据智能手机数据对人类活动进行建模_python实现源码+数据+超详细注释 以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整