【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】
资源名：小波神经网络的时间序列预测_短时交通流量预测_matlab
资源类型：matlab项目全套源码
源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。
适合人群：新手及有一定经验的开发人员
2022-04-10 14:06:20
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2022-04-06 02:54:43
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第四届工业大数据创新竞赛-水电站入库流量预测
成绩排名：
初赛线上第一段2月份25.4分，第二段最高分10.0分
2022-04-04 12:10:18
306KB
1
研究网络流量预测精度问题, 网络流量受多种因素的综合影响, 其变化具有周期性、非线性和随机性等特点, 将ARIMA模型和SVM模型相结合建立一种网络流量预测模型。采用ARIMA预测网络流量周期性和线性变化趋势; 然后采用SVM对网络流量非线性和随机性趋势进行拟合; 最后将两者结果再次输入SVM进行融合, 得到网络流量最终预测结果。采用具体网络流量数据对模型性能进行测试, 仿真结果表明, ARIMA-SVM提高了网络流量预测精度, 降低了预测误差, 能更全面刻画网络流量变化规律。
2022-02-18 19:52:33
1.35MB
1
说明：
使用三种图卷积做一个简单的交通流量预测模型。
我所用的环境：
PyTorch=1.4.0
torchvision=0.5.0
cudatoolkit=10.1
cudnn=7.6.3
若哪里不足请指出来，共同学习。
2021-12-31 17:57:39
39.31MB
1
基于LSTM的序列预测-机月流量预测项目代码，原始博客地址：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/120918732
2021-12-22 20:27:21
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作者： Ivan Bongiorni ，数据科学家。
卷积递归Seq2seq GAN用于时间序列数据中缺失值的插补
描述
该项目的目标是为时间序列数据的插补实现递归卷积Seq2seq神经网络的多种配置。 提供了三种实现：
循环卷积seq2seq模型。
基于上述相同体系结构的GAN （生成对抗网络），其中训练了Imputer来欺骗试图区分真实和假（推算）时间序列的对抗网络。
一种部分对抗的模型，其中先前模型的两种损失结构都组合在一个模型中：Imputer模型必须减少真实的错误损失，同时尝试欺骗鉴别器。
模型在TensorFlow 2中实现，并在数据集中进行了训练。
档案文件
config.yaml ：用于数据预处理，培训和测试的配置参数。
管道：
main_processing.py ：启动数据预处理管道。 其结果是将准备好训练的数据集以.npy（ numpy ）格式保存在/da
2021-12-19 16:26:05
3.01MB
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