6种算法(线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM)对电力系统负荷进行预测。通过一个简单的例子。 各种算法(线性回归、随机森林、支持向量机、BP 神经网络、GRU、LSTM)用于电力系统负载预测/电力预测。
2023-04-11 12:09:30 726KB 预测模型 负荷预测 GRU LSTM
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孕妇的产前体检是围产医学的重要组成部分,产前预测胎儿体重可以为判断胎儿健康发育提供准确的参考.孕妇的多次体检记录在孕周时间上有不均匀时间间隔分布的特点.本研究对不均匀时间间隔的处理提出了LSTM模型的变种——变长时间间隔的LSTM模型(Variable Time Interval LSTM,VTI-LSTM).本研究数据来源于2015~2018年多家妇产科医院的10 473个孕妇的122 462条体检记录.实验比较了传统的公式估算法以及GBDT,MLP,SVR,RNN,LSTM,VTI-LSTM等机器学习方法的胎儿体重预测结果,其中,VTI-LSTM在低体重和巨大儿的预测上取得良好的预测结果.
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基于POD降阶模型的气动弹性快速预测方法研究,陈刚,李跃明,CFD/CSD耦合数值模拟是解决复杂气动弹性问题精度最高的方法,但同时也是计算效率最低的方法。本文研究了气动弹性系统的时域POD降阶�
2023-04-10 15:33:11 545KB 首发论文
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牙科氧化锆材料市场现状研究分析与发展前景预测.txt
2023-04-10 11:49:08 20KB 市场调研
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时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域,即时间序列分析。代码
2023-04-09 16:19:48 488KB matlab
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蛋白质金属结合位点预测 投稿人:田秋,郑子涵,金文浩 生物学意义: 蛋白质及其结构是生命中生物学功能的关键。 通过翻译,核糖体将延长氨基酸序列链,这些氨基酸的物理化学特性及其相互依赖性使一级结构折叠成其复杂的三级结构。 一旦建立了结构,蛋白质结构可能会允许某些离子结合,这可能导致该结构通过构象变化更稳定,或有助于催化。 例如,锌指稳定结构,或血红素基团中离子的必要性,以使血红蛋白转运氧气。 另外,结合位点的序列和结构往往在整个世代中都被保守,并且来自蛋白质数据库(PDB)的大约1/3的蛋白质结构包含金属离子这一事实可能表明它显着干预了蛋白质的行为。 目标 : 我们的兴趣是利用一个突出的神经网络来识别哪些金属与哪个序列结合,以及该金属与哪些氨基酸特异性结合。 我们的目标是将金属分类为准确度为95%的序列。 我们的目标是对哪些氨基酸与F1分数达75%的金属结合进行分类。 概述: [
2023-04-09 12:39:17 316.17MB JupyterNotebook
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为了能在交通管理中提前采取措施规避可能存在的交通拥挤或堵塞,提出了一种高效可靠的短时交通流预测算法.首先采用BP神经网络与自回归求和滑动平均(ARIMA)两种方法分别建立单项预测子模型,再以BP神经网络作为最优非线性组合模型的逼近器,建立组合预测模型,对单项预测子模型的预测值进行融合,由此得到最终的预测结果.通过MATLAB与SPSS平台对实测交通流量数据进行了仿真分析,结果表明,该种组合预测方法是切实可行的.
2023-04-09 08:17:26 248KB 工程技术 论文
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时间序列预测 农产品格预测 完整代码+数据
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沃伦-股票价格预测器 股市预测是试图确定公司股票或在交易所交易的其他金融工具的未来价值的行为。 成功预测股票的未来价格可能会产生可观的利润。 有效市场假说表明,股票价格反映了所有当前可用的信息,因此,任何不基于新发现信息的价格变化本质上都是不可预测的。 其他人则不同意,并且拥有这种观点的人拥有无数的方法和技术,据称它们可以获取未来的价格信息。 在这里,我们利用Facebook的时间序列预测算法Prophet,使用多变量,单步预测策略,实时预测美国公司的股票市场价格。 入门 从github下载或克隆项目 $ git clone https://github.com/nityansuman/wa
2023-04-07 10:52:14 1.28MB python flask neural-networks stock-price-prediction
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2023-04-06 19:49:39 144KB python ARIMA
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