Installing step1，安装anaconda(可参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500)； step2，创建一个conda环境，conda create -n your_env_name python=3.6； step3，进入创建conda的环境 conda activate your_env_name，然后执行pip install -r requirements.txt； step4，按照Getting Started执行即可，推荐使用PyCharm Getting Started python get_data.py --name ssq # 执行获取双色球训练数据 如果出现解析错误，应该看看网页 http://datachart.500.com/ssq/history/newinc/history.php 是否可以正常访问 若要大乐透，替换参数 --name dlt 即可 python run_train_model.py --name ssq # 执行训练双色球模型 开始模型训练，先训练红球模型，再训练蓝球

非最小相位是指具有右半平面零、极点或滞后的线性对象，在DCDC变换器中,Boost变换器以电容电压作为输出量进行反馈控制时，是一个非最小相位系统。由于目前大多数Boost电路的控制方法选用的是传统PID控制，这种方法具有结构简单、可靠性高等特点，但是系统的动态特性、抗干扰性能却有待进一步提高。由于预测PI控制算法具有抗滞后和抗非最小相位特性的能力，将其应用到Boost电路中进行理论研究并进行实时仿真。仿真结果表明，预测PI控制算法具有良好的动态特性且抗干扰性强,能够体现良好的控制效果。

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数据包括历史光伏逆变器数据，首先利用pycaret筛选模型，后使用tensorflow-keras框架构建lstm完成光伏发电预测

使用UCF101完成的视频动作分类识别，使用CRNN模型完成，迭代次数为120，花了很多时间和钱（），不过因为模型参数pth太大了，CSDN放不下，需要再私聊吧

基于Pseudo-Partial-Derivative(PPD)的概念动态线性化非线性系统,利用集结方法处理未来预测时刻的PPD,实现了非线性系统的自适应预测函数控制.所给算法的预测模型只与当前时刻的测量数据有关,不依赖于对象的具体结构.该算法能够提供有界的输入输出,并能无偏差跟踪给定值.最后通过大滞后对象和强非线性pH中和滴定实验验证了该方法的有效性,并说明了其具有很强的鲁棒性和抗干扰能力.

遗传算法在MatlAB上的工具箱的使用说明，包括一些基本操作和使用规则，对遗传算法的快速开发和上手，具有指导意义

本文介绍了保险公司为了赚钱而需要精确预测医疗费用的背景和挑战。由于医疗费用很难估计，保险公司投入了大量的时间和金钱来研发能精确预测医疗费用的模型。本文提出了利用病人的数据来预测特定群体的平均医疗费用，并根据预期的治疗费用来设定年度保费价格的方法。其中，线性回归是一种常用的预测方法。本文的目的是为了便于分析，应用线性回归预测医疗费用。

rbf预测数学代码平滑支持向量机工具箱 介绍 SSVM工具箱是Matlab中的平滑支持向量机的实现。 SSVM是传统SVM的重新构造，可以通过快速的Newton-Armijo算​​法解决。 此外，选择一个好的参数设置以在学习任务中获得更好的性能是一个重要的问题。 我们还提供自动模型选择工具，以帮助用户获得良好的参数设置。 现在，SSVM工具箱包括用于分类和自动的工具。 主要特征 解决分类（）和回归（）问题 支持线性，多项式和径向基核 提供带有RBF内核的SSVM和SSVR的自动模型选择 通过使用精简内核（RSVM）可以处理大规模问题 提供交叉验证评估 使用正则化最小二乘法提供零以外的替代初始点 下载SSVM工具箱 资料格式 SSVM工具箱是在Matlab中实现的。 使用可以加载到Matlab中的数据格式。 实例由矩阵（实例的行和变量的列）表示，标签（1或-1）或响应由列向量表示。 用于分类 回归 以下是一些样本数据集。 代码用法 SSVM工具箱包含三个主要功能：用于支持向量机训练的ssvm_train，用于支持向量机预测的ssvm_predict和用于自动模型选择的芙蓉。 ssvm_t