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随着大数据时代的到来，基于网络数据的应用研究已成为热点。以品牌汽车销量预测为目标，将传统相关性分析与基于LASSO的特征选择方法相结合，选取相关品牌的网络搜索数据关键特征，而后建立了LASSO线性回归、支持向量回归和随机森林三种机器学习预测模型，并与传统ARIMA模型进行比较分析。实验结果表明，随机森林模型的预测平均误差为6.4%，比ARIMA模型降低了12.2个百分点，预测结果可为汽车企业生产规划和制定营销方案提供有效的决策支持。

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国际碳金融市场价格预测是制定碳金融市场政策和提高风险管理能力的基础。近年来国际碳市场价格呈现出非平稳、非线性等不规律特性，传统应用于社会经济时间序列的统计模型已经越来越难以满足日渐复杂的社会经济系统的需要。基于此本文建立了基于经验模态分解(EMD)-粒子群算法(PSO)-支持向量机(SVM)的国际碳金融市场价格误差校正预测模型。数据选取2008年3月-2013年9月ICE碳排放期货交易所的CER期货(DEC12)和EUA期货(DEC12)的日交易结算价格作为考察样本进行仿真验证。结果显示：①引入EMD方法

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matlab分时代码BikeShare预测 使用自行车共享数据预测将预订的自行车数量 CMSC 678-机器学习-2016年秋季-最终项目 学生姓名： Phanindra Kumar Kannaji（pkanna1） Venkata Rami Reddy Bujunuru（bo26494） 项目文件包括以下部分： 数据：自行车每年共享数据和天气数据单个文件，并最终生成带有完整组合数据的.mat文件。 bike_ .csv 天气_ .csv bikeShareData.mat-整个数据 images：不同图的输出，其文件名指示所使用的算法，并在运行时设置参数。 matlab：matlab代码，由我们编写的代码和少量自动生成的代码组成。 幻灯片：我们的演示幻灯片和最终论文。 自述文件和自述文件：* this Matlab代码： dataExtract.m：一种功能，用于从自行车共享数据和天气数据中提取数据，并根据时间以小时为基础将它们组合在一起。 dataCombine.m：这是要合并来自多年的数据，并进行预处理和后处理步骤以对数据进行分类和组织，然后再将其提供

MATLAB代码，直接运行，可以换数据。

基于遗传算法的高校智能排课平台是基于SpringBoot+Mybatis为后台框架的系统，前端使用了ElementUI作为前台展示模板，一共两个端，分别是教师端和用户端。使用了遗传算法作为理论支撑和实现，优化了系统 课程自动排课系统，该系统分两种角色：管理员与普通用户； 主要功能包括： 首页：查看分课、查看课表、查看空教室； 班级设置：添加班级、分配课程、编辑、删除课程； 教室设置：添加教室、编辑、删除； 课程设置：添加课程、编辑、删除； 教师设置：添加教师、编辑、删除； 排课管理：调整排课、删除排课； 用户管理：添加用户、编辑、删除； 具体功能演示可以查看B站：https://www.bilibili.com/video/BV1b24y1L7Qo/?spm_id_from=333.999.list.card_archive.click