CNN-LSTM组合预测模型，输入数据是多列输入，单列输出的回归预测模型，代码内部有基本注释，替换数据就可以使用，版本需求是2020及以上

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基于Orange Telecom历史数据开发的客户流失预测模型的数据集和要求

ARIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念，具有较好的灵活性和准确性。本章将介绍一个实战案例，利用Python编程语言实现了ARIMA模型并进行预测。通过这个案例，我们将深入了解ARIMA模型的构建过程和关键步骤，并学习如何使用Python中的相关库来进行模型训练和预测。在案例中，我们将使用一组客服的接线量数据作为实验对象。通过分析这些数据，我们将探索数据的特征和规律，进行平稳性检验和差分操作，然后通过自相关和偏自相关图来选择合适的ARIMA模型参数。RIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念，具有较好的灵活性和准确性。在本篇博客中，我们将深入探讨ARIMA模型的实战应用，并通过Python进行模型的实现和分析。 我们的实战案例基于一组客服接线量的数据。首先，我们对数据进行了详细的探索性分析，以揭示其内在的时间序列特性。对于非平稳的数据，我们使用差分操作使其平稳，以便进行后续的建模和预测。 在模型参数的选择上，我们使用了自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来帮助确定ARIMA

基于python机器学习的全国气象数据采集预测可视化系统 毕业设计 预测模型+爬虫（包含文档+源码+部署教程） 系统功能主要包括数据采集功能、数据可视化功能、数据预测功能、用户登录与注册功能、数据管理功能。其中数据采集功能包含全国实时天气数据采集和上海历史天气数据采集。数据可视化功能包含全国综合天气数据可视化、全国各城市天气数据可视化以及上海历史天气数据可视化。数据预测功能指的是气象分析预测；数据管理指的是多维度的数据管理，包含用户数据、公告数据、全国气象数据管理等。 该系统可以自动地从中国天气网获取实时天气数据，并将数据清洗、存储在MYSQL数据库中。同时，通过ECharts技术实现数据可视化，在大屏幕上实现了全国综合天气数据可视化，以及全国各城市和上海历史天气数据的可视化。其次，系统还实现了机器学习预测天气模型构建与训练，使用scikit-learn、pandas、numpy等工具实现多元线性回归模型。预测模型可以对天气趋势进行分析，提供预测结果。此外，该系统还实现了用户登录和注册功能，以及数据管理模块，用于管理用户数据、公告数据、全国天气数据和上海历史气象数据。

针对当前瓦斯实时监测工作存在的被动局面,结合当前的无线传输技术,提出一种基于CAN+ZigBee的瓦斯实时监测系统。系统中,以ZigBee+CC2530作为采集节点,完成巷道内空气湿度、风速、瓦斯浓度等的采集,并通过ZigBee路由节点将数据传输给后台监控主机。最后通过多源信息融合技术和GA-SVM完成对瓦斯浓度的预测。以某煤矿巷道作为研究对象,对其瓦斯浓度的实际值与测量值进行对比,得到其两者变化趋势大致吻合,验证了方案的可行性。

基于动态分类器集成选择和GM(2,1) 的组合预测模型，王江满，张艳菊，由于突发性事件预测过程中往往存在研究样本数据少或者数据缺失的情况，基于分类器集成技术，建立DCESM模型弥补数据缺失的不足，再�

在研究大量国内外矿井瓦斯涌出量预测方法的基础上,通过比较,分析灰色理论在矿井瓦斯涌出量预测方法中的优势,根据某矿102回采工作面的相关瓦斯涌出数据,以灰色预测理论为基础,通过对影响回采工作面瓦斯涌出量的关键因素分析,建立该工作面的瓦斯涌出量GM(1,1)预测模型,通过模型的求解,给出预测结果,并对结果进行检验。结果表明,该模型预测结果与生产实际吻合度较高,对煤矿瓦斯管理具有十分重要的指导意义。

主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型 评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2018版本及以上。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型

粒子群算法(PSO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，PSO-XGBoost时间序列预测模型，单列数据输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。