通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题，将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中，从而建立一种新的电力负荷预测模型（IPSO-SVM）。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量，然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的分析找到支持向量机的最优参数，并针对标准粒子群算法的缺陷进行一定的改进，从而应用于电力负荷的建模与预测，最后通过仿真对比实验来测试它的性能。实验结果表明，这种新的电力负荷预测模型能够获得较高精度的电力负荷预测结果，大大减少了训练时间，能够满足电力负荷在线预测要求。

在 python 中用 scikit-learn 库的 LogisticRegression 模型来实现逻辑回归。首先，自定义一组训练数据，包括输入特征和目标变量；然后，使用 LogisticRegression 类的 fit() 方法来训练模型。最后，用 predict() 方法来进行预测一组输入数据的结果。

AI机器学习时序序列特征提取实现分类预测实战，通过心电图分类模型实现分类预测实例介绍了从数据处理、时序特征提取、模型训练和效果评估。验证了对于小数据量，通过tsfresh提取时序特征，往往能够取得很好的效果。资源包括AI机器学习时序序列特征提取实战文档说明、源代码、数据集。

心理学研究表明人类行为受其情感的影响，鉴于社交网络中对用户行为的分析未考虑到情感传播因素的影响问题，本文基于动态因子图模型（MoodCast）在情感分析中预测准确率较高的特点，将其应用于社交网络的行为分析中，给出了一种新的情感预测模型，并将该模型运用到广告点击用户行为分析中。实验仿真结果验证了用户情感与社会关系因素及时间因素相关，用户情感与行为呈正相关。

某地区电力负荷数据分析与预测.doc

中心差分matlab代码SkillMetrics工具箱 该工具箱包含一组Matlab函数，用于根据观察值计算模型预测的技巧。 它包括诸如均方根误差（RMSE）差异，中心均方根（RMS）差异和技能得分（SS）之类的度量标准，以及用于生成目标图和泰勒图的功能的集合。 工具箱更有价值的功能是目标图和泰勒图的绘图功能以及轻松自定义图的功能。 该工具箱包含有关泰勒图的入门知识，以及“示例”文件夹，其中包含示例Matlab脚本的集合，这些脚本显示了如何生成各种格式的目标图和泰勒图。 目标图有6个示例，泰勒图有7个示例，这些示例已从非常简单的图形逐步发展为更具个性化的图形。 这些示例系列提供了有关如何使用target_diagram和taylor_diagram函数的各种选项的简单教程。 它们还为将来如何制作具有特定功能的图提供了快速参考。每个脚本生成的图都是可移植网络图形（PNG）格式，并且文件名与带有后缀“ png”的脚本相同。 可以在“示例”文件夹中找到产生的图的示例，该文件夹的名称与脚本相同，并以“ _example.png”结尾。 例如，由target1.m生成的图被命名为target1_

互联网成了海量信息的载体，目前是分析市场趋势、监视竞争对手或者获取销售线索的最佳场所，数据采集以及分析能力已成为驱动业务决策的关键技能。《计算机行业岗位招聘数据分析》旨在利用python编写爬虫程序，从招聘网站上爬取数据，将数据存入到Mysql数据库中，将存入的数据作一定的数据清洗后做数据分析，最后将分析的结果做数据可视化。 爬取招聘网站（智联招聘）上的计算机行业数据，字段为公司招聘链接,公司名称,公司规模,公司性质，职位领域，职位名称，学历要求，职位类别，职位亮点（福利），工资水平，城市，工作经验，简历统计，公司打分，工作地址，职位要求，人员需求，公司业务范围，进行数据清洗及数据维度分析进行数据可视化。 此项目完成之后将大大节约我们查找招聘岗位的时间，它的重大意义是让我们查看工作岗位信息数据进行了数据化、规范化、自动化、可视化管理。它可以帮助我们了解行业的薪资分布、城市岗位分布、岗位要求关键字、岗位经验要求等等一系列的数据。

温度预测 python 随机森林，该模型用于预测气候温度 随机森林，该模型用于预测气候温度 问题重述：预测当日温度,运用RandomForestRegressor(随机森林回归) 1.确定最优训练集： 第一个训练集拥有253个样本+14个指标 第二个训练集拥有1635个样本+17个指标 第三个训练集拥有1635个样本+14个指标 最终确定为第二个训练集预测精确度最高 2.利用第二个训练集，调整随机森林模型超参数 以下两大方法调整 运用from sklearn.model_selection import RandomSearchCV 运用from sklearn.model_selection import GridSearchCV 不断调整参数，比较预测准确度，最终确定最优模型。

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上海大学《机器学习》课程项目，选题时序数据预测