基于深度学习LSTM的流量预测 完整代码+项目 可直接运行

htsprophet 使用先知的分层时间序列预测 感谢Rob J. Hyndman和研究伙伴，因为大部分代码是在他们的工作帮助下开发的。 归功于Facebook及其fbprophet软件包。 我的目的是使某些代码看起来与Prophet和（Hyndman）hts软件包中的某些部分相似。 正在下载 点安装htsprophet 如果您只想跳过对该程序包进行编码， runHTS.py应该可以帮助您，但是，如果您喜欢阅读，下面的内容应该可以帮助您了解我如何构建htsprophet以及它是如何工作的。 第一部分：数据 我最初使用Redfin流量数据来构建此程序包。 我提取了数据，以便日期在第一列中，层在中间列中，而我要预测的数字在最后一列中。 我制作了一个名为makeWeekly（）的函数，该函数将您的数据汇总到每周级别。 这不是必需的功能，对我来说主要只是方便。 因此数据如下所示：

Matlab实现GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据) 命令窗口输出MAE、MAPE、MSE、R2、MSE等指标。 优化学习率、隐藏层节点数、正则化系数。

基于hadoop的电商销售预测分析系统HDFS+MapReduce+springboot报告文档 源码：https://download.csdn.net/download/weixin_46115961/86338894

怎样修改MATLAB现有代码中数据RNN-VAE 混合预测系统。 使用VAE获取与时间相关的系统的潜在状态。 使用RNN（水库计算机）来发展潜伏力。 VAE可转换为预测。 基于通过MATLAB生成的综合数据 VAE基于现有的python jupyter实现。 通过MATLAB更新RNN。 跑步： 运行Generate.m。 这将获得综合数据。 确保数据放置在root\n='..\n/\n..\n/\ndata\n/\nsynth'下，或修改python笔记本中的路径。 运行VAE.ipynb，第一部分。 这将生成模型参数，包括潜在变量。 将logvarout.csv，muout.csv加载到matlab中，或确保它与RNNClimateVae.m文件位于同一文件夹中 运行RNNClimateVAE.m。 这将对潜在变量生成预测。 每次运行的性能可能会有所不同。 如果性能良好，请在if（false）区域中运行最终代码块以保存预测 运行VAE.ipynb，第二部分。 这将从潜在预测中生成输出预测。 VAE.ipynb还有另外两个部分，需要进一步分析。 第三部分改变一个潜在方向，同时保持其他不变，从而了解

加利福尼亚房价预测数据

潮汐模型驱动程序 （TMD） 工具箱在用户当前的 Matlab 中运行 安装。TMD允许用户访问特定的潮汐模型，输出谐波 常数（海面高度和洋流分量的振幅和相位; 和潮汐流椭圆属性），并进行潮汐预测。 TMD 2.5包括两个组件：（1）一组用于访问潮汐场和进行预测的脚本;（2）图形用户界面（GUI），用于快速浏览潮汐字段，放大感兴趣区域，并选择预测特定变量的点和时间范围。

随着以智能制造主导的第四次工业革命的兴起，在传统制造系统中可以进行联合优化决策。制造系统的整合优化影响着生产的效率和成本，如何对生产过程进行调度安排和对设备进行预防性维护成为当下各企业生产制造的重点研究对象。 近几年各种智能计算方法逐渐被引入到作业调度问题中，如遗传算法、模拟退火算法、启发式算法等。如何有效的安排各工件的加工顺序将直接关系到生产效率和生产成本,这是本文所要解决的问题之一。 java 本文以单台机器为例，利用遗传算法进行方案设计，将遗传算法应用到作业调度中去。在满足交货要求和生产要求的情况下，利用遗传算法对制造系统进行单机调度，从而完成制造系统的最优的调度计划和设备维护计划。通过编程实现最优的作业调度。

将认知无线电中的动态频谱分配技术应用在无线传感网中，针对工作在ISM（industrial，scientific and medical）频段的无线传感网面临的频谱资源紧缺问题，提出一种基于改进自适应遗传算法的动态频谱分配方案。该算法以图论着色模型为基础，以最大带宽收益和最小切换频率为目标函数，在交叉和变异过程中采用自适应交叉概率和变异概率代替固定的交叉概率和变异概率。仿真结果表明，与传统遗传算法和颜色敏感图论着色算法相比，该算法可以实现提高频谱利用率、降低能量消耗的预期目标。

针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问 题，以总行驶距离、车辆使用数最小化，以及平均客 户满意度最大化为目标，构建基于可信性测度理论 的多目标模糊机会约束模型。改进了交叉算子，在 引入局部优化算法及擂台法则的基础上设计了适合 求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法，运行一 次程序可以得到两个或多个 Pareto 非支配解，决策 者可以根据最少车辆数及满意度最大化做出抉择。