时间序列-移动平均法代码.txt
2022-07-31 22:12:16 419B matlab 数学建模 时间序列
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太阳能数据工具 用于执行太阳能光伏数据信号常见任务的工具。 这些任务包括查找数据集中的晴天,常用数据转换以及解决时间戳记问题。 这些工具被设计为自动的,几乎不需要用户任何输入。 还包括库以帮助进行数据IO和绘图。 在仅将测量功率作为输入的情况下,此存储库与“存储库之间紧密集成,后者提供了系统输出的“晴空模型”。 有关示例,请参见文件夹。 设置 建议:建立conda环境,提供.yml文件 2021年3月更新 我们建议设置一个新的Python虚拟环境以在其中使用solar-data-tools 。 我们建议使用软件包管理系统,并使用此存储库顶层提供的名为pvi-user.yml的环境配置文件创建环境。 这也将安装statistical-clear-sky软件包。 有关设置Conda环境的其他文档,请参见。 请参阅Conda文档页面“ ”以获取更多信息。 将此项目作为PIP软件包安装
2022-07-31 17:21:43 8.66MB JupyterNotebook
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专业数据恢复软件UFS Explorer Professional Recovery是一个全功能的软件应用程序专门的数据恢复专家设计的。该应用程序成功地结合了低层次的数据分析和数据管理功能,高级数据恢复工具。 UFS Explorer的专业恢复是UFS Explorer的组,它允许改变在存储原始信息的唯一的软件。 学习版,稳定好用,我试过了,5.2.2
2022-07-31 08:06:11 9.82MB 学习 数据分析 数据挖掘
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员工流失是企业员工管理中最为棘手的问题之一,以往研究员工流失问题一般集中在组织承诺、心理契约、员工满意度等隐性维度,对于流动量大的一线员工的管理、监控和预防并不时事奏效。研究以H集团零售连锁门店员工数据为例,收集该企业苏南某市在2013年间所有门店员工信息,建立挖掘数据库(N=5 277),采用挖掘技术中的决策树C4.5算法,对其门店员工的流失情况实施挖掘研究。经计算得到门店员工流失的六条规律,与非重复的验证数据库(N=1 066)实施百分数比较检验,六条流失规律均不存在显著差异。依据研究的结果,探究该企业门店员工流失现象的原因和预防对策,同时也建议数据挖掘技术可以在人力资源管理领域中进一步应用发展。
2022-07-30 18:00:40 710KB 数据挖掘 决策树 员工流失 一线员工
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数据挖掘数据分析面试题,实用便捷,有一定参考价值,网上搞来的
2022-07-29 10:32:43 43KB 数据挖掘 数据分析 面试
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使用pytorch搭建的简单的LSTM多变量多输出时间序列预测的使用例。 生成了多个以sinx、cosx、tanx构成的序列,使用[i:i+50]的数据预测[i+51]的数据。x是步长为0.1的等差数列 作者初学时用来当说明文档使用,程序适合初学者捣鼓,注释写的很详细了
2022-07-29 09:07:53 3KB LSTM Python pytorch deep
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时间序列在宏观经济领域普遍存在, 对小时间序列的分类预测也有着广泛的需求.由于小时间序列 蕴含的信息不充分, 有效地提高小时间序列分类预测的可靠性非常困难, 目前也缺少这方面的研究.针对这种情况, 在基于引入平滑 参数的高斯核函数估计属性边缘密度的基础上, 建立用于小时间序列分类预测的动态朴素贝叶斯分类器, 并给出平滑参数的同步和异步优化方法.实验 结果表明, 优化能够显著提高小时间序列分类预测的准确性.
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信息检索与数据挖掘
2022-07-25 15:40:20 26.1MB 山东大学 信息检索与数据挖掘 ppt
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多种机器学习模型(XGBoost、逻辑回归、支持向量机等) 参数调整(网格搜索+贝叶斯) 模型评价(ROC曲线,F1,presion等) 模型选择(学习曲线)
2022-07-22 15:22:46 29.41MB 数据挖掘
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自己写的时间序列线性分割,可以用来做数据压缩,可以运行,没有错误。
2022-07-21 17:32:03 2KB 自下向上 时间序列 线性分割
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