遗传算法(GA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测，GA-XGBoost回归预测模型,多变输入模型。 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。

灰狼算法(GWO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，GWO-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。

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

在本次提交中，介绍了船舶的非线性动力学模型。 收集船舶操纵数据并使用 Matlab:registered: System Identification Toolbox 执行系统识别。 在Section_3文件夹中运行Chapter_4_Section_3.m以模拟飞船并执行系统识别。 它还将绘制系统识别的结果。 运行Section_4文件夹中的Chapter_4_Section_4_Script.m，获得书中提供的练习的解决方案。 它为船舶生成另一个模拟，并计算船舶的离散稳态模型。 有关更多信息，请阅读第 4 章。

贝叶斯算法(bayes)优化随机森林的数据回归预测，bayes-RF回归预测，多变量输入模型。 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。

本文通过实战案例讲解TPA-LSTM实现多元时间序列预测，在本文中所提到的TPA和LSTM分别是注意力机制和深度学习模型,通过将其结合到一起实现时间序列的预测，本文利用有关油温的数据集来进行训练模型，同时将模型保存到本地，进行加载实现多步长预测，本文所利用的数据集也可以替换成你个人的数据集来进行预测(修改个人的数据集的地方本文也进行了标注)，同时本文会对TPA和LSTM分别进行概念的讲解帮助大家理解其中的运行机制原理(包括个人总结已经论文内容)。TPA（Temporal Pattern Attention）注意力机制是一种用于处理时间序列数据的注意力机制。它的工作原理是在传统的注意力机制的基础上引入了时间模式的概念，以更好地捕捉时间序列中的重要模式和特征。LSTM（长短期记忆，Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，属于循环神经网络（RNN）的一种变体,其使用一种类似于搭桥术结构的RNN单元。相对于普通的RNN，LSTM引入了门控机制，能够更有效地处理长期依赖和短期记忆问题，是RNN网络中最常使用的Cell之一。配合我的博客大家可以实现预测。

%% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 创建网络 k = 7; % 保留成分个数 [theta, ch0] = my_pls(p_train, t_train, k); %% 仿真测试 t_sim1 = sim_pls(p_train, theta, ch0); t_sim2 = sim_pls(p_test , theta, ch0); %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim

$$ \ mu \ nu \ mathrm {SSM} $$μνSSM是标准模型（SM）的简单超对称扩展，能够与实验一致地预测中微子物理学。 在本文中，我们用混合壳上/ $$ {中的一代右手中微子对$$ \ mu \ nu \ mathrm {SSM} $$μνSSM的中性标量扇区执行完整的一环重整化。 \ overline {\ mathrm {DR}}} $$DR¯方案。 将详细讨论重归一化过程，着重说明与最小重（MSSM）和次最小（NMSSM）超对称标准模型在字段重归一化和非风味对角软质量参数处理方面的概念差异 在$$ \ mu \ nu \ mathrm {SSM} $$μνSSM中打破R奇偶性。 我们计算对$$ \ mu \ nu \ mathrm {SSM} $$μνSSM的中性标量质量的完整一环修正。 单环贡献由可用的MSSM高阶校正补充。 我们获得了与实验范围一致的类似SM的希格斯玻色子质量的数值结果。 我们将我们的结果与NMSSM中的预测进行比较，以得出真实的$$ \ mu \ nu \ mathrm {SSM} $$μνSSM类贡献的显着性的度量。 由于中微子Yu

为解决高瓦斯煤层采空区自然发火和瓦斯涌出量过大造成上隅角瓦斯超限的问题,结合O形圈理论,对采空区的渗流特性进行了分析。通过引进Ergun单相流半经验非线性渗流公式,结合连续性方程、动量方程、瓦斯动力弥散方程,建立了采空区流场的渗流模型;利用Fluent软件,结合具体实例,模拟预测并分析了采空区的风流速度场及瓦斯浓度场。模拟结果表明:根据O形圈理论以及渗流模型,利用Fluent软件进行模拟的结果符合实际情况,通过制定相应措施,提前消除了潜在的安全隐患。

本项目利用网络爬虫技术从某天气预报网站抓取某一城市的历史天气数据，构建天气数据分析与预测系统，实现对天气状况、最高气温、最低气温、风力和风向等维度的可视化分析和横向纵向比较， 并构建机器学习聚类算法实现对天气数据的预测分析。