实现基于Python的BP神经网络数据预测模型，压缩包中包含文件如下：源码BPNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数；test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等；train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的权值、阈值。

市场趋势预测 这是一个构建知识图谱课程的项目。 该项目利用历史股票价格，并整合了来自客户的社交媒体，以预测道琼斯工业平均指数（DJIA）的市场趋势。 数据周期：2016年8月1日至2017年10月31日。DJIA数据范围：2016年8月1日至2017年11月30日。数据来源：Business Insider（记录号：2,017），Reddit finance（4,383），facebook（11,528） ），雅虎财经（10,478），Twitter（24,271）结构数据：Facebook，Twritter。 预测结果 请。 请引用。 T+1 Prediction

论文研究-固体氧化物燃料电池系统的鲁棒反馈模型预测控制.pdf,  固体氧化物燃料电池系统工作过程中燃料与氧化剂的压力差和燃料利用率的变化值是衡量系统运行安全、稳定长效、具有较好鲁棒性的重要指标. 本文提出采用离线计算、在线优化相结合的带有输出反馈的鲁棒模型预测控制方法, 分别将燃料与氧化剂的压力差和燃料利用率作为输入和输出约束, 离线计算目标函数上界及其系列渐近稳定域, 在线时对控制量进行精确定位. 仿真结果表明, 采用了状态反馈的模型预测控制方法能有效克服模型失配问题并迅速获得被控量的预测值, 使系统当负载电流发生波动时能克服变化引起的参数偏差, 提高了响应速度, 增强了系统鲁棒性.

负荷预测数学代码调频 文章“使用半参数因子动力学进行的收益曲线建模和预测”中使用的MATLAB代码，HärdleWolfgang Karl和Majer Piotr（2012），CRC 649讨论文件，2012-48（） 数量 #Abstract使用动态半参数因子模型（DSFM），我们研究了利率的期限结构。 从将欧元引入到最近的欧洲主权债务危机，该提议的方法适用于四个南欧国家（希腊，意大利，葡萄牙和西班牙）的月利率。 分析这个非同寻常的时期，我们将我们的方法与标准市场方法-动态Nelson-Siegel模型进行比较。 我们的发现表明，两个非参数因素分别捕获了每个债券市场收益率曲线的空间结构。 我们将这两个因素都归因于收益率曲线的斜率。 对于面板术语结构数据，需要三个非参数因素来解释95％的变化。 估计的因素负荷是单位根过程，显示出较高的持久性。 与基准模型相比，DSFM技术显示了出色的短期预测。

基于多序列特征提取的蛋白质相互作用预测

本项目是世卫组织建立了一段时间内所有国家健康状况的数据集，其中包括预期寿命，成人死亡率等方面的统计数据。使用此数据集，探索各种变量之间的关系，通过数据集建立模型对预期寿命进行预测以及找出对预期寿命的最大影响因素是什么？ 本项目主要解决以下问题： - 最初选择的各种预测因素是否真的影响预期寿命？实际影响预期寿命的预测变量有哪些？ - 预期寿命值低于（<65）的国家是否应该增加其医疗保健支出以改善其平均寿命？ - 婴儿和成人死亡率如何影响预期寿命？ - 是否接受教育对人类寿命有何影响？ - 预期寿命与饮酒是正相关还是负相关？ - 人口稠密的国家的预期寿命是否有降低的趋势？ 数据集：数据/探索影响预期寿命的因素/Life Expectancy Data.csv 案例来源：https://www.kaggle.com/kumarajarshi/life-expectancy-who

Yelp分析和评级预测 概述 Yelp是一个带有社交网络工具的区域目录平台和审阅网站。 该网站提供了针对本地企业（水疗中心，餐厅，百货公司，酒吧，本地本地服务，商店，汽车）的众包评论。 这有助于用户进行业务评级和评论。 通常，评论是由几百行左右的单词组成的简短文本，描述了各个方面的各种用户体验。 这为企业所有者提供了改进产品的机会，并使客户可以选择最佳的行业。 商业价值/分析目标 管理层可能没有足够的时间来进行每一次审核。 如果可以一目了然地向他们提供有价值的信息和见解，那将是非常有用和节省时间的。 不仅对于管理人员，而且对于试图了解更多餐厅信息并需要一些帮助来订购或选择餐厅的客户，也是如此。 毕竟，在当今世界，每个人都喜欢在做出决定之前先阅读评论和反馈。 在我们的项目中，我们使用自然语言处理和机器学习来实现这些业务和客户目标。 我们专注于情感分析，主题建模，数据分析和评级预测的分类。 数

电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负 荷、经济状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷 做出预测。负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。短期（两周以内） 预测是电网内部机组启停、调度和运营计划制定的基础；中期（未来数月）预测 可为保障企业生产和社会生活用电，合理安排电网的运营与检修决策提供支持； 长期（未来数年）预测可为电网改造、扩建等计划的制定提供参考，以提高电力 系统的经济效益和社会效益。 复杂多变的气象条件和社会事件等不确定因素都会对电力系统负荷造成一 定的影响，使得传统负荷预测模型的应用存在一定的局限性。同时，随着电力系 统负荷结构的多元化，也使得模型应用的效果有所降低，因此电力系统负荷预测 问题亟待进一步研究。

毕业设计之：基于 Python 的股票价格序列相似性分析 完整代码+数据集 摘要：本文主要能够根据用户所提供的股票寻找同行业内与其价格序列相似的股票，并能通过其在历史中的重复性对今后的趋势做预测。使用 Python 及相关库，结合动态时间弯曲(DTW)算法，用折线图的方式形象直观地展现出分析结果。 关键字：Python；股票价格序列；相似性；时间动态弯曲法；DTW

无人驾驶车辆模型预测控制代码