基于大数据互联的老年人关怀与疾病预测云平台源码.zip
2022-12-01 14:24:45 1.66MB 大数据
MATLAB实现PCA-BiLSTM主成分降维结合双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测(完整源码和数据) 数据为多输入回归数据,输入12个特征,输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上。
MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多输入多输出预测(完整源码和数据) 数据为多输入多输出预测数据,输入10个特征,输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入多输出预测(完整源码和数据) 数据为多输入多输出预测数据,输入10个特征,输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
python基于ARIMA时间序列的销量预测模型全部数据.zipARIMA模型提供了基于时间序列理论,对数据进行平稳化处理(AR和MA过程)、模型定阶(自动差分过程)、参数估计,建立模型,并对模型进行检验。 在Python中statsmodel提供了全套的解决方案,包括窗口选择、自动定阶和平稳性检测等等算法。 预测策略 每月分上中下旬三个点预测,每月预测三次当月销量。这么做的好处是,月上旬和中旬的实际销量可以作为先验知识,提高模型预测的准确率。 依赖包 pip install -r requirements.txt 程序执行 python sales.py python基于ARIMA时间序列的销量预测模型全部数据.zipARIMA模型提供了基于时间序列理论,对数据进行平稳化处理(AR和MA过程)、模型定阶(自动差分过程)、参数估计,建立模型,并对模型进行检验。 在Python中statsmodel提供了全套的解决方案,包括窗口选择、自动定阶和平稳性检测等等算法。 预测策略 每月分上中下旬三个点预测,每月预测三次当月销量。这么做的好处是,月上旬和中旬的实际销量可以作为先验知识
Covid-19-LSTM-XGBR-SVR Covid-19 Corona病毒病例预测因子 背景 白宫科学技术政策办公室(OSTP)召集了一个联盟研究小组和公司(包括Kaggle)来准备COVID-19开放研究数据集(CORD-19),以尝试解决有关COVID-19的关键开放科学问题。 这些问题来自美国国家科学,工程和医学研究院(NASEM)和世界卫生组织(WHO)。 挑战 Kaggle正在发起伴随COVID-19预测挑战,以帮助回答部分NASEM / WHO问题。 尽管挑战涉及按地区预测4月1日至4月30日之间确诊的病例和死亡人数,但主要目标不仅是提供准确的预测。 还可以识别似乎影响COVID-19传输速率的因素。 鼓励您引入,整理和共享可能有用的数据源。 如果您发现变量似乎影响传输速率,请在笔记本中分享您的发现。 当数据可用时,我们将根据约翰·霍普金斯大学系统科学与工程中心(J
2022-11-30 20:11:52 8KB JupyterNotebook
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学生成绩预测
2022-11-30 19:02:42 5KB 数据集
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Look4Sat:无线电卫星跟踪器 适用于Android的开源业余无线电卫星跟踪器和通过预测器 让这个程序为您寻找卫星! 借助于Celestrak和SatNOGS提供的庞大数据库,您现在可以访问3000颗环绕地球运行的活动卫星。 您可以按卫星名称或NORAD目录号搜索整个数据库。 轻松跟踪它们! 卫星位置和通过是相对于您的位置计算的。 为了获得可靠的预测,请使用“设置”菜单中的GPS或QTH定位器设置观察位置。 该应用程序是使用predict4java库,Kotlin,协程,Dagger2,Retrofit2,Moshi,体系结构组件和Jetpack Navigation构建的。 现在,
2022-11-30 16:49:32 1.84MB android kotlin radio space
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编程语言为MATLAB,代码有注释。函数都封装完成,直接运行即可,运行主函数就可以对比LSTM基础模型和麻雀搜索算法优化后的LSTM模型。
2022-11-30 16:44:03 6KB lstm matlab 人工智能 深度学习
MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆网络多变量时序预测, 数据为多变量时间序列数据,多输入单输出,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件,运行环境MATLAB2020b及以上,运行主程序即可。