毕业设计-宜居城市信息可视化平台 1.数据来源 1.1招聘信息   招聘信息的数据来源为智联招聘，首先构造出城市+工作职位的url，以便我们更好的搜索数据和解析页面数据。例如 （jl后边的是城市，kw为职位名）， 根据此url解析第一页获取工作数量，智联招聘一页最多显示60条工作职位的信息，一共显示90页，所以我们根据获取的工作数量来确定需要抓取数据的页数，条数大于90页的则获取90页，小于90页的则使用实际页数。然后根据页数构建出最终的url： 。最后抓取每一页上对应具体工作的url所对应的工作信息及其公司信息。统计出最大工资与最小工资的平均工资，中位数工资，以及工资和工作经验的关系等 1.2房租信息   房租信息数据主要来源于赶集网，同样首先构建出对应城市url，例如：http://{}.ganji.com/fang1/o{}/ （第一个{}表示城市的汉子拼音首字母，第二个{}为页数）

主要是作ARIMA-GARCH，ARIMA-TGARCH模型，但是后面GARCH模型图像拟合那里会有点问题。

包含查询近7天价格平均值（当天没数据时显示为0）、近一个月 每隔5天 价格平均值、近6个月 每月价格平均值； 结果集对应生成折线图所需的数据集，每个维度的x轴都会有数据（真实值或0），y轴为价格平均值；

资源包含文件：设计报告word和pdf两个版本+源码及数据 box-cox 变换目标值“price”，解决长尾分布。 删除与目标值无关的列，例如“SaleID”，“name”。这里可以挖掘一下“name”的长度作为新的特征。 异常点处理，删除训练集特有的数据，例如删除“seller”==1 的值。 缺失值处理，分类特征填充众数，连续特征填充平均值。 其他特别处理，把取值无变化的列删掉。 异常值处理，按照题目要求“power”位于 0～600，因此把“power”>600 的值截断至 600，把"notRepairedDamage"的非数值的值替换为 np.nan，让模型自行处理。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125362504

photoshop绘制一个逼真的价格标签

线性回归预测波士顿房屋价格（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式），并进行了对比分析。 # 使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种线性回归方式实现波士顿房屋价格预测 # 波士顿房屋价格 包含506个样本、13个特征指标 # XGBoost是一套提升树可扩展的机器学习系统，也可以实现线性回归 # 使用XGBoost时，需将数据转化为DMatrix格式，否则会出现错误 # 使用评估指标判断 scikit-learn 和 XGBoost 两种线性回归方式实现波士顿房屋价格预测方式的优劣

使用深度学习预测股票市场 在这个项目中，我使用称为LSTM的最佳深度学习算法之一来预测和预测Amazon Inc.的价格。

论文研究-基于SSA-ELM的大宗商品价格预测研究.pdf,  随着经济全球化的发展，国际期货市场中各大类大宗商品价格波动剧烈，而全球经济形势不明朗以及货币政策不确定使得大宗商品期货价格难以被准确预测.本文选取玉米，原油，黄金分别作为大宗商品农产品类、能源类、金属类的代表对象，基于奇异谱分析方法（singular spectrum analysis，SSA），对商品期货价格进行分解，结合Kmeans动态聚类技术将分解量聚合成不同特征的价格序列，再采用具有优良特性的极限学习机算法（extreme learning machine，ELM）对模型进行训练，得到大宗商品期货价格预测模型.实证结果表明，采用序列分解聚类策略能够显著提高模型预测精度，在价格未来的整体水平和变动方向上都能达到较好的预测效果.

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