5.9【阿里云天池】零基础入门数据价格：二手车交易价格预测 car-price-forecast-master

年预测 从获取地理位置的预报，和提供气象服务。 所有数据都是从此公开可用的不同API端点收集的。 在开始使用该模块之前，请先阅读！ 安装 $ npm i yr-forecast 用法 获取位置预测 这将返回一个位置的完整预测，即一个为期9天的带有多个参数的预测。 参数为温度，风速，风向，压力，降水，多云，雾，低云，中云，高云和湿度。 例子 const yr = require ( 'yr-forecast' ) const lat = 59.2667259 const lon = 10.4045301 const forecast = await yr . getForecast ( lat , lon ) 退货 [ { " from " : " 2020-05-17T18:00:00.000Z " , " instant " : { " air_pre

用户购买消费金融场景中的预测 参加2018年招行金融预测比赛 1，从数据预处理，到特征工程，到模型预测均在py文件中； 2，单模型0.860； 3，最终通过融合进入决赛； 4，成绩不够好，望大佬们莫嘲笑。

======简单的雨量预报====== 该项目的目标是根据几个参数来预测明天的天气会下雨还是不出现默认值。 由于我不是气象和气候领域的专家，因此，为了防止在选择阈值时出现偏差，我将使该应用程序的结果除二进制分类外还添加一定百分比的默认值。 有了这个简单的应用程序，人们将可以更轻松地预测明天是否会下雨。 该数据集来自澳大利亚各地多个地方的每日气象观测资料，该资料集是从澳大利亚联邦气象局获得的，经过处理后创建了这个非常大的样本数据集，用于说明分析。 如果要查看有关此项目的更多详细信息，请单击下面的链接： 应用链接= Linkedin =

美国天气预报应用程序 使用React.js显示美国5个城市的天气 -通过向OpenWeatherMap API发送AJAX请求来接收当前天气。 -使用React.js和React Router构建的单页面应用程序。

这是本人自己写的一个java调中国气象台的接口实现，里面包含如何配置文件及源码。

模型时间集合 使用Modeltime进行时间序列预测的集成算法 一个modeltime扩展，它实现了集成预测方法，包括模型平均，加权平均和堆栈。 安装 安装CRAN版本： install.packages( " modeltime.ensemble " ) 或者，安装开发版本： remotes :: install_github( " business-science/modeltime.ensemble " ) 入门 ：了解使用Modeltime进行预测的基础知识。 ：了解Modeltime集成模型的预测基础。 在几分钟内使您的第一支乐团 加载以下库。 library( tidymodels ) library( modeltime ) library( modeltime.ensemble ) library( tidyverse ) library( timetk ) 第

weather-forecast-app:一个基于OpenWeatherMap API的简单天气预报应用程序

预测能源时间序列 该项目处于开发的初期阶段。 我目前正在Tempus Energy处理时间序列问题-在为Tempus构建工作工具时，我尝试将其移植到该库中。 回购目标 此回购的目的是提供一组工具和能源问题的时间序列预测示例。 可重复使用的工具存在于forecast/forecast -项目特定的代码存在于projects/project_name 。 项目文件夹的结构是灵活的。 数据 用于刮擦公开可用的能源数据集的工具以及用于训练模型的清洁和处理数据的工具。 刮ing Elexon（英国网格数据） 加工 埃莱克森 风电场数据 Makridakis_2018_statistical_ml_concerns.pdf Original data: No pre-processing is applied. • Transforming the data: The log or the B

Monthly-Electricity-forecast use GPR-RFr 某区域月电量预测，采用高斯过程回归、随机森林回归预测日电量，通过日电量累加的方式来获得月电量的预测 Jupyter Notebook