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基于AR的预测模型，预测油价的变化，自带数据，结果较好。
基于CNN-LSTM的回归预测模型此模型融合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优势，适用于多列输入、单列输出的回归预测任务。代码注释清晰，用户只需替换数据即可轻松应用于2020年
灰色预测模型作为一种处理小样本、非线性、不完全信息数据序列的有效方法，在多个领域展现出显著的应用价值。MATLAB平台为实现灰色预测模型提供了高效便捷的工具。本资源库提供三个MATLAB脚件，用于构
深入探讨了利用机器学习算法构建房价预测模型的方法。文中详细介绍了数据预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估等关键步骤，并结合实际案例展示了如何应用该模型进行房价预测。
摘要! 建立短波天波传播衰减预测的计算模型! 为保障短波通信电路的可靠性提供参考依据!首先进行传播路径的判别!进而进行频率预测! 最后建立传播衰减计算模型并与文献结果进行比对!两者有较好的一致性
基于哈夫曼编码的文件压缩器,能有效将doc,txt文件压缩与解压缩,还原成原始文件,既不失真,用的python
如何对非肿瘤数据进行格式整理，并运用lasso回归和logistics回归进行变量筛选和分析。同时还介绍了Nomogram、C-index、Calibration、ROC和DCA等模型验证方法。通过本
针对灰色预测模型拟合非齐次指数序列时的误差,对白化微分方程和参数无偏估计方法展开研 究.首先梳理现有非齐次灰色预测模型,建立NGM(1,1,k)的基本形式;然后从灰导数和背景值两个角度分别优化,提出N
为提高非等间隔序列数据的预测精度,采用一种新的加权方法对非等间隔序列数据进行处理,将其化为等间隔序列,在此基础之上使用初始条件的自适应性寻优函数对模型进行二次优化,得到最终的灰色预测模型.并用此模型对
针对目前采用灰色模型预测矿区沉陷时只针对1个点,缺乏工作面整体下沉预测及其精度研究的问题,以工作面走向线和倾向线地表观测站的下沉量为研究对象,以相邻监测时间间隔为权建立非等间隔灰色模型,预测下一时刻观
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