基于线性回归算法构建的预测模型,用于预测特定数据集中的目标变量。
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电力负荷预测是电力规划、生产和运行的重要基础,将投影寻踪回归模型应用于电力负荷预测中,避免了确定性模型在预测不同类型负荷数据时精度差异较大的缺陷。最后,以电网实际负荷数据验证了投影寻踪回归模型的适用性
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
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矿井瓦斯涌出量受众多因素的影响。经研究表明,煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层瓦斯含量、煤层间距、日进度及日产量是影响瓦斯涌出的主要因素。利用多元线性回归和BP神经网络理论,分别对矿井瓦斯涌出量进行了预测,
针对经典线性回归模型不能完全反映变量间的耦合关系而不适宜于有模糊数的瓦斯涌出量预测的问题,提出了一种基于遗传算法模糊多元线性回归分析的瓦斯涌出量预测模型。采用灰关联分析法和SPSS软件线性回归分析法确
该数据集包含了用于预测住宅房屋价格的相关属性。其中包括SalePrice(房屋的售价,单位为美元)作为目标变量,以及MSSubClass(建筑物类别)、MSZoning(一般区域划分类型)、LotFr
一元线性回归分析模型在家庭消费支出预测中的应用,高玉,周树民,介绍一元线性回归分析的基本概念和方法原理,并以2001年到2010年国民的城镇居民家庭人均支配收入(简称
基于新闻的股票每日价格预测动机:传统的技术交易只考虑影响股价的定量而非定性因素。众所周知,新闻对股票指数和价格有重大影响。为了做出更好的预测,我们在模型中将定量方法与标题NLP特征分析相结合。项目总
在本章中,开始使用简单模型:线性回归来探索 TensorFlow 编程。基于这个例子,我将介绍一些代码基础知识,以及,如何调用学习过程中的各种重要组件,如函数函数或算法梯度下降。 变量之间的关系模型
主要为大家详细介绍了PyTorch搭建一维线性回归模型,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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