预测专题
Tensorflow lstm实现的小说撰写预测
最近，在研究深度学习方面的知识，结合Tensorflow，完成了基于lstm的小说预测程序demo。 lstm是改进的RNN，具有长期记忆功能，相对于RNN,增加了多个门来控制输入与输出。原理方面的知识网上很多，在此，我只是将我短暂学习的tensorflow写一个预测小说的demo,如果有错误，还望大家指出。 1、将小说进行分词，去除空格，建立词汇表与id的字典，生成初始输入模型的x与y d
临床基础两手抓！这个12+神经网络模型太贪了，免疫治疗预测、通路重要性、基因重要性、通路交互作用性全部拿下！
生信碱移 IRnet介绍 用于预测病人免疫治疗反应类型的生物过程嵌入神经网络，提供通路、通路交互、基因重要性的多重可解释性评估。 临床实践中常常遇到许多复杂的问题，常见的两种是： 二分类或多分类：预测患者对治疗有无耐受(二分类)、判断患者的疾病分级(多分类)； 连续数值的预测：预测癌症病人的风险、预测患者的白细胞数值水平； 尽管传统的机器学习提供了高效的建模预测与初步的特征重
结合Python与GUI实现比赛预测与游戏数据分析
在现代软件开发中，用户界面设计和数据处理紧密结合，以提升用户体验和功能性。本篇博客将基于Python代码和相关数据分析进行讨论，尤其是如何通过PyQt5等图形界面库实现交互式功能。同时，我们将探讨如何通过嵌入式预测模型为用户提供赛果预测服务。 本文的主要内容包括： 基于PyQt5的图形用户界面设计。结合数据进行比赛预测。文件处理和数据分析流程。 1. PyQt5 图形用户界面设计
CNN-LSTM模型中应用贝叶斯推断进行时间序列预测
这篇论文的标题是《在混合CNN-LSTM模型中应用贝叶斯推断进行时间序列预测》，作者是Thi-Lich Nghiem, Viet-Duc Le, Thi-Lan Le, Pierre Maréchal, Daniel Delahaye, Andrija Vidosavljevic。论文发表在2022年10月于越南富国岛举行的国际多媒体分析与模式识别会议（MAPR）上。 摘要部分提到，卷积
多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测
多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测 目录 多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测（完整源码和数据） 2.SS
力扣 | 递归 | 区间上的动态规划 | 486. 预测赢家
文章目录 一、递归二、区间动态规划 LeetCode：486. 预测赢家 一、递归 注意到本题数据范围为 1 < = n < = 20 1<=n<=20 1<=n<=20，因此可以使用递归枚举选择方式，时间复杂度为 2 20 = 1024 ∗ 1024 = 1048576 = 1.05 × 1 0 6 2^{20} = 1024*1024=1048576=1.05 × 10^
回归预测 | MATLAB实现PSO-LSTM(粒子群优化长短期记忆神经网络)多输入单输出
回归预测 | MATLAB实现PSO-LSTM(粒子群优化长短期记忆神经网络)多输入单输出 目录 回归预测 | MATLAB实现PSO-LSTM(粒子群优化长短期记忆神经网络)多输入单输出预测效果基本介绍模型介绍PSO模型LSTM模型PSO-LSTM模型 程序设计参考资料致谢 预测效果 Matlab实现PSO-LSTM多变量回归预测 1.input和outpu
时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention
时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention 文章目录 一、基本原理1. 变分模态分解（VMD）2. 双向时域卷积（BiTCN）3. 双向门控单元（BiGRU）4. 注意力机制（Attention）总结流程 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 时序预测|变分模态分解-双向时域卷积
【销售预测 ARIMA模型】ARIMA模型预测每天的销售额
输入数据txt格式： 2017-05-01 100 2017-05-02 200 ……. python 实现arima： # encoding: utf-8"""function：时间序列预测ARIMA模型预测每天的销售额author:donglidate:2018-05-25"""# 导入库import numpy as np # numpy库from statsmode
回归预测 | Matlab基于贝叶斯算法优化XGBoost(BO-XGBoost/Bayes-XGBoost)的数据回归预测+交叉验证
回归预测 | Matlab基于贝叶斯算法优化XGBoost(BO-XGBoost/Bayes-XGBoost)的数据回归预测+交叉验证 目录 回归预测 | Matlab基于贝叶斯算法优化XGBoost(BO-XGBoost/Bayes-XGBoost)的数据回归预测+交叉验证效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab实现基于贝叶斯算法优化X
基于蜣螂优化最小二乘支持向量机的数据分类预测Matlab程序DBO-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础程序
基于蜣螂优化最小二乘支持向量机的数据分类预测Matlab程序DBO-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础程序 文章目录 一、基本原理DBO（Dung Beetle Optimization）算法原理LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）模型原理DBO-LSSVM模型的集成流程总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结
基于 BiLSTM+Attention 实现降雨预测多变量时序分类——明日是否降雨
前言 系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎ 涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。 降雨预测作为气象学和水文学领域的重要研究课题，对于农业、城市规划、
计算机毕业设计Python+Tensorflow股票推荐系统 股票预测系统 股票可视化 股票数据分析 量化交易系统 股票爬虫 股票K线图 大数据毕业设计 AI
《Tensorflow股票预测系统》开题报告 一、研究背景与意义 随着信息技术的飞速发展和金融市场的日益复杂化，股票作为金融市场的重要组成部分，其价格波动受到广泛关注。传统的股票预测方法如技术分析和基本面分析，虽然在一定程度上能够辅助投资者做出决策，但存在主观性强、数据处理能力有限等不足，难以满足现代投资者的需求。因此，利用机器学习技术，特别是深度学习技术，对股票价格进行预测成为当前研究的热点
【Python时序预测系列】高创新模型：基于xlstm模型实现单变量时间序列预测（案例+源码）
这是我的第351篇原创文章。 一、引言 LSTM在1990年代被提出，用以解决循环神经网络（RNN）的梯度消失问题。LSTM在多种领域取得了成功，但随着Transformer技术的出现，其地位受到了挑战。如果将LSTM扩展到数十亿参数，并利用现代大型语言模型（LLM）的技术，同时克服LSTM的已知限制，我们能在语言建模上走多远？ 论文介绍了两种新的LSTM变体：sLSTM（具有标量记忆和
【深度学习 卷积】利用ResNet-50模型实现高效GPU图片预测
本文介绍了如何使用训练好的ResNet-50模型进行图片预测。通过详细阐述模型原理、训练过程及预测步骤，帮助读者掌握基于深度学习的图片识别技术。 一、引言 近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著成果，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分类等方面表现出色。ResNet-50作为一种经典的CNN模型，以其强大的特征提取能力和较高的预测准确率，在众多领域得到了广泛应用。本文将介绍如何使
外泌体相关基因肝癌临床模型预测——2-3分纯生信文章复现——5.拷贝数变异及突变图谱（2）
内容如下： 1.外泌体和肝癌TCGA数据下载 2.数据格式整理 3.差异表达基因筛选 4.预后相关外泌体基因确定 5.拷贝数变异及突变图谱 6.外泌体基因功能注释 7.LASSO回归筛选外泌体预后模型 8.预后模型验证 9.预后模型鲁棒性分析 10.独立预后因素分析及与临床的相关性分析 11.列线图，ROC曲线，校准曲线，DCA曲线 12.外部数据集验证 13.外泌
重庆啤酒业绩增速放缓：被多家机构下调盈利预测，下半年如何应对？
《港湾商业观察》施子夫 作为西南地区知名的啤酒品牌，重庆啤酒（600132.SH）上半年交出的业绩答卷显示了公司增速放缓之压，同时，归母净资产也双位数下滑。 三季度还剩最后一个月，面对下半年的市场环境，重庆啤酒该如何赛跑？ 业绩增速放缓，被多家机构下调盈利预测 2024年上半年（报告期内），重庆啤酒实现营业收入88.61亿元，同比增长4.18%；归属于上市公司股东净利润9.01亿
计算机毕业设计Spark+PyTorch知识图谱房源推荐系统 房价预测系统 房源数据分析 房源可视化 房源大数据大屏 大数据毕业设计 机器学习
《Spark+PyTorch知识图谱房源推荐系统》开题报告 一、选题背景与意义 1.1 选题背景 随着互联网的快速发展和大数据技术的广泛应用，房地产行业特别是房屋租赁市场迎来了前所未有的变革。房源信息的海量增长使得用户在寻找合适的房源时面临巨大挑战。传统的房源推荐系统往往基于简单的规则或用户历史行为，难以提供精准、个性化的推荐服务。因此，如何利用大数据和人工智能技术提高房源推荐的准确性和个性
基于飞桨paddle2.6.1+cuda11.7+paddleRS开发版的目标提取-道路数据集训练和预测代码
基于飞桨paddle2.6.1+cuda11.7+paddleRS开发版的目标提取-道路数据集训练和预测代码 预测结果： 预测影像： （一）准备道路数据集 下载数据集地址： https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/56961 mass_road.zip —原始地址Url: https://ai-studio-online.bj.bcebos
CNN-LSTM用于时间序列预测，发二区5分+没问题！
为了进一步提高时序预测的性能，研究者们组合了CNN和LSTM的特点，提出了CNN-LSTM混合架构。 这种架构因为独特的结构设计，能同时处理时空数据、提取丰富的特征、并有效解决过拟合问题，实现对时间序列数据的高效、准确预测，远超传统方法。 因此，它已经成为我们应对时序预测任务离不开的模型，有关CNN-LSTM的研究也成了当下热门主题之一，高质量论文频发。 为了方便大家了解CNN-LSTM的最
动量和位置 现货白银市场分析预测的方法
就个人而言，笔者喜欢在现货白银市场中分析走势，然后预测一下行情，尽管很多时候我不会根据这些预测来入场，但日常就喜欢做这样的事。如果能够预测成功，自身的成就感是满满的，如果预测错误，也能收获一些经验，下面我们就来讨论一下现货白银市场分析预测的方法。 动量。不知道投资者会不会看市场的动量。很简单，我们就看市场有没有大阳线或者大阴线，通过对比临近的两个波段，就能找出动量谁强谁弱。比方说，有一波上涨
计算机毕业设计Hadoop+PySpark共享单车预测系统 PyHive 共享单车数据分析可视化大屏 共享单车爬虫 共享单车数据仓库 机器学习 深度学习
《Hadoop共享单车分析与预测系统》开题报告 一、课题背景与意义 1.1 课题背景 随着共享经济的快速发展，共享单车作为一种新型绿色环保的共享经济模式，在全球范围内迅速普及。共享单车通过提供便捷的短途出行服务，有效解决了城市居民出行的“最后一公里”问题，同时促进了低碳环保和绿色出行理念的推广。然而，随着共享单车数量的急剧增加，如何高效管理和优化单车布局成为共享单车运营商面临的重要挑战。
基于人工智能的股票价格预测系统
目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据收集与预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 股票价格预测是金融市场中一个重要的研究领域，通过分析历史价格数据，投资者希望能够预测未来价格走势，以实现更高的投资回报。本文介绍如何利用深度学习技术构建一个基于人工智能的股票价格预测系统，包括环境准备、系统设计及代码实现。 2. 项目背景 股票市
分类预测|基于蜣螂优化极限梯度提升决策树的数据分类预测Matlab程序DBO-Xgboost 多特征输入单输出 含基础模型
分类预测|基于蜣螂优化极限梯度提升决策树的数据分类预测Matlab程序DBO-Xgboost 多特征输入单输出 含基础模型 文章目录 一、基本原理1. 数据准备2. XGBoost模型建立3. DBO优化XGBoost参数4. 模型训练5. 模型评估6. 结果分析与应用原理总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 分类预测|基于蜣螂优化极限梯度提升决策树的数据分类
分类预测|基于麻雀优化正则化极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-RELM 多特征输入多类别输出
分类预测|基于麻雀优化正则化极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-RELM 多特征输入多类别输出 文章目录 一、基本原理1. 数据准备2. RELM模型建立3. SSA优化RELM参数4. 模型训练5. 模型评估6. 结果分析与应用原理总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 分类预测|基于麻雀优化正则化极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-R