预测专题

AI预测福彩3D采取887定位大底=23策略+杀断组+杀组选+杀和尾+杀和值012缩水测试5月16日预测第2弹

昨天的887=23大底测试第一次测试，已经成功命中! 今天继续测试，仍旧目标为：10期中至少5中期。好了，废话不多说了，直接上结果吧~ 首先，887定位如下：百位：5,7,6,4,2,9,0,1 十位：5,6,4,7,8,1,0,9 个位：6,5,4,7,2,9,1 杀断组为：5749-5

基于yolov8+flask搭建一个web版本的网页模型预测系统

测试环境： anaconda3+python3.8 torch==1.9.0+cu111 ultralytics==8.2.2 首先我们将训练好的权重放在weights目录下面并将名字改成yolov8n.pt，如果不想改可以在代码app.py都把路径改过来即可。然后我们打开 python app.py之后看到我们点击选择文件支持图片或者视频文件，建议视频文件不要太大，支持

多步预测系列 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合

● 环境框架：python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行 ● 使用对象：论文需求、毕业设计需求者 ● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LST

【光伏预测-粉丝福利】KOA-CNN-BiGRU-Attention实现光伏预测附matlab代码

KOA-CNN-BiGRU-Attention实现光伏预测附matlab代码 KOA-CNN-BiGRU-Attention是一种神经网络模型，常用于光伏（太阳能光伏）预测任务。它结合了多个深度学习技术，包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，BiGRU）和注意力

AI预测体彩排3采取878定位大底=23策略+杀断组+杀组选+杀和尾+杀和值012缩水测试5月15日预测第1弹

昨天与一位玩排3的彩友通过视频直播的形式聊了下，受益匪浅，给我提供了一些比较有价值的建议，比如，对于878的定位策略，方向是没问题的，但是878=3的话，还是缺乏一定的命中率，如果878=23，看了下最近6期的数据，均是命中的。我们可以将878=23定义为所谓的大底，在此基础上结合杀断组，杀组选，杀和值，杀和尾及杀和值012进行缩水。因此，我改进了下缩号的方法及策略，同时优化了下我

1. C++ 编译 paddle 预测库编译

paddleocr 依赖 paddle 预测库, 但官网发布版只有 release 版本, 还是 MT 格式得, 根本没法调试. 重新编译预测库, 以支持 debug 调试. 基本按照官方说明来就可以, 编译参数打开MKL, MT 改为 MD. 具体参考: https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/1.8/advanced_g

机器学习-MLP预测

本文使用机器学习MLP对数据进行预测。 1、数据 1.1 训练数据集： medol.xlsx文件示例 otv3015-1.9153622093018-1.9634097763021-1.7620284083024-1.789477583 1.2 预测数据集 test.xlsx文件示例 ot35163519 2、模型训练 train.py import pandas as

时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南

时间序列分析是数据科学和机器学习领域最广泛的主题之一:无论是预测金融事件、能源消耗、产品销售还是股票市场趋势，这一领域一直是企业非常感兴趣的领域。随着机器学习模型的不断进步，使除了传统的统计预测方法(如回归模型、ARIMA模型、指数平滑)外，与机器学习(如基于树的模型)和深度学习(如LSTM网络、cnn、基于Transformer的模型)相关的技术已经出现了一段时间。尽管这些技术之间存在巨

20240514基于深度学习的弹性超材料色散关系预测与结构逆设计

论文：Dispersion relation prediction and structure inverse design of elastic metamaterials via deep learning DOI：https://doi.org/10.1016/j.mtphys.2022.100616 1、摘要精心设计的超材料结构给予前所未有的性能，保证了各种各样的具体应用。传统

风电功率预测 | 基于CNN卷积神经网络的风电功率预测（附matlab完整源码)

风电功率预测风电功率预测完整代码风电功率预测基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的风电功率预测可以通过以下步骤实现：数据准备：收集与风电场发电功率相关的数据，包括风速、风向、温度、湿度等气象数据以及风电场的历史功率数据。数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的质量和完整

风电功率预测 | 基于PSO-BP神经网络实现风电功率预测（附matlab完整源码)

风电功率预测风电功率预测完整代码风电功率预测基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的BP神经网络是一种常见的方法，用于实现风电功率预测。下面是一个基于PSO-BP神经网络实现风电功率预测的一般步骤：数据准备：收集与风电场发电功率相关的数据，包括风速、风向、温度、湿度等气象数据以及风电场的历史功率数据。数据预处理：对收

手把脚教你实现第一个在线预测系统No.21

本来呢，最近看了人类简史，想写一篇偏见相关的，思路还没整理好不好放出来，先写个技术的吧。最近真是忙成狗，搬职场，找房子租，参加各种各样的会议，还有开发任务，做屁屁踢，接下来架构的规划，知识储备。可是毕竟我也不想跳票的嘛。T_T 说实话。时间还是蛮充裕的，啊哈哈哈哈哈哈！！！！！！！突然想起上一篇忘了开原创忘了开赞赏而且忘了放二维码，现在心塞塞塞塞塞的，大家点个赞或者分享一下我会很开

使用 Python 和机器学习预测股票涨跌幅

使用 Tushare API 获取深圳股市历史数据引言这篇文章将会演示如何使用 Tushare Pro API 获取深圳股市的历史交易数据，并将数据保存到CSV文件中。Tushare 是一款提供实时和历史金融市场的数据服务，支持多种语言，具有丰富的数据源和强大的功能。安装 Tushare 在开始之前，你需要先安装 Tushare 库。可以通过 pip 安装： pip insta

基于GWO灰狼优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用 4.2 GRU网络 4.3 注意力机制（Attention） 4.4 GWO优化 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览优化前优化后 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序

《机器学习实战》笔记之八——预测数值型数据：回归

第八章预测数值型数据：回归 8.1 用线性回归找到最佳拟合曲线假设输入数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量w中，那么对于给定的数据X1，预测结果将会通过Y1=X1.T×w给出。如何找出误差最小的W，一般采用平方误差最小，即最小二乘法。平方误差可以写做：用矩阵表示还可以写做（y-x*w）.T*(y-x*w)。如果对w求导，得到x.T*(y-xw)，令其等于

算法-卡尔曼滤波之卡尔曼滤波的第二个方程：预测方程（状态外推方程）

在上一节中，使用了静态模型，我们推导出了卡尔曼滤波的状态更新方程，但是在实际情况下，系统都是动态，预测阶段，前后时刻的状态是改变的，此时我们引入预测方程，也叫状态外推方程；同样的我们通过一个例子来分析，在开始为什么要选择卡尔曼滤波时，提出了一个例子；在一维空间内使用雷达来追踪匀速飞行的飞行器，此时系统状态为飞行器的航程，速度是相对于时间的变化率，也就是距离的导数；通过分析飞行器的一

计算机毕业设计Python+Spark知识图谱课程推荐系统课程预测系统课程大数据课程数据分析课程大屏 mooc慕课推荐系统大数据毕业设计

1 绪论 1.1 课题研究背景在线教育学习平台是学生用来进行校内或校外拓展课程学习的平台，平台需要具备在线视频观看，作业提交，形成性考核等功能。在学生学习的过程中，学校的管理者或负责教师需要了解学生的学习情况和学习状态，因此必须要通过学生的学习行为数据进行数据分析，将学生的学习情况直观的展现给用户，方便教师进行学生管理和评测。现阶段在线教育学习平台，一般会提供两种方向，一种是对普通用户

R语言数据分析案例-巴西固体燃料排放量预测与分析

1 背景自18世纪中叶以来，由于快速城市化、人口增长和技术发展，导致一氧化二氮（N2O）、甲烷（CH4）和二氧化碳（CO 2）等温室气体浓度急剧上升，引发了全球变暖、海平面上升、极端天气以及环境污染等一系列问题，严重制约了社会、经济、生态的可持续发展，威胁人类生存与健康[1]。由于温室气体排放增加引起的全球变暖、极端高温和热浪、龙卷风、飓风、干旱和洪水等自然灾害成为新常态，已经成为

分类预测 | Matlab实现DBO-CNN-SVM蜣螂算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测

分类预测 | Matlab实现DBO-CNN-SVM蜣螂算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测目录分类预测 | Matlab实现DBO-CNN-SVM蜣螂算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述 1.Matlab实现DBO-CNN-SVM蜣螂算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征

【车辆安全管理】风险预测

近期又发生了很多车辆事故， https://news.sina.com.cn/s/2024-05-13/doc-inavapur2236074.shtml 其实都是可以避免的，如果车辆有很好的自动减速系统，如特斯拉的FSD系统，特斯拉的FSD（Full-Self Driving）是该公司研发的完全自动驾驶系统。以下是对FSD的详细介绍：定义与功能：FSD是特斯拉电动汽车的全自动驾驶功能

【CSP CCF记录】202012-1 期末预测之安全指数

题目代码 #include<bits/stdc++.h>using namespace std;int main(){int n;cin>>n;int sum=0;for(int i=0;i<n;i++){int score=0,w=0;cin>>score>>w;sum+=score*w;}sum=max(sum,0);cout<<sum;return 0;} 结果

YOLOv8_seg预测流程-原理解析[实例分割理论篇]

YOLOv8_seg的网络结构图在博客YOLOv8网络结构介绍_CSDN博客已经更新了，由网络结构图可以看到相对于目标检测网络，实例分割网络只是在Head层不相同，如下图所示，在每个特征层中增加了Mask ceofficient层（浅紫色），这和同一层的Box，cls的shape大小一样；另外还利用80×80尺度的特征图，经过卷积+上采样后得到通道数为32，分辨率为160×160的

JCR一区 | Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-BiLSTM-MATT的多通道输入数据分类预测

JCR一区 | Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-BiLSTM-MATT的多通道输入数据分类预测目录 JCR一区 | Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-BiLSTM-MATT的多通道输入数据分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍 Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-BiLSTM-MATT的多

GIAT: 蛋白质结构预测的新利器

瑞典Karolinska研究院在瑞典政府赞助下由Ben Murrell等研究团队在AlphaFold 3最新报告后提出这篇论文提出了一种非常有趣和创新的方法来生成蛋白质骨架结构,称为生成式不变角度转换器(GIAT)。与现有的主要基于扩散模型和流匹配的方法不同,GIAT采用了类似于大型语言模型(如GPT)中使用的自回归方法,逐个氨基酸地生成蛋白质骨架。这种自回归建模方法的主要优势和创新点包括:

【智能算法应用】基于果蝇算法-BP回归预测（FOA-BP)

目录 1.算法原理2.数学模型3.结果展示4.代码获取 1.算法原理【智能算法应用】智能算法优化BP神经网络思路【智能算法】果蝇算法（FOA）原理及实现 2.数学模型数据集样本特征数为13，适应度函数设计为： f i t n e s s = e r r o r t e s t (1) fitness=error_{test}\tag{1} fitness=err

模型推导：BG/NBD(预测用户生命周期(CLV)模型)

CLV（Customer Lifetime Value）指的是客户生命周期价值，用以衡量客户在一段时间内对企业有多大的价值。企业对每个用户的流失与否、在未来时间是否会再次购买，还会再购买多少次才会流失等问题感兴趣，本文中的BG/NBD模型就是用来解决这样一系列问题的。本文的模型数学推理均参考自： https://www.brucehardie.com/notes/039/bgnbd_deriv