基于Python的人工智能应用案例系列（16）：LSTM能源生产预测
在本篇案例中，我们将基于来自FRED（美国联邦储备经济数据库）的电力和天然气生产指数数据进行时间序列分析和预测。该数据涵盖从1992年1月至2019年1月（共325个记录）的工业生产指数变化情况。 数据来源： 数据来自：https://fred.stlouisfed.org/series/IPG2211A2N 1. 数据加载和预处理 首先，我们使用pandas加载数据，...
TCN模型实现电力数据预测
有2篇国家级人工智能发明专利。 社区特色：深度实战算法创新 获取全部完整项目数据集、代码、视频教程，请进入官网：zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑，v：zzgcz_com 引言 时间序列预测在电力系统管理、负荷预测和能源优化等领域具有重要意义。传统的单向长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据中的优势，广泛应用于此类任务。随着深度学习技术的不断发展，Temporal Convol...
计算机毕业设计Flask+Vue.js空气质量预测 空气质量可视化 空气质量分析 空气质量爬虫 大数据毕业设计 Hadoop Spark
《Flask+Vue.js空气质量预测与可视化系统》开题报告与任务书 一、研究背景与意义 随着工业化进程的加速和城市化水平的不断提高，空气质量问题日益成为全球关注的焦点。空气污染不仅严重影响着人们的身体健康，如增加呼吸系统疾病、心血管疾病等风险，还对环境生态造成长远的不利影响。近年来，雾霾、PM2.5超标等空气质量问题频发，给社会经济发展和居民日常生活带来了巨大挑战。因此，开发一套高效、准确的空气质量...
足球预测模型理论:足球数据分析——XGBoost算法实战
Boost算法简介 XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一种基于决策树算法的集成学习算法，它通过构建多个弱分类器（通常是决策树）并将其组合成一个强分类器，以实现更高的预测精度。XGBoost在训练过程中，可以自动进行特征选择和特征重要性评估，使得模型更加健壮和可靠。 二、足球运动员身价估计实例 为了演示XGBoost算法在足球数据分析中的应用，我们将以足球运动员身价估...
数学模型预测足球比赛的原理是什么？
Poisson分布，是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denis Poisson）在1838年时发表。我们将其应用于足球赛事预测模型，具有较高的参考价值。 足球数据分析X AiAutoPrediction足球系列软件如下： AIAutoPrediction SoccerPredictor |走地大小球|走地让球|走地角球|数据分析 AiScoreP...
2016年国赛高教杯数学建模C题电池剩余放电时间预测解题全过程文档及程序
2016年国赛高教杯数学建模 C题 电池剩余放电时间预测 铅酸电池作为电源被广泛用于工业、军事、日常生活中。在铅酸电池以恒定电流强度放电过程中，电压随放电时间单调下降，直到额定的最低保护电压（Um，本题中为9V）。从充满电开始放电，电压随时间变化的关系称为放电曲线。电池在当前负荷下还能供电多长时间（即以当前电流强度放电到Um的剩余放电时间）是使用中必须回答的问题。电池通过较长时间使用或放置，充满...
基于python flask的企业财务异常数据分析与预测系统，使用随机森林进行预测，准确率达到98%
企业规模的扩大和业务复杂性的增加，财务数据中可能出现各种异常，如资金流动不正常、账户错误、支出异常等。财务异常往往预示着企业存在潜在的风险，如内部管理问题、外部市场波动，甚至欺诈行为。因此，及时发现和预测财务异常对于企业防范风险、保持健康运营至关重要。 传统的财务异常分析依赖于财务审计和专家的经验判断，这种方式不仅耗时耗力，而且容易受到人为因素的影响，难以应对企业财务数据量日益增长的挑战。随着大数据和...
基于云计算的虚拟电厂负荷预测
基于云计算的虚拟电厂负荷预测 随着电网规模的扩大及新能源的不断应用，并网电网的安全性和经济性备受关注。 电网调度不再是单一或局部控制，而是采用智能网络集成方式调度 。 智能电网应具有以下特点：坚强自愈，可以抵御外来干扰甚至攻击；提供高质量的电能，且供电稳定；允许新 型能源、分布式电力接入；促进用户互动等 。 近年来， 智能电网发展快速，但微网并网带来的电能质量和供电可靠性下降问题依然没有得到解决。 ...
数据挖掘顶会ICDM 2024论文分享┆MetaSTC：一种基于聚类和元学习的时空预测框架
g》，该论文已被第24届IEEE国际数据挖掘会议接收，论文的作者包括：上海交通大学先进网络实验室的学生许可欣、高宇岑、余哲梦，老师高晓沨教授、陈贵海教授；滴滴国际的方君、张凇健。论文提出了一种轻量流量预测框架MetaSTC。针对交通数据集周期性特点和地理特征，MetaSTC设计了基于门控机制的时空表征。并且结合了聚类、元学习等技术，轻量化时空预测模型。通过在交通流量大规模公开数据集LargeST以及滴...
计算机毕业设计Hadoop+Spark旅游景点推荐 旅游推荐系统 旅游可视化 景区游客满意度预测与优化 Apriori算法 景区客流量预测 旅游大数据
**开题报告** **题目：** Hadoop旅游推荐系统的设计与实现 **一、选题背景及意义** 随着互联网技术的发展和普及，越来越多的人选择利用网络平台进行旅游信息的获取和旅行计划的制定。然而，由于信息的多样性和用户个性化需求的增加，传统的旅游信息推荐系统往往面临信息过载和推荐精准度不高的问题。为了解决这些问题，大数据技术在旅游领域的应用日益受到关注。 Hadoop作为一种大数据处理平台，具有分布...