【免费】融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法SCSSA-CNN-BiLSTM双向长短期记忆网络预测模型
主要内容 该程序实现多输入单输出预测，通过融合正余弦和柯西变异改进麻雀搜索算法，对CNN-BiLSTM的学习率、正则化参数以及BiLSTM隐含层神经元个数等进行优化，并对比了该改进算法和粒子群、灰狼算法在优化方面的优势。该程序数据选用的是一段风速数据，数据较为简单，方便同学进行替换学习。程序对比了优化前和优化后的效果，注释清晰，方便学习，建议采用高版本matlab运行。 部分代码 ...
计算机毕业设计python+spark天气预测 天气可视化 天气大数据 空气质量检测 空气质量分析 气象大数据 气象分析 大数据毕业设计 大数据毕设
图像特征识别出图片影像中的物体符号等，比如人脸识别中快速匹配身份信息，天气识别等。一直以来，人类关注气象预报都是其中的一个热点。对于农业、交通、旅游等领域，准确的气象预报必不可少。随着技术的发展，气象预测领域广泛使用神经网络。 本文将以卷积神经网络为基础，对天气预测方法进行探讨，并对其优点及局限性进行分析。在气象预报中，利用历史气象资料作为输入，通过训练神经网络，预测未来几个小时的天气状况、研究天气变...
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潍坊科技学院 本科生毕业设计任务书 核心算法代码分享如下： # -*- codeing = utf-8 -*-# Author: Tesla Tech# XXXX# @Time :2022/2/10 12:57# @Author: Administrator# @File :community.pyimport datetime from sqlalchemy.ext.decl...
基于python向量机算法的数据分析与预测
应一条记录，记录了罗平菜籽油销售数据。其中，菜籽产量、菜籽价格和菜籽油价格是数值型数据，共2486条数据。 通过读取Excel文件并进行数据预处理，本文可以利用这些数据来进行罗平菜籽油销售数据的分析和预测。部分数据如下图3-1所示: 图3-1数据详情 3.2数据预处理 数据预处理的目的是清洗和准备数据，使其适用于后续的分析和建模。通过删除缺失值和异常值，可以提高数据的质量和准确性，避免错误的影响。而标...
INS 论文分享：一种用于交通流预测的多通道时空Transformer模型
本文主要介绍了我们在长期交通流预测方面的最新研究成果，该成果已发表在信息学领域的顶级期刊《Information Sciences》上，论文题目为《A Multi-Channel Spatial-Temporal Transformer Model for Traffic Flow Forecasting》。该论文的第一作者及通讯作者为肖建力老师，第二作者为硕士生龙佰超。此研究展示了我们团队在该领域的...
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核心算法代码分享如下： /*Navicat MySQL Data Transfer Source Server : localhost_3306Source Server Version : 50728Source Host : localhost:3306Source Database : hive_earthquake Target Server Type : MYSQLTarget ...
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博主介绍：全网粉丝100W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路 西安工程大学本科毕业设计（论文）开题报告 学院：计算机科学学院 专业: 填表时间：2023年3月28日 核心算法代码分享如下： import subprocessi...
2024五一数学建模C题煤矿深部开采冲击地压危险预测原创论文分享
辑回归分类模型引入 25 支持向量机分类模型引入 26 5.1.4 分类模型改进训练 28 精度对比 28 混淆矩阵 31 随机森林特征重要性 35 随机森林测试集结果 36 5.1.5 分类模型实际预测 38 预测用表格准备 38 单点预测 39 连续预测 42 5.2问题二模型建立与求解 44 5.2.1 趋势特征 44 趋势特征确定 44 趋势特征提取 45 前兆标记 47 5.2.2 分类模型...
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安顺学院本科毕业论文(设计)题目申请表 院别：数学与计算机科学 专业：数据科学与大数据 时间：2022年 5月26日 安顺学院本科毕业论文(设计)开题报告 完成时间： 年 月 日 核心算法代码分享如下： # coding=utf-8import sys import demjsonfrom tool import SqlHelper """绘画动态国家线柱状图需...
结合创新！频域+时间序列，预测误差降低64.7%
频域+时间序列不仅能提供更丰富的信息，还能提高模型性能和预测准确性。对于论文er来说，是个可发挥空间大、可挖掘创新点多的研究方向。 具体来说： 通过将复杂的时间序列数据转换成简单的频率成分，我们可以更容易地捕捉到数据的周期性和趋势，从而提高预测的准确性。 通过将时间序列数据从时域转换到频域，利用频域特有的方法进行分析和特征提取，我们可以提高模型在多变量和单变量预测任务中的性能。 比如代表模型CTFNe...