这篇主要讲kalman滤波的预测和更新过程，首相强调以下上篇（kalman滤波理解一：理论框架）所强调的连个理论原则：预测过程符合全概率法则，是卷积过程，即采用概率分布相加；感知过程符合贝叶斯法则，是乘积过程，即采用概率分布相乘；（一）预测过程假设有一辆小车在路上行驶，其状态有位置p，速度v，我们用一个列向量来表示此时的状态： &
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2023-12-28 14:46:51
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十七、更新预测 原文：Updating Predictions 译者：飞龙 协议：CC BY-NC
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2023-05-05 11:54:26
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21/7/6 读书笔记目录21/7/6 读书笔记数据挖掘导论 组合方法装袋提升随机森林数据挖掘导论 不平衡类问题数据挖掘导论 多类问题数据挖掘导论 组合方法组合方法是一种聚集多个单分类器来提高预测准确率的方法。其基本思想在于利用训练数据构造一组基分类器，然后根据基分类器的结果进行投票表决。从预测概率上讲，在基分类器相互独立时，组合方法最大程度降低了预测失误的发生可能。因此我们主要讨论的就是如何
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2024-05-09 22:04:13
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★ 继续学习体系结构的知识。接着上一讲继续写核心概念：这种方法根据每条分支指令在过去执行状况（局部历史）进
原创
2024-08-22 15:05:08
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##灰色预测模型简介 灰色预测模型(Gray Forecast Model)是通过少量的、不完全的信息,建立数学模型并做出预测的一种预测方法当我们应用运筹学的思想方法解决实际问题, 制定发展战略和政策、进行重大问题的决策时,都必须对未来进行科学的预测.预测是根据客观事物的过去和现在的发展规律,借助于 ...
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2021-07-22 17:14:00
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实际工作中经常会需要将预测和实际做个对比，下面是一套完整的预测与实际对比数据，从数据清洗到数据匹配，再到输出结果，代码如下，参考结果往下拉，感谢支持！import pandas as pd
import datetime as dt
# In[2]:
#读取预测数据&实际下单数据
df=pd.read_excel(r"D:\work\需求计划\需求来源\week5\20200201
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2021-03-12 12:36:12
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写在前面Informer模型来自发表于AAAI21的一篇best paper《Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting》。Informer模型针对Transformer存在的一系列问题，如二次时间复杂度、高内存使用率以及Encoder-Decoder的结构限制，提出了一种新的思路
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2024-01-11 00:01:33
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开篇这篇文章来解读Informer，文章的出发点是利用Transformer来解决长序列时序预测问题【Long sequence time-series forecasting ，LSTF】，数据集为电力行业的变压器负荷、用电量等数据，获得2021年 AAAI Best Paper。恰好，作者之前【2017年】也有过国家电网售电量预测项目实操经验，对电力行业的预测痛点和难题颇为熟悉，因此就细致研究
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2023-08-14 12:11:21
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信
一、ResNet模型接上一篇文章的内容，下面这种CNN模型就更加经典，并且也是目前运用最为广泛的模型了。在2015年，何凯明提出了152层的ResNet,以3.6%的误差摘得了2015年ILSVRC比赛的桂冠，同时ResNet的提出解决了神经网络中因为网络深度导致的"梯度消失"的问题，并提供了一个非常好的思路。我们一般认为，网络结构愈深(复杂，参数多)愈是有着更强的表达能力。凭着这一基本
预测人口模型利用灰色预测模型预测人口应用灰色预测模型（Gray Forecast Model）是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法。是处理小样本（4个就可以）预测问题的有效工具，而对于小样本预测问题回归和神经网络的效果都不太理想。灰色系统我们称信息完全未确定的系统为黑色系统，称信息完全确定的系统为白色系统，灰色系统就是这介于这之间，一部分信息是已知的，另一部分信息是未知
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2023-08-07 10:41:42
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银行股价预测——基于pytorch框架RNN神经网络任务目标数据来源完整代码流程分析1.导包2.读入数据并做预处理3.构建单隐藏层Rnn模型4.设计超参数，训练模型5.加载模型，绘图查看模型效果 任务目标基于csv数据，建立RNN模型，预测股价数据来源自己切割的一份股价数据，无需付费直接下载，链接如下：数据集下载完整代码首先贴上完整代码，可自行理解，下文慢慢解读import pandas as
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2023-10-28 14:30:32
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据我的预测，今年的系分考试会出现 《中华人民共和国电子签名法》的相关内容。
29号答案揭晓~
原创
2005-05-27 08:50:00
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1.单步预测所谓单步预测，就是每—次预测的时候 输入窗口 只 预测 未来一个值。单步预
原创
2022-11-24 14:03:26
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# 基于GRU的单步预测：PyTorch实现
随着深度学习的快速发展，长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）等递归神经网络在时间序列预测中得到了广泛应用。本文将介绍如何使用PyTorch库实现GRU进行单步预测，同时附带代码示例和可视化流程图。
## 什么是GRU？
门控循环单元（GRU）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持信息的长期依赖性。与LSTM
0 简介 赛题描述 首先，你要做的第一步工作就是解读数据以及相关文件。从竞赛的描述可以看出，你需要做的就是利用数据集中的关于房子的79个特征数据去预测房价 (SalePrice)，但是这些特征数据既有离散型的也有连续型的，有数值型的也有字符型的，而且存在大量的缺失值，以及一定数量的异常值。具体的数据解读可以查看比赛方提供的data_description.txt这
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2024-05-15 12:18:57
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一、简介 上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识，也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能，本篇就将对如何利用tensorflow，在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务，若你对RNN及LSTM不甚了解，请移步上一篇数据科学学习手札39; 二、数据说明及预处理2.1 数据说明 我们本文使用到的第一个数据来自R中自带的数据集AirPassengers
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2024-03-26 11:21:16
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# 0 简介今天学长向大家介绍一个适合作为毕设的项目毕设分享 python大数据房价预测与可视化系统项目获取：https://gitee.com/assistant-a/project-sharing 1 数据爬取1.需求描述对于数据挖掘工程师来说，有时候需要抓取地理位置信息，比如统计房子周边基础设施信息，比如医院、公交车站、写字楼、地铁站、商场等，一般的爬虫可以采用python脚本爬取,有很多成
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2024-10-31 07:21:47
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Python基于LSTM预测特斯拉股票 提示：前言 Python基于LSTM预测特斯拉股票股票预测是指：对股市具有深刻了解的证券分析人员根据股票行情的发展进行的对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。LSTM的全称是Long Short Term Memory，顾名思义，它具有记忆长短期信息的能力的神经网络。LSTM首先在1997年由Hoc
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2023-07-05 22:40:44
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