Alternatives and similar repositories for Agricultural-grain-yield-prediction-based-on-BP-SVR-and-random-forest

Users that are interested in Agricultural-grain-yield-prediction-based-on-BP-SVR-and-random-forest are comparing it to the libraries listed below

• HiddenSharp / LSTM-SVM-RF-time-series
  Regression prediction of time series data using LSTM, SVM and random forest. 使用LSTM、SVM、随机森林对时间序列数据进行回归预测，注释拉满。
  ☆200Updated 5 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆44Updated 7 years ago
• mo2ye / SARIMA-LSTM
  建立SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列问题。以PM2.5值为例，使用UCI公开的自2013年1月17日至2015年12月31日五大城市PM2.5小时检测数据，将数据按时间段划分，使用SARIMA过滤其线性趋势，再对过滤后的残差使用LSTM进行预测，最后对预测结果进行…
  ☆84Updated 7 years ago
• loveseola / time-series-forecasting
  本项目为时间序列预测项目，主要重点在于对预测项目整体流程的梳理总结，不同框架下如何进行简单数据处理和模型搭建。因此项目中搭建的主要为一些常用模型（后续会不断修改完善）。模型包含了prophet模型、keras库的bp神经网络和lstm网络模型、pytorch …
  ☆26Updated 2 years ago
• 23miya / -LSTM-
  基于 LSTM 循环神经网络的电力系统负荷预测分析。建立 CART 回归树以及 LSTM 模型对该地区未来 10 天间隔 15 分钟负荷以及未来 3 个月负荷最大最小值进行预测。将行业数据分为大工业用电最大值、大工业用电最小 值；非普工业最大值、非普工业最小值；普通工业最大…
  ☆43Updated 2 years ago
• momodagithub / regression-prediction-algorithms
  使用支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、SARIMA等多种算法进行时间序列的回归预测，除此以外还采取了多种组合方法对以上算法输出的结果进行组合预测。Support vector machine, elastic network, random forest, LSTM…
  ☆46Updated 5 years ago
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
  机器学习预测系统汇总：包括贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归、多项式回归、决策树回归、深度神经网络预测
  ☆90Updated 5 years ago
• yuekong2010 / load-forecasting-algorithms
  使用多种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）进行电力系统负荷预测/电力预测。通过一个简单的例子。A variety of algorithms (linear regression, random forest, support vecto…
  ☆180Updated 5 years ago
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆65Updated 7 years ago
• oubahe / GSA-PSO-SVR
  一种有效的电力负荷预测方法
  ☆64Updated 6 years ago
• yangwohenmai / TimeSeriesForecasting
  基于统计学的时间序列预测(AR,ARM).
  ☆294Updated 5 years ago
• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
  ☆130Updated 3 years ago
• ohMyJason / time_series_prediction
  信息分析预测期末课设_使用ARIMA模型与SVR对一组时间序列数据进行预测分析
  ☆16Updated 6 years ago
• MaybeWilliam / stock-price-prediction-BPNN-LSTM
  Use BPNN and LSTM to forecast stock price. 使用BP神经网络和LSTM预测股票价格，注释拉满。
  ☆208Updated 3 years ago
• yezhichen2 / cnn_lstm
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆26Updated 8 years ago
• lwb-xmu / Multivariate-multi-step-time-series-forecasting-via-LSTM
  多元多步时间序列的LSTM模型预测——基于Keras
  ☆90Updated 4 years ago
• wqk666999 / CNN-LSTM-Attention
  使用卷积神经网络-长短期记忆网络（bi-LSTM）-注意力机制对股票收盘价进行回归预测。The convolution neural network, short-term memory network and attention mechanism are used to…
  ☆313Updated 2 years ago
• Tuniverj / Pytorch-lstm-forecast
  基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测
  ☆175Updated 3 years ago
• HugoWang232608 / PM2.5Prediction
  基于LSTM的多变量时间序列预测
  ☆26Updated last year
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆84Updated 7 years ago
• sanshuishou / -VMD-Attention-LSTM-
  基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
  ☆68Updated 2 years ago
• HAlicia / LSTM-ANN-Time-Series-Prediction
  使用LSTM、ANN网络进行时间序列的多步预测。一般情况下机器学习算法在进行时间序列预测时采取一步预测的方法。该段代码将其拓展到多步预测的情形。主要改进在于数据的构建。LSTM and ANN are used to predict the time series. In …
  ☆16Updated 5 years ago
• RobinLuoNanjing / air_pollutants_prediction_lstm
  This is a project for predicting air pollutants in London by time series model, including lstm, bilstm, Convlstm, attention lstm, lightGB…
  ☆151Updated 5 years ago
• Ultraopxt / Predict-the-rent-probability-of-a-room
  机器学习预测模型，分别用逻辑回归，决策树，随机森林，神经网络，XGBOOST和支持向量机算法建模，交叉验证，并选出AUC最优的模型。特征工程优化后，AUC值达到0.8259
  ☆57Updated 5 years ago
• Zhk0314 / GA-BP
  基于遗传算法的BP神经网络
  ☆16Updated 4 years ago
• benjamingli / Electric-Load-Forecasting
  基于LSTM的电力负荷预测
  ☆168Updated 7 years ago
• yangwohenmai / DeepLearningForTSF
  深度学习以进行时间序列预测
  ☆718Updated 5 years ago
• jijirazi / ML_CHL_prediction
  基于Keras框架，结合LSTM/GRU/Arima/WNN实现多方式的水质参数预测
  ☆23Updated 7 years ago
• zmzhouXJTU / House_Price_Forecast
  利用回归模型实现房价预测
  ☆50Updated 7 years ago
• 634671436 / Air_Pollution_Forcast_Beijing
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆185Updated 8 years ago