Alternatives and similar repositories for Covid-19-ARIMA-Time-Series-Prediction:

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  利用时间序列预测汽车销量
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  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆60Updated 6 years ago
• wikke / TimeSeriesPrediction
  Time Series Prediction, Stateful LSTM; 时间序列预测，洗发水销量/股票走势预测，有状态循环神经网络
  ☆55Updated 7 years ago
• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
  ☆117Updated 2 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
  ☆14Updated 5 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…
  ☆43Updated 4 years ago
• SimonWang00 / salesPredict
  基于ARIMA时间序列的销量预测模型，实际预测准确率达90%以上，内含有测试记录和实际上线效果。
  ☆99Updated 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
  ☆72Updated 4 years ago
• huidudaozou / Time-Series
  《应用时间序列分析》易丹辉、王燕著； 案例Python实现
  ☆15Updated 5 years ago
• angeliababy / houseprice_regression
  数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理
  ☆39Updated 5 years ago
• oubahe / GSA-PSO-SVR
  一种有效的电力负荷预测方法
  ☆59Updated 5 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…
  ☆71Updated 6 years ago
• dukuanbing / bpnn-stock-price-prediction
  使用bp神经网络预测股票价格。BP neural network is used to predict the stock price.
  ☆35Updated 4 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
  ☆79Updated 3 years ago
• 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。
  ☆182Updated 4 years ago
• LeslieZhoa / Wind_predict_seq2seq
  基于seq2seq模型的风功率预测
  ☆28Updated 5 years ago
• zmzhouXJTU / House_Price_Forecast
  利用回归模型实现房价预测
  ☆44Updated 6 years ago
• sksujan58 / Multivariate-time-series-forecasting-using-LSTM
  ☆245Updated 11 months ago
• aflyingpig0226 / feature-engineering
  机器学习的特征工程，包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。
  ☆25Updated 5 years ago
• bingdiaoxiaomao / hyper-parameters-optimization
  机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt
  ☆15Updated 6 years ago
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  通过修改transformer使其可以预测金融时间序列
  ☆32Updated 3 years ago
• Wddzht / DataPreprocessing
  数据预处理过程(属性选择, 异常值处理, 归一化, 标准化等)
  ☆60Updated 4 years ago
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  Python 建立的BP神经网络处理预测相关公交线路数据
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  Codes for time series forecast
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  时间序列分析的代码及简要说明
  ☆17Updated 6 years ago
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  2021年研究生数学建模竞赛B题，全国二等奖，空气质量预报二次建模，时间序列数据分析与回归预测。Time Series Prediction&Air Quality Prediction.
  ☆32Updated 3 years ago
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  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
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• iwuqing / Time-Series-Classification-based-on-KNN
  基于KNN聚类算法结合Dynamic Time Warping（动态时间调整）的时间序列分类
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  时间序列理论和案例实践
  ☆70Updated 7 years ago
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  ☆115Updated 4 years ago