LiuChen-China / PythonFunctions
一些常用的功能型python模块接口，如：批量下载百度图片、moran指数(莫兰指数)、ARIMA、灰色预测GM(1,1)
☆41Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for PythonFunctions:
Users that are interested in PythonFunctions are comparing it to the libraries listed below
- 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☆58Updated 7 years ago
- 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测☆176Updated 7 years ago
- 时间序列ARIMA模型的销量预测☆62Updated 6 years ago
- 客流量时间序列预测模型☆119Updated 3 years ago
- 如何使用ARIMA模型预测世界肺炎确诊人数？【时序数据预测】☆41Updated 4 years ago
- 利用时间序列预测汽车销量☆38Updated 6 years ago
- 基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测☆33Updated 4 years ago
- 数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理☆41Updated 5 years ago
- 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☆73Updated 4 years ago
- 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。☆103Updated 5 years ago
- 智慧物流算法大赛简介： 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集，对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码，分为四个主要的部分：1.数据预处理；2.特征工程；3.建模调参训练；4.数据可视化。 最终获得了大赛的二等奖。☆37Updated 6 years ago
- 不同时间序列预测方法对上海旅游规模进行预测☆17Updated 6 years ago
- 房价预测完整项目：1.爬取链家网数据 2.处理后，用sklearn中几个逻辑回归机器学习模型和keras神经网络搭建模型预测房价 最终结果神经网络效果更好，R^2值0.75左右☆230Updated 6 years ago
- 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…☆75Updated 6 years ago
- Codes for time series forecast☆146Updated 4 years ago
- 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
- Python 建立的BP神经网络处理预测相关公交线路数据☆36Updated 7 years ago
- 改进的k-prototypes聚类算法☆18Updated 4 years ago
- 城市交通流量时空预测---山东省数据应用（青岛）创新创业大赛。http://sdac.qingdao.gov.cn/common/cmptIndex.html☆35Updated 4 years ago
- 统计分析课程实验作业/包含《统计分析方法》中因子分析，主成分分析，Kmeans聚类等典型算法的手写实现☆77Updated 5 years ago
- Use LSTM to do PM2.5 prediction☆44Updated 5 years ago
- 交通枢纽客流量预测算法模型☆15Updated 5 years ago
- 对截止至2017年7月17日的债券违约事件进行梳理归因，并寻找宏观流动性影响因素，组成数据集。运用Lasso回归进行特征提取后，输入带L2惩罚项LR、SVM、NN、GBDT、RF等机器学习模型进行违约预测，得出GBDT预测效果最好以及特征工程对线性模型预测效果具有重要性的结…☆53Updated 6 years ago
- 基于BP神经网络的高频金融时间序列分析 (毕设)☆47Updated 6 years ago
- 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 6 years ago
- 由时间空间成对组成的轨迹序列，通过循环神经网络lstm，自编码器auto-encode，时空密度聚类st-dbscan做异常检测☆71Updated 5 years ago
- 基于BP算法和遗传算法建立武汉市空气质量指数的预测模型，以武汉市8个监测站的1年的空气质量数据为训练数据进行神经网络的建模，近一个月的数据作为测试数据进行模型的准确性测试，平均准确率在75%左右。☆30Updated 7 years ago
- 基于深度学习的共享单车预测与调度解决方案，使用神经网络构建单车需求量与时间段和地理画像的关联，预测不同区域单车需求量；使用蚁群算法规划最优单车调度路径。☆92Updated 6 years ago
- 基于统计学的时间序列预测(AR,ARM).☆266Updated 4 years ago
- 研究生数学建模比赛－航班登机口分配☆16Updated 6 years ago