Alternatives and similar repositories for WQMFS

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  水质预测系统，利用机器学习进行水质预测
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  客流量时间序列预测模型
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  毕设-设备故障预测系统
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• 18786683795 / LSTM_realTmpredict_rhyc
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  ☆57Updated 5 years ago
• rosehe1029 / ElectricLoadForecasting
  电力负荷的时间序列未来预测
  ☆24Updated 3 years ago
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  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…
  ☆173Updated 5 years ago
• yaozhian / Multi-feature-power-load-forecasting-based-on-deep-learning
  基于深度学习的多特征电力负荷预测
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  2018比赛-大数据-光伏电站-人工智能运维
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  动力电池数据分析系统
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• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
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• FudanYuan / dmpj
  新能源汽车充电能量预测：模型+可视化
  ☆19Updated 6 years ago
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  基于统计学的时间序列预测(AR,ARM).
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  基于双向堆叠LSTM的电力负荷预测系统
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• 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…
  ☆82Updated 6 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆41Updated 6 years ago
• ceresOPA / Financial-Fraud-Predict-System
  金融反欺诈预测系统，技术涉及Vue3、Flask、XGBoost等。本项目提供了完整的Web系统，系统功能包括信贷数据分析、信贷欺诈数据检测、用户历史预测记录、用户数据管理等。项目整体并不复杂，适合新手练手学习机器学习与Web系统的结合。
  ☆54Updated 3 years ago
• Googol2002 / Energy-Consumption-Forecasting
  预测区域电力负荷的深度学习模型
  ☆27Updated 2 years ago
• Garyou19 / LSTM_PyTorch_Electric-Load-Forecasting
  使用PYTorch框架建立的一个简单的LSTM模型来进行电力负荷预测
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• 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
• 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
  ☆58Updated 8 years ago
• lujiaxuan0520 / Prediction-and-Scheduling-of-Shared-Bike
  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。
  ☆102Updated 6 years ago
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  基于LSTM的电力负荷预测
  ☆158Updated 6 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 …
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  数控加工单元数字孪生
  ☆11Updated 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。
  ☆103Updated 6 years ago
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  交通时空大数据分析与挖掘
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  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
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