Alternatives and similar repositories for BP-Neural-Network-Algorithm-for-Passenger_flow-Prediction

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  基于卡口实时过车数据进行交通流量的实时预测分析，使用LSTM循环神经网络模型进行融合预测，准确率达到90%以上。
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• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
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• 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。
  ☆112Updated 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
• 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
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  😁【北京市优秀毕业论文】基于车辆轨迹时空数据的城市热点预测模型研究【Urban hot spot prediction model based on spatiotemporal data of vehicle trajectory】
  ☆33Updated 4 years ago
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  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
• oubahe / GSA-PSO-SVR
  一种有效的电力负荷预测方法
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  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆65Updated 7 years ago
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  数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理
  ☆43Updated 6 years ago
• JUDAIhyper / Traffic_Predict
  2019年广西人工智能设计大赛：交通-地铁客流量预测Baseline（三等奖）
  ☆55Updated 4 years ago
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  如何使用ARIMA模型预测世界肺炎确诊人数？【时序数据预测】
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• super973 / TrafficFlowPrediction
  城市交通道路流量预测
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  交通流量多模型预测
  ☆53Updated 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
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  交通时空大数据分析与挖掘
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  采用神经网络来预测加密货币涨跌，同时采用贝叶斯优化方法调整超参数
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  基于LSTM的电力负荷预测
  ☆169Updated 7 years ago
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  python实现的随机森林
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  基于统计学的时间序列预测(AR,ARM).
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  利用时间序列预测汽车销量
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  lstm算法构建的车流量预测模型
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  轨道交通客流预测系统
  ☆20Updated 3 years ago
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  a model for traffic flow forecast
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  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。
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• 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
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  This project uses jqdata to forecast the price of Chinese stock. The methods used include LSTM, LSTM_CNN, CNN_ LSTM, AdaBoost, random fo…
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