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Forecast_LSTM: 实验温度预测模型

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简介：
Forecast_LSTM是一种用于实验温度预测的先进模型，通过长短期记忆网络技术有效捕捉时间序列数据中的复杂模式和长期依赖关系。 Forecast_LSTM 程序旨在对温度执行时间序列预测。在使用该程序之前，请确保已准备好sqlite3文件database.db，并且测试数据已经准备完毕。所需环境包括Python3，点子火炬大熊猫Tqdm等库。 要运行程序，请先将当前目录切换到相应位置，然后通过命令行输入 python3 train.py 或者 python3 train2.py 来执行训练操作。该程序由ÍcaroLorran Lopes Costa编写。

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  • Forecast_LSTM: 实验温度预测模型
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    Forecast_LSTM是一种用于实验温度预测的先进模型，通过长短期记忆网络技术有效捕捉时间序列数据中的复杂模式和长期依赖关系。 Forecast_LSTM 程序旨在对温度执行时间序列预测。在使用该程序之前，请确保已准备好sqlite3文件database.db，并且测试数据已经准备完毕。所需环境包括Python3，点子火炬大熊猫Tqdm等库。 要运行程序，请先将当前目录切换到相应位置，然后通过命令行输入 python3 train.py 或者 python3 train2.py 来执行训练操作。该程序由ÍcaroLorran Lopes Costa编写。
     
  • svm.rar_svm温度预测_炼终点温度预测模型
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    本资源包含基于SVM算法的炼钢终点温度预测模型代码与数据。适用于研究和学习钢铁生产过程中的温度控制技术。 对于炼钢炉的终点温度和含碳量预测模型，可以采用支持向量机算法进行实现。
     
  • 基于BP网络的温度预测模型.zip
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    本作品介绍了一种利用BP（Back Propagation）神经网络技术进行温度预测的模型。通过分析历史气象数据，该模型能够有效预测未来一段时间内的气温变化趋势，为天气预报和农业生产提供科学依据。 通过本实验的学习，学生将了解BP神经网络算法的基础知识，并掌握利用该算法进行预测的流程。此外，还将学习如何使用遗传算法优化BP神经网络的初始权重值和阈值，以提高其样本预测能力。
     
  • Python随机森林模型在温度预测中的应用，主要用于气候温度预测。
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    本研究运用Python编程语言实现随机森林算法，针对气候温度进行精准预测，旨在提升中长期气温预报的准确性和可靠性。 温度预测使用Python的随机森林模型来预测气候温度问题可以重新表述如下： 目标是利用RandomForestRegressor（随机森林回归）模型来预测当日气温。 1. **选择最优训练集**： - 第一个训练集中包含253个样本和14个指标。 - 第二个训练集中包含1635个样本和17个指标。 - 第三个训练集中同样有1635个样本，但只有14个指标。 最终确定使用第二个训练集进行预测，因为它具有最高的精确度。 2. **优化随机森林模型的超参数**： - 使用`RandomSearchCV`方法来调整参数。 - 同样利用`GridSearchCV`来进行进一步调参和比较不同配置下的准确率。 通过不断尝试不同的设置并评估其性能，最终确定出最优模型。
     
  • BP预测气温模型_2019.10.14.rar
    优质
    本资源为2019年10月14日版本的BP神经网络预测气温模型，适用于气象学研究与天气预报系统开发。 本段落件功能：利用BP神经网络预测温湿度变化。 本次仿真实验采用的模型结构为8*8*8*1，输入数据包含359天的数据（每小时记录一次温度与湿度值）。其中，前350天的数据被用作训练样本以调整BP网络中的权重和阈值参数；剩余4天的数据则作为测试集来评估该模型对未来约三天的温湿度预测准确性。 相较于之前的仿真结果，本次实验取得了更佳的效果。判定系数（R²）达到了大约0.8左右（数值越接近1表示模型拟合效果越好），同时MSE误差平方和也能达到较低水平(约为0.01)。此外，在点状图中可以观察到预测值与实际测量值基本沿着主对角线分布，这表明了BP网络的输出趋势与预期变化一致。 然而，本次实验也存在一些不足之处： 1. 尽管尝试使用标准的学习率和附加动量参数进行训练以加快收敛速度，但未能完全解决该问题。 2. 未采用全局优化算法来避免陷入局部极小值的问题。 值得注意的是，在网络上可以找到许多关于BP神经网络用于预测风力发电等领域的文献资料，而针对温湿度的预测应用则相对较少（这可能是因为BP模型首次提出于40年代）。本代码为个人编写并已成功运行无误，现将其分享出来以便他人能够节省时间研究更先进的算法。
     
  • 灰度预测模型.ppt
    优质
    简介：本演示文稿探讨了灰度预测模型的基本原理与应用，通过结合统计学和数学建模方法对复杂系统进行预测分析。 灰色系统理论是一种用于分析、建模、预测、决策和控制灰色系统的理论框架。其中的灰色预测方法专门针对灰色系统进行预测。现有的许多预测技术（如回归分析）需要大量的样本数据，如果样本数量较少，则可能导致较大的误差，使预测结果失去准确性。相比之下，灰色预测模型所需的信息量少，操作简便，并且建模精度高，在各个领域的应用十分广泛，特别适用于处理小规模样本的预测问题。
     
  • 灰度预测模型.pdf
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    《灰度预测模型》是一份探讨基于时间序列数据进行预测分析的方法论资料，特别介绍了运用少量不完整数据建立预测模型的技术。该文档深入讲解了如何利用GM(1,1)等核心算法优化预测精度，并广泛应用于经济、能源和环境等多个领域，助力决策者做出更加科学的判断。 数学建模中常用的模型之一是灰色预测模型。
     
  • 灰度预测模型.pdf
    优质
    《灰度预测模型》是一份探讨利用少量数据进行预测分析的技术文档，主要介绍基于灰色系统的GM(1,1)模型及其应用。 灰色预测模型是一种通过少量的、不完全的信息建立数学模型并进行预测的方法。在应用运筹学的思想方法解决实际问题、制定发展战略和政策以及做出重大决策时，都需要对未来的发展趋势进行科学的预测。这种预测是基于客观事物过去与现在的规律，并利用科学的方法对其未来状况和发展趋势进行描述和分析，从而形成合理的假设和判断。