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GVPP - 速度预测程序(Velocity Prediction Program): 开源 VPP

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简介：
GVPP是一款开源的速度预测程序（VPP），旨在帮助飞行员在飞行前准确计算油耗和性能参数，提高飞行效率与安全性。 VPP-速度预测程序是一个用于帆船性能仿真的Matlab库，基于DSYHS或用户提供的数据开发。目前正计划开发Python版本，并可应要求提供，请通过gianmail+gvpp@gmail.com与我联系。在后处理输出中有所体现。

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  • GVPP - 速度预测程序(Velocity Prediction Program): 开源 VPP
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    GVPP是一款开源的速度预测程序（VPP），旨在帮助飞行员在飞行前准确计算油耗和性能参数，提高飞行效率与安全性。 VPP-速度预测程序是一个用于帆船性能仿真的Matlab库，基于DSYHS或用户提供的数据开发。目前正计划开发Python版本，并可应要求提供，请通过gianmail+gvpp@gmail.com与我联系。在后处理输出中有所体现。
     
  • Loan-Prediction-Analysis: 贷款预测分析
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    贷款预测分析通过利用统计学和机器学习技术，评估个人或企业的信贷风险，旨在提高贷款审批过程中的准确性和效率。 贷款预测分析涉及利用历史数据和模型来预估未来的贷款行为、违约风险以及其他关键指标。这有助于金融机构优化风险管理策略，并为潜在借款人提供更加个性化的服务方案。通过深入研究各种影响因素，如信用评分、收入水平及还款记录等，可以提高预测的准确性和可靠性。
     
  • MATLAB股票预测代码-股市预测(stock-market-prediction)
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    本项目提供了一系列基于MATLAB开发的股票预测代码，旨在帮助投资者通过技术分析和机器学习模型来预测股市趋势，为投资决策提供参考。 在我们的项目中，我们设计了一个利用机器学习模型来预测股票未来价值的系统。该模型基于2011年1月至6月每周收集的数据（共750个实例），用于训练和测试各种算法和技术。 团队成员包括希瓦·瓦姆西·古迪瓦达文卡塔、普拉尼斯·巴维里塞蒂阿努杰、贾恩帕万·西瓦·库马尔以及阿马拉帕利。我们预测了接下来一周的开盘价，并分析比较不同方法的效果，以确定最佳算法。 该项目使用MATLAB/Octave环境进行开发和运行。主要执行文件为StockPrediction.m，此外还有一些辅助脚本如assignNumbersToSymbols.m、正态方程计算成本.m等支持代码的功能实现。为了在本地环境中成功运行这些代码，请确保将道琼斯工业平均指数的数据集放置于源代码所在的相同目录下。 通过这种方式，我们的模型能够基于历史数据做出预测，并评估其准确性以进一步优化算法性能。
     
  • 车辆速度检测程序
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    车辆速度检测程序是一款专为交通安全设计的应用工具。通过先进的算法和传感器技术，精确测量行驶中的车速，并在超速时及时提醒驾驶员减速，保障道路安全与顺畅。 交叉路口的交通参数统计包括车辆提取、车流量统计和车速检测等内容，具有很高的研究价值。
     
  • 时间感知链路预测源码：Time-Aware-Link-Prediction
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    Time-Aware-Link-Prediction 是一个开源项目，专注于通过考虑时间因素来预测复杂网络中的链接形成。该源码提供了一种新颖的方法论框架，适用于社交网络分析、推荐系统等多个领域。 时间感知链路预测算法及其所有附加函数都是用特定编程语言编写的。我们采用张量模型来表示数据，并通过老化函数模拟随时间推移的信息保留情况。接着执行张量分解，评估重建的关联矩阵中链接的存在性。此方法的核心思想基于先前的研究成果[1]。 如果您使用该研究进行相关工作，请引用以下文献： @inproceedings{Kuchar2015-WEBIST-TimeAwareLinkPrediction, author = {Jaroslav Kuchar and Milan Dojchinovski and Tomas Vitvar}, title = {Time-Aware Link Prediction in RDF Graphs}, booktitle = {11th International Conference on Web Information Systems and Technologies (WEBIST)}
     
  • 基于SVM的风速预测程序
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    本程序采用支持向量机(SVM)算法，旨在精准预测风速变化趋势，为风电场运营和天气预报提供科学依据，优化能源调度与管理。 使用支持向量机预测风速的MATLAB程序需要放在SVM工具箱中才能运行。
     
  • time-series-prediction: 天池时间序列预测竞赛回顾
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    本项目是对天池平台举办的时间序列预测竞赛的一次全面回顾与分析。通过复盘比赛过程、总结经验教训及分享模型优化策略，旨在为数据科学家和爱好者提供宝贵的学习资源。 2月22日学习记录：一开始把Aliyun和Docker账号搞混了，导致出现了一些奇怪的模型错误。最后还是在关键时刻解决了问题并成功运行。真是太难了。 2月26日学习记录：由于数据量庞大，我们使用tsfresh来自动化生成功能，并将这些特征应用于模型中。接下来计划尝试使用transformer进行预测。
     
  • LSTM-for-Stock-Prediction-master_股票预测_LSTM.zip
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    本项目为基于LSTM（长短期记忆网络）的股票预测模型，通过分析历史股价数据来预测未来趋势。提供代码和相关文档，适用于对股票市场进行量化研究和技术分析的学习者与开发者。 在“LSTM-for-stock-master_股票预测_LSTM.zip”项目中，主要目的是使用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）进行股票价格的预测分析。作为一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），LSTM特别适用于处理具有时间序列特征的数据，并且能够有效捕捉数据中的长期依赖关系。 以下是关于这个主题的重要知识点： 1. **时间序列分析**：这类数据分析涉及的是在特定时间段内收集到的一系列观测值，比如股票价格、销售量或天气情况。此类数据通常包含趋势、季节性和周期性等特性，在预测时需要考虑这些因素的影响。 2. **LSTM结构**：通过引入门控机制（包括输入门、遗忘门和输出门），LSTM解决了传统RNN中的梯度消失及爆炸问题，从而在处理长序列信息上表现更佳。每个门都由一个激活函数为sigmoid的神经网络层构成，用于控制不同阶段的信息流动。 3. **LSTM单元**：LSTM的基本组成包括细胞状态（Cell State）和隐藏状态（Hidden State）。其中细胞状态负责存储长期记忆信息，而隐藏状态则在各时间步之间传递，并参与当前输出计算过程。 4. **前向传播机制**：在进行前向传播时，首先通过输入门确定哪些新信息应该被加入到细胞状态中；然后利用遗忘门决定需要从细胞状态移除的旧信息。经过一系列运算后，最终形成该时间步的隐藏状态和输出结果。 5. **训练与反向传播**：在模型训练阶段，LSTM网络通过反向传播算法来优化权重参数，目标是最小化损失函数值。通常采用均方误差（MSE）作为衡量标准，比较预测值与实际股票价格之间的差异大小。 6. **股票价格预测**：构建用于预测未来股价的LSTM模型需要处理多种特征数据，例如开盘价、收盘价、最高价位和最低价位等，并结合成交量信息。该模型能够接受多维输入序列并输出特定时间点上的预期股价变化情况。 7. **预处理步骤**：在训练前应对原始股票价格数据进行一系列的预处理工作，包括但不限于标准化（将数值范围缩放至0到1之间）、填充缺失值以及剔除异常记录等操作以提高模型准确性。 8. **序列到序列建模**：针对股价预测任务可以采用一种称为“序列到序列”(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)的框架，即输入一段历史价格数据来推断未来一段时间内的走势情况。 9. **评估指标选择**：为了评价LSTM模型的表现效果可选用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）等标准。此外还可以通过回测策略验证其预测能力，即基于历史数据进行模拟交易并观察实际收益情况。 10. **优化与调参**：为了提升模型性能可以调整诸如层数、每层神经元数量及学习率等超参数设置；同时也可以利用正则化技术（如L2范数惩罚）、批量归一化和Dropout策略防止过拟合现象出现。 11. **代码实现**：项目的具体实施可能依赖于Python语言，并借助深度学习库TensorFlow或Keras来搭建LSTM架构。涉及的操作包括数据加载、预处理、模型设计、训练迭代以及最终预测等环节。 12. **注意事项**：尽管采用了先进的算法，但股票价格本身受到众多难以预料的因素影响（如市场情绪波动和政策调整），因此任何基于历史数据分析得到的预测结果都存在不确定性风险。实际应用中应将其视为参考建议而非绝对的投资指导依据。
     
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    本作品为《课程管理时序图》，采用矢量绘图软件制作，清晰展示了课程管理系统中的信息流动与交互过程，便于开发者和设计师理解系统运作机制。 课程管理（时序图）.vpp 这个文档包含了关于课程管理系统的设计与实现的详细时序图。这些图表有助于理解系统内部组件之间的交互过程及时间顺序，对于开发人员来说是非常有价值的参考资料。
     
  • 风速预测_forecasting.rar_BP预测_风速预测
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    本项目为一个基于BP（Back Propagation）神经网络的风速预测模型。通过历史气象数据训练BP网络，实现对未来风速的有效预测。该模型在可再生能源如风电领域的应用前景广阔。 在MATLAB上应用BP神经网络进行人口、风速和温度的预测。