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使用Python和Transformer模型预测销售量(含完整代码及Matplotlib图表)

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简介:
本项目利用Python与Transformer模型进行销售量预测,并通过Matplotlib展示结果。包含详尽代码供学习参考。 Transformers 预测销售量(Python完整代码,包含Transformer模型、Matplotlib绘图等内容)的代码框架如下: ``` transformers_sales_predict_project ├── data/ │ └── data.csv ├── models/ │ └── transformer_model.py ├── utils/ │ ├── data_processing.py │ ├── visualization.py │ ├── train.py │ └── evaluate.py ├── graphs/ │ ├── graph_one_step/ │ └── graph_multi_step/ ├── .env └── main.py 核心模型在transformer_model.py中,利用PyTorch框架实现Transformer,用于实现单变量多步预测。 ```

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  • 使PythonTransformerMatplotlib
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    本项目利用Python与Transformer模型进行销售量预测,并通过Matplotlib展示结果。包含详尽代码供学习参考。 Transformers 预测销售量(Python完整代码,包含Transformer模型、Matplotlib绘图等内容)的代码框架如下: ``` transformers_sales_predict_project ├── data/ │ └── data.csv ├── models/ │ └── transformer_model.py ├── utils/ │ ├── data_processing.py │ ├── visualization.py │ ├── train.py │ └── evaluate.py ├── graphs/ │ ├── graph_one_step/ │ └── graph_multi_step/ ├── .env └── main.py 核心模型在transformer_model.py中,利用PyTorch框架实现Transformer,用于实现单变量多步预测。 ```
  • 时间序列的TCN-Transformer(附Python
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    本文章介绍了一种结合了Temporal Convolutional Networks (TCN)和Transformer架构的时间序列预测模型。文中详细讲解了该混合模型的工作原理,并提供了完整的Python实现代码,帮助读者深入理解并实践时间序列预测任务。 基于TCN-Transformer模型的时间序列预测(Python完整源码)可以用于光伏发电功率预测、风速预测、风力发电功率预测以及负荷预测等多种场景。该代码使用PyTorch框架实现,适用于时间序列数据的复杂模式识别与未来趋势预测任务。
  • 使Python的xgboost算法超市
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    本项目运用Python编程语言和XGBoost机器学习算法,致力于构建一个高效准确的模型来预测超市日销售额,为库存管理和营销策略提供数据支持。 这段文字描述了一个项目的内容:资源包括某超市四个月的各大中小类销售记录。代码利用星期特征去除噪声,并使用xgboost进行预测。此外,代码中包含了一些基础分析方法,适合新手参考。
  • MATLAB编写的车流数据)
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    本作品提供了一个基于MATLAB开发的车流量预测模型,包含详尽的数据集与源代码。该模型旨在有效预测特定路段的日或小时车流情况,为交通管理和城市规划决策提供支持。 基于MATLAB编程的车流量预测是一种利用数学模型和编程技术对未来交通情况进行估算的方法。MATLAB是MathWorks公司开发的一种强大的数学计算环境,广泛应用于数据分析、算法开发以及可视化等多个领域。在这个项目中,MATLAB被用来处理和分析与车流量相关的数据,以实现精准的预测。 车流量预测对于交通管理和城市规划至关重要,它可以帮助我们优化道路设计,减少交通拥堵,提高交通效率。在十字路口,车流量预测涉及多个方向的交通流,包括直行、左转和右转车辆的数量。通过收集历史数据并建立合适的预测模型,可以预测不同时间段内各个方向的车流变化,并为交通信号控制提供参考。 MATLAB编程在车流量预测中的应用主要包括以下几个方面: 1. 数据预处理:需要对收集到的数据进行清洗和整理,去除异常值,填补缺失值,并将时间序列数据转换为MATLAB可处理的格式。 2. 特征工程:提取关键特征,如时间(小时、周几)、天气状况、节假日等因素。这些因素可能影响车流量。同时考虑与其他交通节点的关系,例如相邻路段的车流情况。 3. 模型选择与训练:MATLAB提供了多种统计和机器学习模型,包括线性回归、时间序列分析(ARIMA、状态空间模型等)以及神经网络等。可以根据具体情况选择合适的模型进行训练。 4. 模型验证与优化:通过交叉验证评估预测性能,并根据结果调整参数以提高精度。 5. 预测结果可视化:利用MATLAB的绘图功能,可以将预测结果和实际数据对比展示。 最终,这些预测模型可用于交通管理系统中实时接收数据并做出预测。这有助于决策者提前调配资源来应对可能出现的问题。项目中的.csv文件可能包含预测车流量的数据,用于进一步分析或与实际情况比较;.jpg图片则展示了处理过程、训练成果以及预测结果的可视化效果。 综上所述,基于MATLAB编程进行车流量预测是一项结合了数据处理、统计建模及可视化的技术工作,对于改善城市交通状况具有重要意义。通过对历史数据分析和模型建立,可以更好地预见未来趋势并制定有效的管理策略。
  • 商品之机器学习(运pyspark的七种回归与数据)
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    本项目利用Python的Spark库(PySpark)实现七种回归算法,为零售商品销售量进行精准预测,并提供详尽的数据集和源代码。 该案例基于pyspark开发,采用了线性回归、岭回归(Ridge)、LASSO、弹性网络(Elastic Net)、决策树、梯度提升树以及随机森林七种模型进行预测,并通过均方误差和R²评估指标对这七种模型的效果进行了比较分析。
  • 基于ARIMA的时间序列——附数据与
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    本文介绍了一种利用ARIMA模型进行时间序列销售量预测的方法,并提供了完整的数据集及Python实现代码。 基于ARIMA时间序列的销量预测模型及完整数据与代码。
  • Python Matplotlib库的统计绘制详解(与数据)
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    本教程详细讲解如何使用Python的Matplotlib库创建各种统计图表,并提供完整的代码和所需数据,适合编程及数据分析初学者学习。 本段落全面介绍了使用Matplotlib库绘制曲线图、散点图、条形图等多种统计数据可视化的方法,并涵盖了不同类型数据的展示与分析技巧。 适用人群:适合对数据分析和可视化感兴趣的开发人员或数据科学家,特别是那些具备一定Python编程经验的人士。 应用场景及目标:适用于希望深入了解如何利用Python中的Matplotlib库进行数据探索、展现数据特征以及辅助理解与沟通的情境。旨在帮助读者掌握常见的统计数据可视化技术,从而提升数据分析的效率。 其他说明:文章从基础操作开始讲解,逐步深入至复杂三维数据展示等高级功能,并包含了适合初学者到进阶用户的知识点。此外还提供了一些最佳实践建议和未来可探索的方向,以鼓励学习者进一步提高技能并在实际工作中加以应用。
  • Python心率监使MAX301020.96OLED,micropython
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    本项目介绍如何利用Python与MicroPython环境结合MAX30102心率传感器及0.96寸OLED显示屏实现心率监测,并提供完整的代码示例。 使用Python进行心率检测的项目可以结合MAX30102传感器和0.96英寸OLED显示屏。该项目采用MicroPython编写完整代码来实现功能。
  • Python书籍系统(说明书).zip
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    本资源提供全面的Python书籍销售系统的开发文件,包括完整源代码及详尽使用说明文档,助力快速掌握Python应用开发与电商系统设计。 本项目包含完整的Python源码、数据库脚本及软件工具。系统功能完善、界面美观、操作简单且管理便捷,具有很高的实际应用价值。所有代码均已经过严格调试以确保可以正常运行。 技术组成如下: - 前端:HTML - 后台框架:Python - 开发环境:PyCharm - 数据库可视化工具:Navicat 部署方法为打开项目文件夹,使用 PyCharm 打开,并通过 pip 安装相关依赖项。安装完成后直接运行即可开始使用。 如有需要进一步的帮助或支持,请随时联系我们。
  • 基于Transformer的锂电池剩余使寿命(RUL)(Python数据)
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    本项目利用Python开发,采用Transformer模型进行锂电池剩余使用寿命(RUL)预测。提供完整代码和相关数据集,适用于研究与学习。 基于 Transformer 的锂电池寿命预测(Remaining Useful Life,RUL)采用 Python 编程语言实现,并使用了 PyTorch 1.8.0 和 pandas 0.24.2 这两个库。此项目是利用 PyTorch 实现的 Transformer 模型来对锂电池的剩余使用寿命进行预测。