基金关联性预测模型（CCF复赛第19名）_基于LSTM的优化策略_竞赛代码及数据分析.zip

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本资源包含一个用于预测基金关联性的模型，该模型在CCF比赛中获得第19名的成绩。采用优化的LSTM策略，并附有竞赛代码和详细的数据分析报告。基金相关性预测模型（CCF复赛Top19）_LSTM优化方案_竞赛代码+数据分析.zip 该项目为近期精心打造开发的完整代码，并配有详尽的设计文档，确保所有配套资料齐全。项目在上传前经过严格测试，在多种环境下均能稳定运行。无论是技术研究、教学演示还是实际项目应用，都能轻松复现结果，节省时间和精力。本项目适用于计算机相关专业领域的各类人群：高校学生可以将其作为毕业设计、课程设计或日常作业的优质参考；科研工作者和行业从业者则可利用其快速搭建原型并验证思路。具备一定技术基础的人士可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能。对于初学者，在配置环境或运行项目时遇到困难，提供远程指导和技术支持。欢迎下载学习本项目资源，并期待与你共同探讨相关技术问题和交流项目经验。

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基金关联性预测模型（CCF复赛第19名）_基于LSTM的优化策略_竞赛代码及数据分析.zip

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本资源包含一个用于预测基金关联性的模型，该模型在CCF比赛中获得第19名的成绩。采用优化的LSTM策略，并附有竞赛代码和详细的数据分析报告。基金相关性预测模型（CCF复赛Top19）_LSTM优化方案_竞赛代码+数据分析.zip 该项目为近期精心打造开发的完整代码，并配有详尽的设计文档，确保所有配套资料齐全。项目在上传前经过严格测试，在多种环境下均能稳定运行。无论是技术研究、教学演示还是实际项目应用，都能轻松复现结果，节省时间和精力。本项目适用于计算机相关专业领域的各类人群：高校学生可以将其作为毕业设计、课程设计或日常作业的优质参考；科研工作者和行业从业者则可利用其快速搭建原型并验证思路。具备一定技术基础的人士可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能。对于初学者，在配置环境或运行项目时遇到困难，提供远程指导和技术支持。欢迎下载学习本项目资源，并期待与你共同探讨相关技术问题和交流项目经验。

CCF-基金间相关性预测竞赛-TOP6.zip

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这份文件包含了在CCF（中国计算机学会）举办的基金间相关性预测竞赛中获得前六名的作品和分析方法，为参赛者提供了宝贵的学习资料。全国大学生电子设计竞赛（National Undergraduate Electronics Design Contest）提供了试题、解决方案及源码资源。计划或参加该比赛的同学可以利用这些资料进行学习和参考。所有提供的程序都是实战案例，经过测试可以直接运行。

CCF_BDCI_2019_datafountain350: CCF BDCI 2019 互联网新闻情感分析复赛第八名代码

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这段简介可以描述为：在2019年中国计算机学会大数据与智能系统竞赛（CCF BDCI）的互联网新闻情感分析项目中，所提交的作品取得了复赛阶段的第八名佳绩。这段文字简洁地概述了该代码在比赛中的表现和成就。如果有更多具体的技术细节或创新点希望加入简介，请告知我以便提供更加详尽的帮助。 CCF BDCI 2019互联网新闻情感分析复赛top8代码开源方案见知乎。

天池竞赛【NLP】医学查询相关性判定第三名策略.zip

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本资料包含在天池竞赛中获得NLP医学查询相关性判定第三名的策略和模型细节，适用于自然语言处理及医疗信息检索的研究者。标题中的“天池比赛【NLP】医学搜索Query相关性判断第三名方案”指的是阿里云举办的天池大数据竞赛中自然语言处理（NLP）领域的一场比赛。参赛者需要对医学搜索查询进行相关性判断，这是一个典型的文本匹配与理解任务。在NLP领域，这样的任务有助于提升搜索引擎的用户体验，确保用户能够快速找到相关的医学信息。描述中的方案是这个比赛的第三名解决方案，意味着这是一种经过验证的有效策略或算法，在众多参赛作品中脱颖而出。通常这种方案会包含深入的数据分析、特征工程、模型选择和优化等多个环节，具有较高的学习和参考价值。该压缩包可能包括以下内容： 1. **数据集**：包括训练数据和测试数据，用于构建和评估模型。这些数据可能包含医学相关的查询及对应的标签（表示查询与提供的信息是否相关）。 2. **代码文件**：参赛者使用Python等编程语言实现其解决方案，涵盖从数据预处理、特征提取到模型训练、评估以及调优的各个步骤。 3. **README文件**：详细解释项目的结构、使用的库和工具、代码逻辑及模型性能的关键信息。 4. **模型文件**：保存了训练好的模型权重，可用于直接进行预测或后续分析。 5. **结果报告**：团队的方法论阐述、实验结果展示以及与其他方案的比较。学习这个第三名方案可以提升NLP技能，并且了解如何在实际比赛中设计和优化解决方案。这不仅对参加类似比赛的人有价值，也适用于解决相关问题的专业人士。

基于决策树的《英雄联盟》比赛胜负预测模型.zip

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本研究构建了一个基于决策树算法的模型，用于预测《英雄联盟》电子竞技比赛中胜者。通过分析大量比赛数据，该模型能够准确地识别出影响比赛结果的关键因素，并提供获胜策略建议。英雄联盟（League of Legends, LoL）是一款由拳头游戏（Riot Games）开发的多人在线竞技游戏。游戏中每位玩家操控一个具有独特技能的角色，并与对方队伍进行对抗，目标是摧毁敌方基地水晶。水晶有防御塔保护，通常需要先击败一些防御塔才能破坏水晶。每个角色在比赛开始时都比较弱小，通过消灭敌人和收集资源（金币、经验）来提升实力。随着游戏的进展，玩家可以通过升级技能和购买装备提高攻击力或防御力。比赛中，在没有友军单位支援的情况下视野会受到限制，即无法看到敌方动态。双方可以放置守卫以获取特定区域的情报，并据此制定战术策略。本数据集包含了9879场钻石到大师级别的单双排比赛记录，这些对局中两队实力相当接近。每条记录涵盖了前10分钟的比赛情况，包括红蓝双方的英雄击杀、死亡数、金钱和经验等信息共38个特征值。一场比赛通常会持续较长时间。

美国数学建模竞赛中的预测模型分析

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本研究探讨了在美国数学建模竞赛中应用的各种预测模型，包括其原理、实施过程及效果评估，为参赛者提供理论指导与实践参考。灰色预测模型、蛛网模型、层次分析法、熵权法以及Leslie模型都是数据分析与建模中的常用方法。这些方法各有特点，在不同的应用场景中发挥着重要作用。此外，标准化或归一化是数据预处理的重要步骤，对于提升后续分析的准确性和有效性具有重要意义。

基于Bayes优化的CNN-LSTM回归预测模型（含Matlab源码及数据）

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本研究提出了一种结合Bayes优化与CNN-LSTM架构的高效时间序列回归预测模型。通过精细调整网络参数，该模型在多个数据集上展现出优越性能，并附有实用的Matlab实现代码和相关数据资源。基于贝叶斯优化的卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）回归预测模型采用多输入单输出结构。该模型通过优化学习率、隐含层节点数以及正则化参数来提升性能。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量高且易于修改以适应不同数据集的需求。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本。

优化竞赛评卷的公平性模型

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本研究提出了一种旨在提高竞赛评卷过程中的公正性和准确性的新型评估模型。通过引入先进的算法和数据处理技术，该模型能够有效减少主观评分偏差，确保每位参赛者的成绩客观反映其真实水平。此外，它还具备灵活性，可适应不同类型的竞赛与评判标准，为教育领域的公平评价提供了一种创新解决方案。在评估评委评分一致性之前，使用加权调和平均数来确定各试卷L个分数的理想中心位置即公平成绩，并以此表征向公平分数聚集的L个评分。每位评委打分的公正性可以通过该评委所给分数与试卷所有得分的加权调和平均值之差进行统计分析。利用MatLab对数据模拟，生成了每个评委评分偏离度曲线图，直观地评价了各个评委的公正性，并列举了一些评卷过程中出现尺度偏差及“不公平”的案例。根据一份试卷四个分数与其加权调和平均值之间的差异以及评审打分的线性无关性，通过归一化算法确定各分数权重。由此得出一个调整后的评分计算公式。对模拟数据进行评分修正后，发现所有试卷得分均在允许范围内波动，表明该模型能够有效处理评卷过程中的“不公平”和尺度偏差问题。此外，文章还进行了百分制与等级制之间的误差分析，并优化了评委分配的公平性和经济性。通过穷举搜索法找到了最优解：一份试卷应由4位不同的评审进行评分以达到既节约成本又公正的目标。

天池大数据竞赛中的LSTM预测算法分享

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本篇文章将详细介绍在天池大数据竞赛中使用的LSTM预测算法，并分享实战经验和技巧。适合数据科学爱好者和参赛者参考学习。资源包括今年八月份参加天池大数据竞赛的A股公司营收预测所使用的预处理后的数据和对应的算法文件。

基于PSO优化的LSTM预测 MATLAB代码

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本项目提供了一种利用粒子群优化（PSO）算法对长短期记忆网络（LSTM）进行参数调优的方法，并附有相关MATLAB实现代码。使用PSO优化LSTM的初始学习率、隐含层单元数、迭代次数以及最小包尺寸数。训练环境为Matlab2017至2022版本，在GPU或CPU上均可设置。本程序经过验证，确保有效，旨在帮助科研人员节省时间。