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机器学习-基于AIRMA模型对订单总额未来七天的预测
从时间上看,订单量时间序列有两个明显的特征: 1)周期性。每天订单量的变化趋势都大致相同,午高峰和晚高峰订单量集中; 2)实时性。当天的订单量可能会受天气等因素影响,呈现整体的上涨或下降; 预测可以反映未来司机成单的情况,能给运营部门及时调整有效的运营策略。预测又有好几种方向:基于订单总额的预测,基于乘客目的地预测,基于上车地点的供需预测等,这里阐述订单总额未来七天的预测。
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-06-07
文件大小:169984
提供者:
wcctv51
基于模式识别算法的热力站动态能耗指标预测模型
以我公司n个典型热力站和其所带热用户为实验对象,以所在地区天气预报和天气实时数据为依据,对供暖期间所采集的热力站供暖数据、天气预报数据、典型供暖用户室内温度,通过模式识别机器学习算法对样本进行学习训练,形成一套完整热力站动态能耗指标预测模型。
所属分类:
企业管理
发布日期:2018-08-31
文件大小:398336
提供者:
zhanghaizeng
2019年重庆市职业院校技能大赛高职组“云计算技术与应用”赛项竞赛样题
2019年重庆市职业院校技能大赛高职组“云计算技术与应用”赛项竞赛样题 1. 竞赛试题通过在线“云计算技术与应用”竞赛考试系统和书面文档共同发布,内容完全一致,如出现纸质任务书缺页、字迹不清、与考试系统中不一致等问题,请及时向裁判示意,并进行任务书的更换。 2. 参赛团队应在 4 小时内完成任务书规定内容;选手在竞赛过程中各系统生成的运行记录或程序文件必须存储到在线“云计算技术与应用”竞赛考试系统指定的用户账户中,未存储到指定账户的运行记录或程序文件均不予给分。 3. 选手提交的试卷用工位号标
所属分类:
Openstack
发布日期:2019-03-17
文件大小:253952
提供者:
qq_38661333
决策树随机森林天气预测数据集
该数据集用于决策树随机森林天气预测数据集,利用前一天和历史最高平均气温,实现气温预测的随机森林模型。
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-08-17
文件大小:14336
提供者:
kyrie001
python机器学习指南-监督学习
给定输入输出对的示例,根据所给输入预测结果,都应该使用监督学习 1分类与回归 分类问题目标:预测类别便签(class label) 回归问题目标:预测连续值,例如:根据教育水平、年龄、居住地预测一个人年收入,可以在给定范围内任意取值;根据上一年产量、天气和员工数预测玉米农场今年产量 输出是否具有某种连续性 2泛化、过拟合、欠拟合 训练集训练出的模型能够精确的应用到测试集,则称这个模型能够从训练集泛化到测试集;若训练的模型过分关注训练集中的属性,对训练集准确率高,对测试集准确率低,则成为过拟合;反
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-06
文件大小:51200
提供者:
weixin_38554186
car_accident_severity_prediction:使用梯度增强树预测潜在的交通事故造成的交通延误的严重程度!-源码
car_accident_severity_prediction 一个明确的业务目标:预测潜在的交通事故可能导致的交通延误的严重性。 这对于想知道可能的交通延误的任何人(例如通勤者)或试图期望或减少交通延误的市政府官员可能都是有用的。 数据提取:flask应用程序从Weather bit的API中提取天气数据以实时进行预测: : 可视化效果: 至少以下一项的演示: 一种。 机器学习: : b。 交互式网站: : 可交付成果: :
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:971776
提供者:
weixin_42134051
Project3:机器学习项目预测美国大火-源码
第7组,项目3 –美国野火数据库; 机器学习扩展项目 成员:Kaylon Young,Vincent Adams,Emeka Obianyor,Rob Pascarella 抽象的: -摘自项目2-- 野火不会在野外结束的地方停下来。 他们在社区和社区中燃烧,毁坏财产并夺去生命。 随着气候变化在美国引起的野火的增加,必须了解全国范围内房屋风险的变化情况。 温暖,干燥的条件以及更大的发展成易燃景观的融合使许多社区容易受到人为造成的野火的伤害。 该项目的目的是提取和探索1992年至2015年在美
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-15
文件大小:50331648
提供者:
weixin_42102220
Machine-Learning-Project:机器学习天气对酒点的影响-源码
酒点和机器学习 在葡萄平均生长季节(3月至8月)的每个月中,使用温度(低,高,平均),降水,湿度和阴天来预测葡萄酒的得分。 使用多元线性回归,支持向量回归和神经网络。 结论 下次提供更多时间: 更多小尺寸类别 更大的数据集 更加多样化的天气数据(即污染) 包括其他地区(即法国或其他国家) 更多的葡萄酒包含更多的积分 调查葡萄酒品种 其他要考虑的因素: 气候 技术 环境因素(污染,土壤养分等) 藤龄
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-14
文件大小:60817408
提供者:
weixin_42134117
hagelslag:Hagelslag是基于对象的严重风暴危害预测系统-源码
黑格尔斯拉格 Hagelslag是基于对象的严重风暴预报系统,该系统利用图像处理和机器学习工具从对流允许的数值天气预报模型输出中得出严重危害的校准概率。 该软件包包含用于风暴识别和跟踪,时空数据提取以及机器学习模型训练的模块,以预测危险程度以及时空转换。 引文 如果您在研究中使用了黑格尔斯矿渣,请通过以下引用确认其用途: Gagne, D. J., A. McGovern, S. E. Haupt, R. A. Sobash, J. K. Williams, M. Xue, 2017: St
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-11
文件大小:70254592
提供者:
weixin_42109598
paragust:根据GFS天气模型预测罗纳河谷的风-源码
狂妄的 根据GFS天气模型预测罗纳河谷的风。 背景 各种数值天气模型都无法预测瓦莱州的罗纳河谷的最大阵风,特别是在(Visp)的测量站(请参阅 )。 数值天气模型不能准确地考虑山谷风等局部现象。 但是,当滑翔伞接近山谷中的着陆点时,尤其是在Visp和Brig之间的山谷风经常发生且最强的地区,准确估计出白天预计的最大阵风对于滑翔伞至关重要。 开发了机器学习模型(ML模型),以将GFS天气预报模型与Visp中每日测得的最大阵风相关联。 什么是GFS天气模型? 是由NOAA(美国)的一个分支机构开发
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-11
文件大小:16384
提供者:
weixin_42138525
奥斯丁绿色能源预测器:一种使用天气数据预测德克萨斯州太阳能和风电场的MWH输出的机器学习模型-源码
奥斯汀能源预测器 目录 概述 该模型是UT奥斯汀数据分析和可视化训练营的为期5周的顶峰项目的总结。 利用我们在Python核心方面的熟练程度,我们从在线资源中检索天气数据,将其组织成易于访问的数据格式并解释了数据关系。 奥斯汀能源预测器的输出预测了得克萨斯州风能和太阳能农场产生的兆瓦时(MWh)可再生能源。 该模型用于根据时间和天气因素(例如温度,风速和云覆盖)预测可再生能源输出。 我们的目的是预测发电量,以更好地了解可再生能源作为健康星球的主流能源。 我们希望您喜欢有关该项目的学习! 如有
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:55574528
提供者:
weixin_42153615
global-temperature-prediction:机器学习练习,以预测平均未来10年的每日温度-源码
整体温度预测 机器学习练习来预测平均未来10年的每日温度。 自19世纪末以来,行星的平均表面温度已经升高了约2.05华氏度(1.14摄氏度),这一变化主要是由二氧化碳和其他人为排放到大气中的动力所驱动的。4大多数变暖发生在过去40年年以来,有史以来最热的六年是自2014年以来的最高记录。2016年不仅是有记录的最热年份,而且该年中的8个月(从1月到9月,除了6月)是这两个月份有记录的最热年份。 。 这是选择该项目的动机。 研究可量化的天气参数(例如湿度,露点,压力)以得出有助于确定地表温度的
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-20
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42131424
葡萄酒项目:机器学习模型和测量气候变化对加拿大酿酒葡萄生产影响的分析-源码
天气对加州葡萄酒生产的影响 项目部署链接 介绍 葡萄酒行业的一个大问题是,由于天气的变化,葡萄酒种植者和葡萄栽培者难以生产某些用于葡萄酒的葡萄。 随着季节的变化,葡萄藤和许多其他多年生植物的自然生长周期因温暖的天气和剧烈的温度波动而中断。 温暖的天气通常意味着春天,所以葡萄藤会从Hibernate状态中解脱出来,但是如果再次变冷,他们就不会这样做。 加利福尼亚拥有一些世界上最大的葡萄酒公司,它生产90%的美国制葡萄酒。 它还提供了该国全部葡萄酒消费的60%以上。 在该项目中,我们查看了葡萄品
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-09
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42178688
CS229机器学习太阳能预测-源码
机器学习用于太阳能预测 由斯坦福大学的研究生Adele Kuzmiakova,Gael Colas和Alex McKeehan撰写。 此存储库包含2017年秋季季度CS229班级使用的所有项目文件。可从课程网站或上获得课程注释。 目标:使用天气特征和本地元数据(例如月或小时)来预测伊利诺伊大学太阳能发电厂的太阳能输出。 tl; dr:由于LSTM网络能够连接最新功能以执行当今的预测,因此在预测太阳能方面表现最佳。 该项目包含3个主要部分: 数据预处理:我们处理了来自美国国家海洋与大气管理
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:999292928
提供者:
weixin_42168230
太阳能预测的机器学习:使用机器学习从天气测量中预测太阳能电池板农场的发电量-源码
太阳能预测的机器学习 斯坦福大学研究生Adele Kuzmiakova,Gael Colas和Alex McKeehan撰写 这是我们针对斯坦福大学CS229的最终项目:“机器学习”课程(2017年)。 我们的老师是Ng and Pr。 丹·博内 语言:Python,Matlab,R 目标:根据一组天气特征的预测,预测光伏电站的每小时发电量。 该项目可以分解为三个部分: 数据预处理:我们处理了来自国家海洋和大气管理局的原始天气数据文件(输入)和来自Urbana-Champaign太阳能农场
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:999292928
提供者:
weixin_42156940
人流回归:利用天气情况和连续的随机数据来预测访客的出勤率-终极学生狩猎机器学习挑战-源码
人流回归:利用天气情况和连续的随机数据来预测访客的出勤率-终极学生狩猎机器学习挑战
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:162816
提供者:
weixin_42117037
天气预报-天气使用-机器学习:使用多项式Logistic回归,决策树,朴素贝叶斯多项式和支持向量机预测天气-源码
使用机器学习预测天气 使用多项式Logistic回归,决策树,朴素贝叶斯多项式和支持向量机进行天气预报 资料集 我们的数据集如下所示,是我们从收集的 我们拥有过去30年[1988-2017]的天气数据。训练和测试集分为两个部分,其中两个类别的数据分别占70%和30%。 参数: 天 月 年 湿度(%) 最高温度(单位⁰C) 最低温度(inC) 雨量(毫米) 海平面压力(以MB为单位) 阳光(小时) 风速(结) 云(在okta中) 训练和测试模型的准确性: 模型 训练准确率(%
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:238592
提供者:
weixin_42157567
海洋大数据关键技术及在灾害天气下船舶行为预测上的应用
随着海洋数据量的爆炸式增长,海洋大数据受到越来越多的关注。主要分析和总结了当前海洋大数据的研究现状和关键技术,聚焦了机器学习在海洋大数据中的模型预测研究的实例,对海上船舶在灾害天气(台风)下的行为进行了回归训练和预测。通过构建和对比决策树、Bagging、随机森林等多种机器学习算法,对样本数据进行学习、预测和检验评估。最终结果表明,随机森林方法在灾害天气下船舶密度的预测应用中具有良好和稳健的效果。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38663608
RainPrediction-MachineLearning:基于澳大利亚天气数据的降雨预测机器学习应用程序-源码
RainPrediction-MachineLearning:基于澳大利亚天气数据的降雨预测机器学习应用程序
所属分类:
其它
发布日期:2021-04-01
文件大小:3145728
提供者:
weixin_42149145
MSSL:在MSSL太空等离子小组进行的研究实习,使用机器学习来预测太空天气事件-源码
MSSL:在MSSL太空等离子小组进行的研究实习,使用机器学习来预测太空天气事件
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-30
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42141437
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