预测负载数学代码数据驾驶:底特律车队维护建模和预测。注意:本分析使用的数据不公开,并受底特律市运营和基础设施集团的数据保密协议约束。本存储库包含用于的所有源文件:《用数据驱动:底特律车队维护建模和预测》J. Gardner, D. Koutra, J. Mroueh, V. Pang, A. Farahi, S. Krassenstein, 和 J. Webb。详细介绍了PARAFAC / PRISM分析和LSTM维护预测模型的复制方法。ARIMA模型目前在单独的存储库中提供。有关底特律车辆维修数据集上PARAFAC分析的完整结果,请参阅结果页面。要复制“使用底特律数据驱动”(DDD)分析,请先安装ddd模块。最简单的方法是克隆存储库,创建虚拟环境,然后运行$ pip3 install -e . PARAFAC / PR。
预测负载MATLAB代码数据驾驶底特律——论文代码“用数据驱动底特律车队维护的建模和预测”
相关推荐
matlab代码用卷积滤波器预测StreetViewHouseNumber数据集
用matlab代码实现卷积滤波器来预测StreetViewHouseNumber(SVNH)数据集中的32x32街景房号图像。您可以从提供的链接下载数据集,数据文件夹已包含测试数据。训练数据集较大,需单独下载。加载MAT文件后,您将获得两个变量:X是包含图像的4-D矩阵,y是对应的类标签向量。通过访问X(:, :, :, i)可以查看第i个图像,并使用y(i)查看其类标签。项目的代码文件(cnn_theano.py)包含了使用theano框架在SVNH数据集上进行训练的代码,实现了卷积神经网络的批量梯度下降。代码中使用了两个2x2池化层和20个3x5过滤器。
Matlab
0
2024-09-30
MATLAB 中的 ARMA 建模和预测
本代码可用于轻松地实现自回归移动平均 (ARMA) 建模和预测,超越了 MATLAB 自身文档中提供的功能。
Matlab
2
2024-06-01
灰色预测方法的Matlab代码
灰色预测方法的Matlab代码,用于预测未来趋势的数据,下载后替换成自己的数据即可使用。
Matlab
0
2024-08-27
底特律仁慈的图像处理和计算机视觉任务
这篇文章涵盖了底特律仁慈的图像处理和计算机视觉的任务,内容涉及使用Matlab、C++和Python等多种工具的随机组合教材。
Matlab
0
2024-09-26
Python预测之美-数据分析与算法实战的代码维护
数据结构是计算机存储和组织数据的方式,涉及数据的逻辑结构、物理结构及基本操作。数据结构选择影响程序效率、可读性和可维护性。常见数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图。算法是解决问题的步骤,涉及数据运算和操作的详细描述。算法设计和选择直接影响程序效率,需考虑时间复杂度、空间复杂度等因素。数据结构与算法密不可分,理解和运用数据结构、学习研究算法,可提升编程能力,有效解决实际问题。
算法与数据结构
2
2024-07-13
如何编写灰色预测的Matlab代码
灰色预测模型在Matlab中的实现方法,包括初始值设定为[1662.87 2163.4 1965.35 2472.48 2900.66 3034.93 2755.5 3207 3462],并预测未来4年的数据。
Matlab
0
2024-09-26
Hadoop 携程数据情感预测代码
基于 Eclipse 和 Maven 创建 Hadoop 工程。
提供训练集 training.txt 和测试集 test.txt。
训练集 training.txt- 75.8MB 文本数据集,包含 20,000 条数据记录。- 每行记录包含“评价结论t评价内容”。- 评价内容由中文、英文和其他特殊符号组成的词语组合,空格隔开。
测试集 test.txt- 包含 2000 条记录。- 每行记录包含“评价内容”。- 评价内容格式与训练集相同。
Hadoop
3
2024-05-15
【ELM预测】利用极限学习机ELM进行数据预测的matlab代码
matlab代码,实现了利用极限学习机ELM进行数据预测的功能。
Matlab
0
2024-09-24
透明预测:研究论文
本论文探讨了政府使用计算机化流程预测人类行为的能力,关注缺乏透明度的严重关注。论文提出一个全面的概念框架,了解透明性在自动预测建模中的作用。分析了预测建模过程的信息流,提出了实现透明度的策略。论文寻求透明性的根源,分析了限制透明度的反对论点。最后,论文提供了一个创新的政策框架,以实现透明度。
数据挖掘
3
2024-04-29