季节性预测

ECOTOOL工具箱提供用于时间序列分析和预测的例程，包含探索性、描述性和诊断性统计工具。该工具箱集成了自动识别、估计和离群值检测程序，可用于多季节ARIMA模型、传递函数、指数平滑等模型。它提供深入的文档和演示，引导用户完成建模过程。

北京航空航天大学于 2017 年在 TIP2017 上发表的论文《学习使用 HEVC 特征检测视频显著性》开源代码。通过对眼动跟踪数据库的分析，提出了基于 HEVC 特征的视频显著性模型，包括分割深度、比特分配和运动矢量特征。

电力负荷预测综述####一、绪论##### 1.1电力负荷预测研究意义电力负荷预测对电力系统规划和运营管理至关重要。它通过预测未来电力需求，为发电、输电和电能分配决策提供依据。精确的负荷预测可提高系统效率，确保电网稳定性和可靠性，优化资源利用，降低能源浪费和发电成本。此外，良好的预测也有助于推动电力系统的可持续发展，促进国民经济整体进步。 ##### 1.2国内外研究现状电力负荷预测在国内外历史悠久且不断取得新进展。国外已应用许多先进方法，而中国近年来也有显著进步，形成较为完整的预测体系。随着信息技术的快速发展，如人工智能、大数据分析等新技术的应用，电力负荷预测面临更多发展机遇。研究者正致力于开发高效、准确的模型，提升预测精度，更好地服务实际应用。 ####二、电力负荷预测##### 2.1研究背景近年来，全球经济复苏，国际经济形势向好，为中国电力行业带来机遇。尤其在高峰期，准确预测电力负荷至关重要，以平衡供需关系、确保电力系统安全稳定运行。 ##### 2.2负荷构成及特点电力负荷包括工业、商业、居民等多种类型，具有随机性、周期性和不确定性等特点。 ##### 2.3一般步骤电力负荷预测通常包括数据收集、预处理、特征提取和模型选择与训练等步骤。

项目“C5级切割驱动器预测性数据分析”的标题暗示了对C5级别切割工具在工作过程中磨损情况的研究和分析。这项分析强调了数据驱动的预测性分析，通过收集和分析切割工具的磨损数据，以进行性能预测和维护决策。该项目涉及到切割技术、磨损机制、数据驱动、预测性维护和数据分析等关键知识点。

能源路由器技术是当前科学界研究的热点，专注于支持建筑能效监控和安装的创新使能技术。详细讨论了红外(IR)热成像和增强现实(AR)在安装测试中的潜力，以及用于预测能源路由器设备风险和故障的数据挖掘方法，包括热模拟、图像后处理和k-Means与人工神经网络(ANN)的应用。此外，文章还介绍了支持智能电网应用中建筑信息模型BIM的工具程序和方法，以及相关的ISO标准。

通过对活动构造、最大主应力、瓦斯压力和瓦斯含量等关键因素进行统计分析，建立了煤与瓦斯突出预测的模式识别准则和模型。利用模式识别方法，实现了煤层突出危险性的分单元概率预测，并据此划分出突出危险区、威胁区和安全区。这种方法有效克服了单一指标预测结果的不确定性，实现了多指标定量化预测，从而提高了预测结果的可靠性。

Sal-DCNN：探索变换域中的显著性预测 图像的变换域在区分显著区域和非显著区域方面展现出巨大潜力。Sal-DCNN 是一种新型深度复杂神经网络，通过学习像素域和变换域中的特征来预测图像显著性。 DFT域中的显著性提示分析 通过对离散傅里叶变换 (DFT) 域的研究，我们发现： 相谱编码了大部分显著性线索。 振幅谱的特定模式对显著性预测至关重要。 变换后的频谱对噪声和下采样具有鲁棒性。 Sal-DCNN 结构 Sal-DCNN 包括两个主要阶段： 复杂的密集编码器 三流多域解码器 这种结构允许在像素域和变换域中使用真实标注的显著图进行监督学习，从而实现更准确的显著性预测。 实验结果 实验结果表明，Sal-DCNN 在 3 个数据库上的图像显著性预测方面优于其他 8 种最新方法。 引用 如果您发现此方法有用，请引用以下论文： Jiang, B., et al. Image Saliency Prediction in Transformed Domain: A Deep Complex Neural Network Method. AAAI, 2019.

GeekBang 机器学习训练营系列课程之一 课程目标: 聚焦重要机器学习知识，本课程是该系列第一部分，系列二为自然语言建模，系列三为计算视觉与强化学习，侧重自动驾驶。 课程安排与贡献者: 每周更新一次，三个系列预计一年完成。课程内容由微软亚洲研究院、DeepMind、Facebook AI Research、清华大学、北京大学、阿姆斯特丹大学的专家学者共同打造。 课程语言: 课程讲义将提供中英文版本，英文版即将推出。 课程大纲 (持续更新中)* 第一章： Python Colab 与 Jupyter Notebook* 深度学习工作环境搭建* Python 与 R 回顾* 异常处理与函数式编程技巧* Python 函数式编程：装饰器、数据类、文档字符串* 第二章：Python 代码加速

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。

本研究运用统计学和数据挖掘理论，分析电信套餐资费动态预测中新增客户量和转移客户量的方法。针对新增客户量，通过历史数据和时间序列方法预测；对转移客户量，利用数据挖掘工具学习用户选择规律，并进行预测。以某地市电信套餐为例，采用线性回归与指数平滑建模新增客户量，并比较两种方法的效果；同时，使用决策树算法挖掘客户转移规则。