traffic prediction

The MATLAB code provided here enables the real-time traffic accident impact prediction for both short-term and long-term traffic conditions in Los Angeles. The dataset is sourced from the LADOT (Los Angeles Department of Transportation). The algorithm used is a slight modification of the Collaborati

深度学习在股市预测方面的应用是一个复杂而多元的研究课题，涉及到机器学习、金融工程以及数据科学等多个领域。韩国股价数据作为研究对象，选择深度学习方法进行分析和预测，主要是因为深度学习技术在处理非结构化数据方面具有显著优势。深度学习能够自动从大量原始数据中提取特征，而无需依赖预测因子的先验知识。这一点对于股市预测尤为重要，因为股市数据通常是非线性的、含有噪声的，并且有着复杂的动态特征。深度学习算法在选择网络结构、激活函数和其他模型参数方面存在较大的变化空间，其性能明显依赖于数据表示方法。 本研究尝试提供一个全面和客观的评估，以探讨深度学习算法在股票市场分析和预测方面的优缺点。实验使用了高频的日内股

Traffic_sign_recognition: 使用定向梯度直方图（HOG）和基于色域的功能识别交通标志。采用支持向量机（SVM）对图像进行分类，提取交通标志的显著特征，提升识别准确性和可靠性。

通过本实验的学习，使学生了解BP神经网络基本知识，掌握利用这种算法并进行预测的主要步骤。选择相关数据，利用BP网络建立神经网络并进行预测。

数学建模中的灰色预测模型分析涉及对系统信息的不完全性进行建模，提供对未来趋势的有效预测。该模型通过构建灰色系统，能够处理小样本和不确定性数据，从而为决策者提供科学依据。关键技术包括数据预处理、模型构建和误差分析。通过实例验证，该方法在多个领域展现出良好的应用前景。

pso_lssvm回归预测MATLAB代码

利用PSO优化自抗扰的SVM进行期货预测. 探讨了通过粒子群优化（PSO）技术提升自抗扰控制的支持向量机（SVM）模型在期货市场中的预测性能。

在MATLAB中，实现广义预测模型的参数整定仿真。该过程包括对预测矩阵的正定性分析和参数优化。具体步骤包括数据预处理、模型构建、参数调整及仿真结果的验证。通过这些步骤，确保模型能够有效捕捉数据中的动态变化。

This research focuses on developing novel algorithms for two key areas: frequent sequence mining in transactional databases and enhanced load value prediction. A novel algorithm, SPAM (Sequential Pattern Mining Algorithm), is introduced to efficiently discover frequent sequences, even those of cons

在本项目中，我们使用 MATLAB 代码进行游戏分析，重点关注 Steam 社区用户之间的 游戏成瘾 问题。通过分析 AAA 游戏 和 独立游戏 的用户数据，我们提出了一种新的联合矩阵分解方法 JFactor，用于预测游戏时间并推荐社区游戏。Steam 是研究较少的社交网络之一，我们将其建模为一个三方网络，包括 用户（U）、社区（C） 和 游戏（G） 三个实体。具体来说，若用户 u 是某个社区 c 的一部分，则 u 与 c 之间存在一条边缘连接。我们的目标是探索 友谊、社区 和 游戏所有权 之间的关系，进而评估它们对 游戏成瘾 的影响。此外，我们通过分解派生的社区和游戏共现矩阵来优化推荐系统，