卫龙IPO多维度分析及运营创新解析报告
本报告旨在对卫龙的 IPO 相关情况展开全面分析，涵盖外部环境、波特五力、内部状况、商业模式以及价值链等多方面内容，通过梳理卫龙的发展历程、关键要素等，为了解其上市背景及发展潜力提供参考依据，报告时间为 2022 年 8 月。
Category Archives: 技术支持
R基于贝叶斯加法回归树BART、MCMC的DLNM分布滞后非线性模型分析母婴PM2.5暴露与出生体重数据及GAM模型对比、关键窗口识别
在母婴暴露于空气污染对儿童健康影响的研究中，常需对孕期暴露情况与健康结果进行回归分析。
Python图注意力神经网络GAT与蛋白质相互作用数据模型构建、可视化及熵直方图分析
本文聚焦于图注意力网络GAT在蛋白质 – 蛋白质相互作用数据集中的应用。
Python机器学习算法KNN、MLP、NB、LR助力油气钻井大数据提速参数优选及模型构建研究
随着机器学习和大数据分析技术的发展，油气行业数字化转型势在必行，钻井提速参数优选呈现由经验驱动、逻辑驱动向数据驱动转变的趋势。
R语言混合模型回归GBTM群组轨迹模型绘图可视化研究
在回归分析的广袤领域中，面对具有多条未知函数线的复杂数据时，传统方法常常捉襟见肘。混合模型作为一种强有力的分析手段应运而生，其在处理此类复杂情境时展现出独特的优势与潜力。
MATLAB图卷积神经网络GCN处理分子数据集节点分类研究
本文主要探讨了如何利用图卷积网络（GCN）对图中的节点进行分类。
Python混合注意力机制-多变量-LSTM神经网络分析PM2.5、光伏电站、温度时间序列数据及RNN、ARIMAX、XGT、随机森林对比
对于在具有目标变量和外生变量的时间序列上训练的循环神经网络，除了准确预测之外，还期望能提供对数据的可解释性见解。
Python生成对抗神经网络GAN预测股票及LSTMs、ARIMA对比分析ETF金融时间序列可视化
本文聚焦于利用生成对抗网络（GANs）进行金融时间序列的概率预测。介绍了一种新颖的基于经济学驱动的生成器损失函数，使 GANs 更适用于分类任务并置于监督学习环境中，能给出价格回报的全条件概率分布，突破传统点估计方式，实现不确定性估计。
Python、R循环神经网络RNN、指数平滑ETS、ARIMA模型预测网络流量、ATM机取款、旅游需求时间序列数据
在当今经济研究与商业决策领域，精准的时间序列预测具有极为关键的意义。
Python深度强化学习对冲策略：衍生品投资组合套期保值Black-Scholes、Heston模型分析
本文提出了一个在存在交易成本、市场冲击、流动性约束或风险限制等市场摩擦的情况下，使用现代深度强化学习方法对衍生品投资组合进行套期保值的框架。
Python滑动窗口卷积神经网络CNN对损伤梁桥数据、故宫城墙图像数据分类可视化|附数据代码
在现代土木结构工程领域，结构损伤的准确识别与定位对于保障基础设施的安全性和耐久性具有极为关键的意义。
Python时空图神经网络ST-GNNs-PCA嵌入交通数据预测可视化及KPCA核主成分分析汽油精制应用实例
本研究横跨交通预测与汽油精制两大领域，PCA 嵌入在其中均扮演着核心角色，我们旨在通过深入探索与研究，全面展示 PCA 嵌入在不同复杂系统中的卓越性能与广泛应用潜力。
Python蒙特卡罗MCMC:优化Metropolis-Hastings采样策略与Fisher矩阵计算参数推断应用—模拟与真实数据分析
本文介绍了其在过去几年中的最新开发成果，特别阐述了两种有助于提升 Metropolis – Hastings 采样性能的新要素：跳跃因子的自适应算法以及逆 Fisher 矩阵的计算，该逆 Fisher 矩阵可用作提议密度。
Python深度强化学习智能体DDPG自适应股票交易策略优化道琼斯30股票数据可视化研究
股票交易策略在投资公司中起着至关重要的作用。然而，在复杂多变的股票市场中获取最优策略颇具挑战。
MATLAB贝叶斯优化混合Bayes-CNN-RNN分析股票市场数据与浅层网络超参数优化
本文旨在介绍一种利用贝叶斯优化方法来优化混合 CNN – RNN 和浅层网络超参数的简单方法，并展示了如何使贝叶斯优化器考虑离散值。
MATLAB图注意力网络GAT多标签图分类预测可视化
本示例展示了如何使用图注意力网络（GATs）对具有多个独立标签的图进行分类。当数据中的观测值具有带有多个独立标签的图结构时，可以使用GAT来预测未知标签观测值的标签。
【视频讲解】Python深度神经网络DNNs-K-Means（K-均值）聚类方法在MNIST等数据可视化对比分析
近年来，由于诸如自动编码器等深度神经网络（DNN）的高表示能力，深度聚类方法发展迅速。
R语言贝叶斯分析：INLA 、MCMC混合模型、生存分析肿瘤临床试验、间歇泉喷发时间数据应用|附数据代码
多模态数据在统计学中并不罕见，常出现在观测数据来自两个或多个潜在群体或总体的情况。
MATLAB用CNN-LSTM神经网络的语音情感分类深度学习研究
在语音处理领域，对语音情感的分类是一个重要的研究方向。
Python用CEEMDAN-LSTM-VMD金融股价数据预测及SVR、AR、HAR对比可视化
股票市场是一个复杂的非线性系统，股价受到许多经济和社会因素的影响。因此，传统的线性或近线性预测模型很难有效、准确地预测股票指数的价格趋势。
Python注意力机制Attention下CNN-LSTM-ARIMA混合模型预测中国银行股票价格|附数据代码
股票市场在经济发展中占据重要地位。由于股票的高回报特性，股票市场吸引了越来越多机构和投资者的关注。
R语言基于贝叶斯分层、层次Hierarchical Bayesian模型的房价数据空间分析
本文主要探讨了贝叶斯分层模型在分析区域数据方面的应用，以房价数据为例，详细阐述了如何利用R进行模型拟合、分析及结果解读，展示了该方法在处理空间相关数据时的灵活性和有效性。
明星人脸识别基于VGG、MTCNN、RESNET深度学习卷积神经网络应用|附数据代码
人脸识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分，在近三十年里得到了广泛的关注和研究，已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。
银行信贷风控专题：Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集：xgboost、决策树、随机森林、贝叶斯等
在当今金融领域，风险管控至关重要。无论是汽车贷款违约预测、银行挖掘潜在贷款客户，还是信贷风控模型的构建，以及基于决策树的银行信贷风险预警，都是金融机构面临的关键挑战。
Python量子生成对抗网络QGAN神经网络药物发现、多方法乳腺癌药物筛选应用
在当今的医学领域，乳腺癌作为一种严重威胁女性健康的疾病，其治疗一直是科研工作者们关注的焦点。
SPSS、R 语言因子分析FA、主成分分析PCA对居民消费结构数据可视化分析
WeChat Tencent QQ email print 由Ting Mei撰写 在东北三省分析中，明确了消
【视频讲解】共享单车使用量预测：RNN, LSTM，GRU循环神经网络和传统机器学习
随着城市化进程的加速，共享单车作为一种绿色、便捷的出行方式，在城市交通中扮演着日益重要的角色。准确预测共享单车的使用量对于优化资源配置、提高运营效率以及满足用户需求具有关键意义。
LSTM神经网络结合PSO粒子群优化对管网优化调度及网络安全入侵检测模型|附数据代码
在当今科技飞速发展的时代，无论是工业生产中的管网系统，还是信息领域的网络安全，都面临着日益复杂的挑战😕。
Python用CNN – LSTM、ARIMA、Prophet股票价格预测的研究与分析|附数据代码
股票市场的波动起伏一直备受投资者关注，准确预测股票价格对于投资者制定合理的投资策略至关重要。
Python、R语言Lasso、Ridge岭回归、XGBoost分析Airbnb房屋数据：旅游市场差异、价格预测
在大众旅游蓬勃发展的背景下，乡村旅游已成为推动乡村经济、社会和文化发展的关键力量。
Python量子计算聚类Q-means（量子k-means）算法分析电路数据实现可视化
量子计算在近期已然成为一个频繁出现的热门概念。尽管它在大众认知以及互联网社区中备受瞩目，热度极高，然而就其实际能力而言，当前仍然存在诸多局限。
R语言非参数回归预测摩托车事故、收入数据：局部回归、核回归、LOESS可视化
非参数回归为经典（参数）回归方法提供了一种灵活的替代方法。
【视频讲解】非参数重采样bootstrap的逻辑回归Logistic应用及模型差异Python实现
本文将深入探讨逻辑回归在心脏病预测中的应用与优化。
Python用TOPSIS熵权法重构粮食系统及期刊指标权重多属性决策MCDM研究|附数据代码
结合python的代码和数据运用熵权法对情报学期刊的各项指标进行权重计算，为期刊评价提供科学方法。
【视频讲解】线性时间序列原理及混合ARIMA-LSTM神经网络模型预测股票收盘价研究实例
近年来人工神经网络被学者们应用十分广泛，预测领域随着神经网络的引入得到了很大的发展。
深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附数据代码
在当今的金融领域，量化交易正凭借其科学性和高效性逐渐成为主流投资方式之一。
TensorFlow深度学习框架改进K-means聚类、SOM自组织映射神经网络算法及上海招生政策影响分析研究
在教育政策研究领域，准确评估政策对不同区域和学生群体的影响至关重要。
Python用Markov RNN马尔可夫递归神经网络建模序列数据t-SNE可视化研究
本文聚焦于利用马尔可夫递归神经网络（MarkovRNN）结合树库展开建模工作。
【视频讲解】Python贝叶斯卷积神经网络BCNN分类胸部X光图像数据集实例
在人工智能的诸多领域中，分类技术扮演着核心角色，其应用广泛而深远。无论是在金融风险评估、医疗诊断、安全监控还是日常的交互式服务中，有效的分类算法都是实现智能决策的关键。随着大数据时代的到来，分类算法面临着前所未有的挑战和机遇。
Python复杂网络社区检测：并行谱聚类算法设计与多种算法应用实战研究
在当今的网络科学领域，复杂网络中的社区检测成为了一个至关重要的研究课题。
Python用CNN+LSTM+Attention新闻文本分类、锂离子电池健康、寿命预测
WeChat Tencent QQ email print 由Weiqiao Jue撰写 本研究通过CNN+L
【视频讲解】Python深度学习股价预测、量化交易策略：LSTM、GRU深度门控循环神经网络|附代码数据
本文以上证综指近 22 年的日交易数据为样本，构建深度门控循环神经网络模型，从股价预测和制定交易策略两方面入手，量化循环神经网络在股票预测以及交易策略中的效果。
【视频讲解】数据挖掘实战：Python金融贷款模型分类潜在贷款客户
模型的存在依托于这样一个事实：基于概率的决策乃是最优之选。将概率转化为评分，能够便于对齐风险。而评分则是通过统计的方法来识别潜在客户，进而判断客户是否合乎心意。
SMOTEBoost、RB-Boost和RUS-Boost不平衡数据集的集成分类器分析酵母数据集、治疗乳腺癌候选药物筛选|附数据代码
在当今的大数据时代，科研和实际应用中常常面临着海量数据的处理挑战。
R语言股价跳跃点识别：隐马尔可夫hmm和GARCH-Jump对sp500金融时间序列分析
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Yue Ji撰写 在 A
PCA主成分分析原理与水果成熟状态数据分析实例：Python中PCA-LDA与卷积神经网络CNN
主成分分析（PCA）作为数据科学中用于可视化和降维的重要工具，在处理具有大量特征的数据集时非常有用。
Python个人收入影响因素模型构建：回归、决策树、梯度提升、岭回归
“你的命运早在出生那一刻起便被决定了。”这样无力的话语，无数次在年轻人的脑海中回响，尤其是在那些因地域差异而面临教育资源匮乏的年轻人中更为普遍。
【视频讲解】Python用LSTM长短期记忆网络GARCH对SPX指数金融时间序列波动率滚动预测
本文融合了多种技术，其中 LSTM（长短期记忆网络）和 GARCH（广义自回归条件异方差）模型尤为关键。
R 语言GJR-GARCH、GARCH-t、GARCH-ged分析金融时间序列数据波动性预测、检验、可视化
在当今复杂多变的金融市场中，准确理解和预测股票指数的走势对于投资者和金融机构而言至关重要。
【视频讲解】滚动回归Rolling Regression、ARIMAX时间序列预测Python、R实现应用
本文将通过视频讲解，展示如何用滚动回归预测，并结合一个R语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
BC变换的EWMA控制图对顺丰控股股票的分析研究
结合历史股票数据和统计质量管理的思想，对数据作合适的处理并设计合理的控制图是十分关键的。本文将通过展示如何用基于BC变换的EWMA控制图对顺丰控股股票分析，并结合一个Python神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA股票价格时间序列实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
郑州地铁站点客流量预测：随机森林极限梯度提升回归器XGBoost
随着城市化进程的加快，地铁作为城市公共交通的重要组成部分，其客流量管理与预测对于城市交通规划和资源配置具有重要意义。
SPSS、Python员工满意度问卷调查激励保健理论研究：决策树、随机森林和AdaBoost|附代码数据
在深入了解公司当前的实际情况和员工内心真实想法的基础上，我们旨在从专业视角出发，为企业在组织管理方面的不足进行诊断，并进行全面审视。
【视频讲解】Python灰色关联度分析直播带货效用、神经退行性疾病数据
本文展示如何用灰色关联度分析的直播带货效用及作用机制研究，并结合一个分析神经退行性疾病数据实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
Python、R银行信用卡客户流失机器学习预测热门文章合集
目前，众多银行由于服务质量的降低、同业竞争的日益激烈等因素，面临着信用卡客户流失的棘手难题，这给银行经理施加了沉重的压力。
【视频讲解】Xgboost、ARIMA 和 Prophet对国际牛肉市场市场份额数据、比特币价格时间序列预测
本文将通过视频讲解，展示如何用Xgboost、ARIMA 和 Prophet对国际牛肉市场市场份额数据时间序列预测，并结合一个Python# ARIMA、XGBOOST、PROPHET和LSTM预测比特币价格实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
【视频讲解】CatBoost、LightGBM和随机森林的海域气田开发分类研究
本文将通过视频讲解，展示如何用CatBoost、LightGBM和随机森林的海域气田开发特征智能分类，并结合一个python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
【视频讲解】Python用LSTM、Wavenet神经网络、LightGBM预测股价
在金融科技的浪潮中，量化投资方法以其数据驱动和模型导向的特性，日益成为资本市场分析的重要工具。
Python股票预测:注意力多层Attention RNN LSTM应用
Attention 机制是一种在神经网络处理序列数据时极为关键的技术，它赋予了模型“聚焦”能力，能够自动评估输入序列中各部分的重要性。
【视频讲解】ResNet深度学习神经网络原理及其在图像分类中的应用|附Python代码
本文深入探讨了卷积层（Convolutional Layer）在深度学习框架中的核心作用与操作机制，并分析了其在特征提取、网络构建以及性能提升方面的独特优势。
过采样SMOTE逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost对不平衡数据分析预测
在此背景下，我们帮助客户对“在线食品交付偏好-班加罗尔地区”数据开展研究，建立印度在线食品配送平台消费者的用户画像，研究影响顾客购买意愿的因素，并给出相应的预测。
【视频讲解】Python遗传算法GA优化SVR支持向量回归、ANFIS自适应神经模糊推理系统预测证券指数ISE数据
本文旨在通过应用多种机器学习技术，对交易所的历史数据进行深入分析和预测。
【视频讲解】PCA主成分分析原理及R语言经济研究可视化2实例合集|附代码数据
在数据分析的浩瀚宇宙中，我们时常面对多变量的数据海洋。这些变量虽然信息丰富，却也给处理带来了巨大挑战：工作量激增，而关键信息却可能淹没在繁杂的数据之中。
【视频讲解】神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA股票价格时间序列预测|附代码数据
WeChat Tencent QQ email print 由Haopeng Li撰写 基于此，选择合适的模型
Python回归、聚类、相关分析上海公租房租金满意度影响因素数据可视化
随着城市化进程的加速，住房问题日益成为城市居民关注的焦点。公租房作为政府为解决中低收入家庭住房困难而推出的一种重要住房保障形式，其租金水平、居住条件及租住体验直接关系到广大租户的切身利益和生活质量。
R语言极值分析：GEV与GPD模型与MCMC的海洋观测数据极值模拟可视化研究
在海洋科学领域，极端天气和海洋事件如极端海浪、风暴潮和海啸等，对沿海社区、基础设施及生态环境构成了重大威胁。
【视频讲解】Python比赛LightGBM、XGBoost+GPU和CatBoost预测学生在游戏学习过程表现|数据代码分享
基于游戏进行学习能让学校变得有趣，这种教育方法能让学生在游戏中学习，使其变得有趣和充满活力。
【视频】R语言广义加性模型GAMs非线性效应、比较分析草种耐寒性实验数据可视化
广义加法模型（Generalized Additive Models, GAMs）作为一种高度灵活的统计工具，显著扩展了广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）的框架。
