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。
Category Archives: 期刊论文发表投稿
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。
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。
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
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。
【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。
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】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】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】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
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。
阈值向量误差修正模型TVECM对汇率金融时间序列数据分析|附数据代码
在全球金融市场中，汇率作为连接不同国家货币价值的桥梁，其动态变化对全球经济活动、贸易和投资具有深远影响。
【视频讲解】偏最小二乘结构方程模型PLS-SEM分析白茶产业数字化对共同富裕的影响|附代码数据
本文将通过视频讲解，展示如何用偏最小二乘结构方程模型PLS-SEM分析白茶产业数字化对共同富裕的影响。
多状态马尔可夫链、生存分析心脏同种异体移植血管病变（CAV）数据可视化|附数据代码
临床研究和医疗经济学研究中客户经常关注于评估患者在疾病从一种状态发展到另一种状态时的生存预后。
短语挖掘与流行度、一致性及信息度评估：基于文本挖掘与词频统计|附数据代码
在信息爆炸的时代，文本数据呈现出爆炸式的增长，从新闻报道、社交媒体到学术论文，无处不在的文本信息构成了我们获取知识和理解世界的重要来源。
马尔可夫转换MSVAR模型预测资产收益率时间序列可视化分析|附数据代码
在现代金融市场中，资产收益率序列的预测一直是投资者和金融机构关注的焦点。
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言电影票房数据实例
近年来，随着计量经济学和统计学的快速发展，回归模型作为一种有效的数据分析工具，被广泛应用于金融市场的分析中。
数据分享|广义线性模型beta二项分布的淋巴结疾病风险预测可视化R语言实现
淋巴结疾病作为一类复杂的健康问题，其风险预测一直是临床和公共卫生领域的研究热点。
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码
时间序列预测在金融领域中扮演着举足轻重的角色，特别是在股票市场中。
Python遗传算法GA对长短期记忆LSTM深度学习模型超参数调优分析司机数据
随着大数据时代的来临，深度学习技术在各个领域中得到了广泛的应用。长短期记忆（LSTM）网络作为深度学习领域中的一种重要模型，因其对序列数据的强大处理能力，在自然语言处理、时间序列预测等领域中取得了显著的成果。
文本挖掘分析多元应用：新能源汽车股市、英国封锁、疫情旅游与舆情分析
在当今信息爆炸的时代，文本分析作为一种重要的数据处理方法，已经广泛应用于各个领域的研究中。
数据分享|R语言Python机器学习预测4案例合集：众筹平台、机票折扣、糖尿病患者、员工满意度
在数据驱动的当代社会，机器学习已成为揭示复杂现象、预测未来趋势的重要工具。特别是在商业决策、健康管理、交通出行等多个领域，机器学习技术的应用日益广泛。
R语言分类回归分析考研热现象分析与考研意愿价值变现
首先，在考研中，受到新冠疫情影响，考研增长人数增长与大部分考研机构预测有一定差距（今年人数只有370多万，并没有突破400万大关），本次研究需要通过问卷调查进行内部影响机制探究。
Python套索回归lasso、SCAD、LARS分析棒球运动员薪水3个实例合集|附数据代码
套索回归（Lasso Regression）是一种线性回归方法，特别适用于解决高维数据和过拟合问题。它通过引入正则化项来限制模型复杂度，从而在保持模型预测能力的同时，降低模型的方差。
R语言混合SVD模型IBCF协同过滤推荐算法研究——以母婴购物平台为例
随着用户数量和项目数量的增加，数据的稀疏性成为影响推荐质量的重要因素。对此，本文帮助客户提出了一种基于混合SVD矩阵填充技术的协同过滤算法。
Python贷款违约预测:Logistic、Xgboost、Lightgbm、贝叶斯调参/GridSearchCV调参
WeChat Tencent QQ email print 由Linseng Bo撰写 解决方案 任务/目标
SPSS大学生网络购物行为研究：因子分析、主成分、聚类、交叉表和卡方检验
随着互联网的普及和电子商务的快速发展，网络购物已成为大学生日常生活中不可或缺的一部分。
R语言聚类分析、因子分析、主成分分析PCA农村农业相关经济指标数据可视化
随着农业和农村经济的快速发展，各地区之间的经济差异日益显著。
R语言拟合线性混合效应模型、固定效应、随机效应参数估计可视化生物生长、发育、繁殖影响因素
本文将介绍如何设置工作目录、读取数据、标准化数据、拟合线性混合效应模型、提取随机效应参数、绘制相关性图和Dot-and-Whisker图，以帮助研究人员更好地理解数据并进行有效的数据分析。
SPSS modeler关联规则、卡方模型探索北京平谷大桃产业发展与电商化研究
平谷区的大桃产业经历了30多年的发展历程，成为了中国著名的大桃之乡，世界最大的桃园。
R语言lasso协变量改进Logistic逻辑回归对特发性黄斑前膜因素交叉验证可视化分析
特发性黄斑视网膜前膜能引起患者视物变形、变小和视力下降等视功能损害。
R语言汇率、股价指数与GARCH模型分析：格兰杰因果检验、脉冲响应与预测可视化
汇率和股价指数之间的联系是许多经济学家和投资者关注的重要议题。
R语言神经网络模型金融应用预测上证指数时间序列可视化
本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价，通过分析不同历史数据作为输入，建立模型并进行预测。
R语言主成分PCA、决策树、boost预警模型数据挖掘在跨区域犯罪研究分析
数据挖掘技术在跨区域犯罪预警中的研究与应用尚处于起步阶段，许多跨区域犯罪预警业务信息系统还停留在初级处理水平，缺乏综合性的开发应用，智能化的分析研判，科学性的决策预警。
SPSS Modeler决策树分类模型分析商店顾客消费商品数据
随着大数据时代的来临，数据挖掘和分析在商业决策中扮演着越来越重要的角色。
SPSS Modeler决策树和神经网络模型对淘宝店铺服装销量数据预测可视化
本文阐述了服装店铺营销的现状，为客户提出了将数据挖掘技术应用到服装营销中的方案。
R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化
PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法，常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。
R语言逻辑回归模型的移动通信客户流失预测与分析
通过对某移动通信公司客户的流失数据分析，了解客户流失规律，建立流失预警系统，为客户关系管理服务。
SPSS modeler用关联规则Apriori模型对笔记本电脑购买事务销量研究
SPSS modeler用关联规则Apriori模型对笔记本电脑购买事务销量研究
R语言软件套保期限GARCH VAR模型对沪深300金融数据可视化分析
金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。
电信行业客户流失预测：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络
客户流失是一个存在于各个行业的严重问题，这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。
SAS逻辑回归logistic在对鲍鱼年龄识别中的应用可视化
逻辑回归具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此，在这里根据鲍鱼的多个生理特征，如性别、重量、直径等信息，采用逻辑回归的方法，对鲍鱼的年龄进行分类预测，以满足商家对鲍鱼的分类。
VISSIM模拟上海松江新城小区道路开放及交通状况改善分析
上海市近年来不断增长的高峰出行车辆数，带来了交通负荷严重等城市问题，本项目主要探究开放封闭式小区能否实现对道路交通状况的改善。
R语言主成分、因子分析、聚类对我国城镇私营单位就业人员平均工资数据研究与分析
数据显示2019年全国城镇私营单位就业人员年平均工资为53604元，比上年增长8.1%。
R语言电影数据分析：随机森林探索电影受欢迎程度的因素可视化
是什么让一个电影受欢迎？ 也许是影片的总收入（影院条目和DVD sellings）。
R语言汽车口碑数据采集抓取、文本数据分词和词云可视化实现
本文以R语言为工具，帮助客户对汽车网站的口碑数据进行抓取，并基于文本数据分词技术进行数据清理和统计。
R软件基于k-mer的DNA分子序列比较研究及其应用
科学技术的发展为各个领域都带来了深刻的变革，在生物学领域，随着计算机的应用，生物学与信息学的结合诞生了一门新的融合学科——生物信息学。
数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析
众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。
疫情期间航空网络演变复杂网络可视化
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响，其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降，以及疫情区域的航空网络状态的变化。
数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化
本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素。
疾病关联网络构建及并发症预测模型
数据挖掘和分析的最核心也最重要的问题就是“预测”。
Matlab决策树、模糊C-均值聚类算法分析大学教师职称学历评分可视化
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对大学教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析。
Python自激励阈值自回归(SETAR)、ARMA、BDS检验、预测分析太阳黑子时间序列数据
这篇文章展示了自激励阈值自回归SETAR的使用，用于分析经常被客户研究的太阳黑子数据集。
R语言分析糖尿病数据：多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box’s M检验可视化
Reaven和Miller（1979）研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。
Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析
金融市场的股票价格时间序列分析一直以来都是投资者和研究者关注的主题之一。
