视频讲解：ARIMA-LSTM注意力融合模型在A股跨行业预测中应用
在协助券商构建股价预测系统时，团队曾面临高频波动市场的建模困境。传统ARIMA模型对极端行情响应迟滞，单一LSTM模型则存在长期依赖难题。基于该项目实践，我们提出ARIMA-LSTM注意力融合框架，通过双轨协同机制实现预测精度突破。
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Python糖尿病预测融合模型构建：伯努利朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机SVM应用
在医疗健康数字化转型浪潮中，如何利用数据科学技术提升疾病预测的精准性，成为临床决策支持领域的重要课题。
SARIMA-LSTM融合模型对太阳黑子数量预测分析
本研究以太阳黑子活动数据为研究对象，旨在帮助客户探索其未来走势并提供预测分析。
