沃伦-股票价格预测器 股市预测是试图确定公司股票或在交易所交易的其他金融工具的未来价值的行为。 成功预测股票的未来价格可能会产生可观的利润。 有效市场假说表明，股票价格反映了所有当前可用的信息，因此，任何不基于新发现信息的价格变化本质上都是不可预测的。 其他人则不同意，并且拥有这种观点的人拥有无数的方法和技术，据称它们可以获取未来的价格信息。 在这里，我们利用Facebook的时间序列预测算法Prophet，使用多变量，单步预测策略，实时预测美国公司的股票市场价格。 入门 从github下载或克隆项目 $ git clone https://github.com/nityansuman/wa

马氏距离异常检测 马氏距离用于多变量异常检测的实现。 此仓库包含使用数据组件之间的马氏距离在多变量数据中创建阈值异常检测的功能。 点安装-i mahala-ad 改编自： :

多变量系统的奇异值曲线绘制 单变量系统有 Bode 图，多变量系统能否采用这样的方法分析？ 传递函数矩阵的奇异值可以作为轨迹绘制出来，称为奇异值曲线 奇异值曲线是多变量系统鲁棒控制中的重要指标，由 sigma( ) 函数绘制

通过分析动力分散式高速动车组多动力单元制动过程中制动力和速度之间的关系，根据动车组制动过程中的运行数据和制动特性曲线，建立高速动车组制动过程多动力单元的分布式三阶自回归模型;采用多 变量广义预测控制方法，实时生成各动力单元所需制动力，实现制动过程中对动车组各动力单元给定速度的跟 踪控制。采用 MATLAB软件和给出的建模方法以及跟踪控制方法，以 CRH380A 型高速动车组为例进行跟踪控 制仿真。结果表明:由仿真计算得到的动力单元速度与其实际速度的最大正负误差之绝对值均小于2km·h-1，均方根误差小于1km·h-1，均满足高速动车组运行过程的速度误差要求，验证了所建模型的准确性;高速动车组在制动过程中各动力单元对给定速度跟踪控制的最大绝对误差仅为0.195 8km·h-1，大大优于传统的多变量比例积分微分控制方法，满足制动过程中对动车组运行安全、舒适和停靠准确的要求。

可以保存加载模型、有评价指标和训练过程的损失正确率图像，预测值和真实值对比等、正确率很高 绝对不是垃圾代码！！！！

 针对工业过程中常见的非线性、慢时变及多变量耦合等系统，在西门子S7-300 PLC上，设计了一款通用型多变量广义预测控制算法模块。首先，选取了一种广义预测隐式算法加以分析，初步验证了其控制性能和在PLC上的可移植性；然后，采用符合IEC61131-3标准的结构化控制语言实现了PLC平台上的算法模块编程；最后通过硬件PLC结合工业组态软件的试验给出了模块应用于PLC程序设计的一般步骤；试验结果验证了该模块的有效性和通用性。

# 多变量股价预测-LSTM 训练集时间范围：2001-01-25到2021-09-29,预测目标列为Open import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split

球磨机制粉系统是电厂除锅炉燃烧系统外的又一重要调节系统。该系统具有多变量强耦合、非线性严重以及生产工况变化大等特性,采用常规控制策略很难奏效。在对球磨机动态特性分析的基础上,提出了一种新型控制策略。该控制策略采用软测量技术获取磨负荷信息,通过协调器实现对球磨机的磨负荷和出口温度的有效控制。通过控制热、冷风量的比值实现对球磨机入口负压的控制。控制器均采用模糊PID控制算法,以确保动态响应和稳态精度。实际运行效果表明,该控制策略具有简单、可靠、实用等特点。

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 我们都知道Python是一个非常灵活的语言，以至于如果它不是你的第一门语言，你会发现它总能给你各种各样的惊喜，让你忍不住惊叹：woc，还有这种操作。尤其我在系统地学习Python之前是Java后端出身，所以每一阶段几乎都会让我觉得打开了新世界的大门。今天就和大家介绍一个最基础，非常好用，但是很多人不知道的操作。 解压变量 我们都知道，Python允许进行多个变量的赋值操作，比如著名的交换两个元素，如果是在C++或者Java语言当中，如果不通过函数实现，必须要引入第三个变量，比如： # swap a, b c = a a = b

对源码进行了优化，增加了注释； 性能优于UFLDL网站上的minFunc函数。 希望各位大佬进行采纳！