# 毕业设计
## 技术概要
这是我第一次学习深度学习,使用的技术有:
* 深度学习算法:自然语言处理(CNN+LSTM)、LSTM时间序列预测(单特征、多特征)、多元线性回归
* 算法库:Tensorflow1.14、sklearn
* 数据库:Mysql5.7、COS
* 服务器:腾讯CVM(CentOS7.2)
* Web框架:Servlet、Ajax
* 前端技术:echarts、SVG、ecStat、jQuery、bootstrap
* 前端样式:标签云(支持拖拽)、表格(SVG画图)、地图(支持悬浮事件)、折线图和散点图(支持左右拖拽)、卡片窗口(系列特效)等
## 使用说明
1. 自然语言处理算法与以下时序预测等算法相独立,不会对其它算法产生影响。运行顺序code/NLP/Easy_Lstm_Cnn-master目录下Training.py、Predict_finally.py。
2. 先运行code/time-series-prediction/目录下所有命名以处理_开头的文件,顺序无关,这个文件是用来处理数据(包括:爬取全球酒类前100强、制作各省白酒商用量Json文件等);
3. 运行code/time-series-prediction/目录下“/规律_相关系数.py”程序之后,再运行“/规律_非量化因素_政策.py”。这两个程序会将分析后的结果上传至云端Mysql(必须两个都运行,因为其中一个程序在向数据库写入数据前有清表操作);
4. 运行/New_LSTM/预测_未来3年白酒产量.py,这个文件包括了上述的3种算法模型,运行时会全部执行并将结果上传云端。
5. 后台代码按顺序执行完后,方可运行/code/Liquor-culture/目录下index.html
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温馨提示
<项目介绍> 深度学习算法:自然语言处理(CNN+LSTM)、LSTM时间序列预测(单特征、多特征)、多元线性回归 算法库:Tensorflow1.14、sklearn 数据库:Mysql5.7、COS 服务器:腾讯CVM(CentOS7.2) Web框架:Servlet、Ajax 前端技术:echarts、SVG、ecStat、jQuery、bootstrap - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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毕业设计-基于LSTM+CNN的自然语言处理,基于单维LSTM、多维LSTM时序预测算法和多元线性回归算法的预测模型源码+文档说 (148个子文件)
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Send_analysis_total.class 2KB
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Send_predict_total.class 2KB
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commons-lang-2.4.jar 256KB
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commons-beanutils-1.7.0.jar 184KB
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期刊发布量.json 496B
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README.md 74B
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cnn.py 19KB
预测_未来3年白酒产量.py 16KB
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