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基于支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、SARIMA等多种算法进行时间序列的回归预测案例（python源码）（还采取多种组合方法对以上算法输出的结果进行组合预测）.zip （8个子文件）

code_20105

SVM+SARIMA.ipynb 195KB

classic-machine-learning-algorithms.ipynb 809KB

CAMB-algorithms.ipynb 121KB

time-series-analysis-algorithms.ipynb 572KB

neural-network-algorithms.ipynb 782KB

ElasticNet+SARIMA.ipynb 197KB

data.xlsx 24KB

README.md 490B

共 8 条

# regression-prediction-algorithms 使用支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、SARIMA等多种算法进行时间序列的回归预测，除此以外还采取了多种组合方法对以上算法输出的结果进行组合预测。Support vector machine, elastic network, random forest, LSTM, SARIMA and other algorithms are used for regression prediction of time series. In addition, a variety of combination methods are used to forecast the output of the above algorithms.

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