里面包含三组网络流量数据，一组公共数据集，还有回声状态网络的matlab代码，主要包括2个方面，一个是对数据进行处理，另外一个是预测，提供给大家学习，希望有所帮助
2025/4/9 6:46:20
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针对超短期负荷预测周期短，要求预测速度快的特点，构建了基于稳健回归和回声状态网络的超短期负荷预测方法。
回声状态网络作为一种递归神经网络，其隐含层为一个储备池，并且通过线性回归训练网络，从而具有映射复杂动态系统的能力和训练快速的特点，能较好地满足超短期负荷预测的要求。
考虑到异常负荷数据的影响，将稳健回归运用于网络训练阶段，以削弱异常值的影响，从而提升预测的精度。
通过算例验证了所提方法的可行性和有效性。
回声状态网络作为一种递归神经网络，其隐含层为一个储备池，并且通过线性回归训练网络，从而具有映射复杂动态系统的能力和训练快速的特点，能较好地满足超短期负荷预测的要求。
考虑到异常负荷数据的影响，将稳健回归运用于网络训练阶段，以削弱异常值的影响，从而提升预测的精度。
通过算例验证了所提方法的可行性和有效性。
2025/1/15 7:18:36
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基于混合反馈型回声状态网络的预测算法，冯辰，崔鸿雁，随着回声状态网络(ESN)预测算法的广泛应用，算法的预测精度已经成为衡量该算法好坏的一条重要标准。
本论文提出了一种基于混合反馈�
本论文提出了一种基于混合反馈�
2024/5/24 15:14:30
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为了提高网络热点话题的预测精度，针对传统回声状态网络存在的不足，提出一种改进回声状态网络的网络热点话题预测模型。
首先将一维的网络热点话题时间序列重构成多维时间序列，然后采用改进回声状态网络对多维时间序列进行学习，建立网络热点话题预测模型，最后对模型功能进行仿真测试。
结果表明，改进回声状态网络可对网络热点话题的变化趋势进行准确刻画，网络热点话题的预测精度得以提高，而具有更好的应用价值。
首先将一维的网络热点话题时间序列重构成多维时间序列，然后采用改进回声状态网络对多维时间序列进行学习，建立网络热点话题预测模型，最后对模型功能进行仿真测试。
结果表明，改进回声状态网络可对网络热点话题的变化趋势进行准确刻画，网络热点话题的预测精度得以提高，而具有更好的应用价值。
2019/5/16 1:55:30
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为了提高网络热点话题的预测精度，针对传统回声状态网络存在的不足，提出一种改进回声状态网络的网络热点话题预测模型。
首先将一维的网络热点话题时间序列重构成多维时间序列，然后采用改进回声状态网络对多维时间序列进行学习，建立网络热点话题预测模型，最后对模型功能进行仿真测试。
结果表明，改进回声状态网络可对网络热点话题的变化趋势进行准确刻画，网络热点话题的预测精度得以提高，而具有更好的应用价值。
首先将一维的网络热点话题时间序列重构成多维时间序列，然后采用改进回声状态网络对多维时间序列进行学习，建立网络热点话题预测模型，最后对模型功能进行仿真测试。
结果表明，改进回声状态网络可对网络热点话题的变化趋势进行准确刻画，网络热点话题的预测精度得以提高，而具有更好的应用价值。
2019/5/16 1:55:30
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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