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融合方法
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用XGBoost等机器学习模型改进ARIMA模型的房价预测精度：一次实战经验分享
最近在做房价预测项目，用传统的ARIMA模型预测效果不太理想，精度始终提不上去。后来尝试用XGBoost等机器学习模型进行改进，效果显著提升，特来分享一下我的经验。 一、ARIMA模型的局限性 ARIMA模型作为经典的时间序列...
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利用卫星遥感数据提高海平面预测精度：挑战与策略
利用卫星遥感数据提高海平面预测精度：挑战与策略 全球海平面持续上升是气候变化最显著的影响之一，准确预测海平面变化对沿海地区规划、灾害预警和资源管理至关重要。卫星遥感技术为获取大范围、长时间序列的海平面数据提供了有力手段，但如何有效利用...
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城市道路中不同传声器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达）的优缺点及融合方法分析
在城市化进程不断加快的今天，城市道路的安全问题日益凸显。为了提高道路安全水平，各种传声器技术（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达）被广泛应用于城市道路监控中。本文将分析这些传声器在非结构化场景下的优缺点，并探讨其融合方法。 激光雷达 ...
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智能家居中不同类型传感器的信号处理与数据融合方法比较
在智能家居系统中，传感器的应用至关重要。不同类型的传感器负责收集各种环境数据，如温度、湿度、光照、声音等。这些传感器产生的信号需要经过处理和融合，以便为用户提供准确、实时的信息。本文将比较智能家居中不同类型传感器的信号处理与数据融合方法，...