本发明公开了一种基于分段式损失函数的学生体能分数预测方法：步骤S1，采集第一时间段内学生体能预测所需数据D

本发明公开了一种改进插补方法的学生体能分数预测方法，S1采集学生体能预测所需的数据；S2采用MCMC多重插补法对稀疏数据进行填充；MCMC多重插补法的迭代次数N确定方法为：若迭代第0

本发明公开了一种聚集群体流感预测系统，包括LSTM模块、LightGBM模块、预测模块：所述LSTM模块被配置为采用LSTM得到聚集群体流感感染人数的预测值n；所述LightGBM模块被配置为采用LightGBM算法预测聚集群体中第i个...

本发明公开了一种优化LSTM和LightGBM参数的流感预测系统，该系统包括LSTM模块、LightGBM模块、预测模块；所述LSTM模块被配置为基于历史因素数据及外部因素数据，采用LSTM计算聚集群体中流感感染人数的预测值n；所述Li...

本发明公开了一种国家电网机械外破预测方法，涉及机器学习领域，用于对国家电网的电力塔杆、电力传输线路和电力传输通道进行机械外破风险预测，包括如下步骤：采集历史信息，形成完整的历史数据，对完整的历史数据进行重采样，训练Catboost模型，...

本发明公开了一种数据预处理方法，涉及机器学习领域，用于对国家电网的电力杆塔、电力传输线路和电力通道做灾害风险预测前对采集的数据进行处理，包括如下步骤：采集历史信息，形成完整的历史数据，对完整的历史数据进行重采样，或对数据特征进行选择，得...

本发明披露了一种基于电网的地质灾害风险预警方法，方法包括如下步骤：采集数据；预处理数据；对数据采用SMOTE+Tomek Links算法进行数据重采样；将重采样后的数据输入GBDT模型；将GBDT模型的输出的结果用于风险评估。所述系统包...

本发明公开了一种国家电网雷击预测方法，涉及机器学习领域，用于对国家电网的电力传输线路、电力塔杆进行雷击风险预测，包括如下步骤：采集历史信息，形成完整的历史数据，完整的历史数据的维度即为数据特征，对数据特征进行选择，训练Catboost模...

本发明公开了一种国家电网树线放电预测方法，涉及机器学习领域，用于对国家电网的电力塔杆、电力传输线路以及电力传输通道进行树线放电风险预测，包括如下步骤：采集历史信息，形成完整的历史数据，对完整的历史数据进行重采样，训练LightGBM模型...

本发明公开了一种国家电网覆冰灾害预测方法，涉及机器学习领域，用于对国家电网的电力塔杆、电力传输线路和电力传输通道进行覆冰灾害预测，包括如下步骤：采集历史信息，形成完整的历史数据，完整的历史数据的干维度即为数据特征，对数据特征进行选择，对...

本发明公开了一种基于深度学习学生序列化行为的心理健康预警方法，包括：采集学生在校行为数据，以学生个体作为分类标签，以固定周期作为数据统计内容的时长，形成固定周期内的一组数据，记为单组数据；构建去噪自动编码器模型，用于从单组数据进行提取特...

本发明公开了一种基于深度学习学生序列化行为的学业成绩预测预警方法，包括：采集学生在校行为数据，以学生个体作为分类标签，以固定周期作为数据统计内容的时长，形成固定周期内的一组数据，记为单组数据；对同一个学生的单组数据进行归一化后降维处理，...

本发明公开了一种针对学生序列化行为的贫困生预测方法，包括如下步骤：采集学生在校行为数据，以学生个体作为分类标签，以固定周期作为数据统计内容的时长，形成固定周期内的一组数据，并以矩阵形式表示，记为单组数据；对同一个学生的单组数据进行归一化...

本发明涉及教育大数据技术领域，尤其涉及一种智慧校园旷课预警方法及系统。包括：步骤S‑1，获取所有预测对象的已完成学期和未完成学期的相关特征数据；步骤S‑2，基于所有预测对象已完成学期的相关特征数据筛选初始特征；步骤S‑3，基于所述所有预...

本发明涉及教育大数据技术领域，尤其涉及一种智慧校园挂科预警方法与统。包括：步骤S‑1，收集预测对象的上网时长数据、宿舍内时长数据、消费金额数据；步骤S‑2，将数据收集步骤中收集得到得数据进行预处理，得到所述预测对象的预测特征数据集；步骤...

本发明公开了一种智慧教育大数据基础系统，教育云数据中心包括资源池，资源池包括网络资源池、储存资源池和计算资源池，资源池的输出端通过虚拟储存模块连接教育区域网的输入端，教育区域网的输出端连接移动终端，教育区域网的输出端通过虚拟服务器连接学...

本发明公开了一种智慧教育云计算系统，包括计算机系统、存储系统、备份系统和业务平台：计算机系统用于对外网用户以及教师的数据进行计算处理，以及对用户和教师访问的各种应用模块进行处理和安全保护，采用基于微内核技术的.Net开发架构，提供SDK...