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RSS订阅原创 Python 爬取zw年鉴
爬虫主方法# -*- coding: utf-8 -*-import sysimport urllib.requestfrom bs4 import BeautifulSoupfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver import DesiredCapabilitiesfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support impor
2020-11-13 15:32:29
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原创 EMD（经验模态分解）算法 五
任务列表1.换用另外一个EMD包 | Rlibeemd | Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) and Its Complete Variant (CEEMDAN) |可以使用EEMD和CEEMDAN方法2.计算周期，均值，方差，方差贡献率3.高低频聚合
2020-11-13 15:29:46
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原创 EMD（经验模态分解）算法 三
上次搞定了R语言对一列的值做emd然后输出所有imf的组合图，下面尝试处理多列数值。#绘制所有省份最高值的最后一个IMF # 读取数据 load <- data.frame(read.csv("最高.csv")) # 取对数 length(load) load[,2:length(load)] <- log(load[,2:length(load)]) 最后的表的标题 title <- "全省区最高值最后一个IMF" # emd循环 创建一个用于存储图表的list
2020-11-13 15:29:11
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原创 EMD（经验模态分解）算法 二
上次基本搞懂了怎么用各种滤波器，这次重点看看EMD的算法应用，怎么调参数以产生不同的分解波形。# EMD经验模态分解emd <- as.data.frame(emd(xt=diff(load[,"Load"]),boundary="wave",stoprule="type2")$imf)dat <- cbind(dat,data.frame("EMD"=c(NA,cumsum(rowSums(emd[,3:6])))))g <- melt(dat[,c("Time","EMD","
2020-11-13 15:28:33
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原创 EMD（经验模态分解）算法 一
参考R语言提取时间序列的周期性成分应用EMD，小波滤波器，BAXTER过滤器等的方法进行应用。第一次尝试首先安装依赖包# install.packages("reshape2")# install.packages("plm")# install.packages("ggplot2")加载包library(reshape2)library(plm)library(ggplot2)读取数据load<-data.frame(read.csv("安徽最高.csv"))观察数据
2020-11-13 15:28:12
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空空如也
空空如也
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