灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。基本思想： ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也记作ARIMA(p,d,q)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列 预测的模型。 基本步骤： 1）导入实验数据。2)确定ARMA模型阶数。3)残差检验。4)给出结果 微分方程模型是我们在日常生活中比较常见并且比较重要的一种模型，我们在平时的课程中时经常会涉及到这种题型，像比如我们所遇到的牛顿第二定律就常遇到相关的问题。适用于基于相关原理的因果预测模型，大多是物理或几何方面的典型问题，假设条件，用数学符号表示规律,

Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型参考源码。 说明：用MATLAB实现。

ELM极限学习实现花的分类（MATLAB源码+数据集+预测结果），训练集40个样本，测试集10个样本，测试集最高准确率可达100%，可以根据自己的需求更换数据集对自己的研究内容进行一个替换，测试此文方法的预测效果。

matlab预测股票价格走势 - MATLAB中的高级编程技术 MATLAB和内存 –你作为程序员应该知道什么  传递数组  结构如何使用内存  所有类型的功能 –介绍/回顾MATLAB函数类型 –新嵌套函数的应用  解决优化问题  为体积可视化构建图形用户界面  构建2图形GUI（可选）

matlab预测股票价格走势 基于数字数据的股市预测研究使用股市中某一时间尺度上的数字数据，例如天空指数价格和股价成交量数据，来预测同一尺度上的特定股票或股市中的其他投资。预测标的的未来价格。根据研究的重点，这些研究可以分为数值数据股票市场预测特征研究和数值数据股票预测模型研究。为了构建我们的模型，除了传统的ARIMA模型之外，本文还将使用LSTM模型。本文中的模型使用70%的数据进行训练，其余30%的数据用于测试。对于训练，我们使用均方根误差和Adam算法来优化模型。本文将使用Stata12计算ARIMA和GARCH模型，并使用Matlab进行训练。

matlab预测股票价格走势 基于深度学习算法的股票市场价格预测与建模框架 MSE、RMSE、NRMSE和R2值通过在整个测试期间将预测股票收盘价与实际股票收盘价进行比较来确定。然后，我们利用预测数据确定预测日的股价变化范围。这些计算是在MATLAB中进行的，我们使用了MATLAB上的深度学习和金融库。

matlab预测股票价格走势 - 基于时间序列分析的机器学习和深度学习模型股价预测

根据相关数据，预测未来几年的情况，有残差，有相关系数

用于介绍预测控制及其matlab仿真的实现

BP神经网络实现汽油辛烷值预测，《MATLAB源码+数据集》代码亲测可用，代码中一共提供了60个样本，其中50个样本作为训练，10个样本作为测试，代码都是经过调节的，可以更换自己想预测的相关数据，比如污水预测，车流量，预测未来成绩等等。