多元变量灰色预测模型算法用matlab实现

提出基于过程神经网络和自回归模型的组合预测方案。首先，采用二进正交小波变换对原始时间序列分解和重构，分离出原始序列中的高频部分和低频部分；然后对低频部分构建过程神经网络模型，对低频部分采用自回归模型；最后将两种模型的预测值叠加，得到原序列的预测值。

通过GWO 灰狼算法优化支持向量机SVM建立各参数与研究目标的映射模型，代代码比较全，可以直接在MATLLAB里面使用

决策树学习是数据挖掘中常用的方法。 大多数商业软件包提供复杂的树分类算法，但它们非常昂贵。 这个 matlab 代码使用“classregtree”函数来实现 GINI 算法来确定每个节点 (CART) 的最佳分割。 这段代码的主要功能名为Tree。 它直接从 excel 或 csv 文件导入数据，使用第一行作为变量名（必要）。 第一列是结果组，它必须是数字。 在 Matlab 工作区中启动分类树类型： Tree('filename.xls') 或 Tree('filename.csv') （注意您的 excel 文件包含第一行变量名称和第一列中的结果组） . 它也可以直接从 matlab 文件（.mat 扩展名）导入。 请使用以下 3 个变量创建一个文件：X（协变量值矩阵）、y（结果值）、textdata（单元格结构包含结果和协变量的文本名称）。 如果您需要示例，请输入：[X, y,

基于Adaboost 算法的公司财务预测模型数据及代码，在Matlab R2021b上运行通过

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笔记

为探讨变权组合预测模型在区域生态风险预测中的应用，该文以黑龙江省大庆市为研究对象，利用该市 1976 .1988 .1992 ,1996,2001,2003年各年的TAI遥感影像数据，以GIS技术为数据集成分析平台，获取了20余年不同时期的土地利用信息．在此基础上，引入层次分析法，确定不同土地利用类型的生态风险权重，构造各土地利用类型不同时段的综合生态风险指数，采用基于回归预测法、灰色预测法和神经网络预测法的变权组合预测方法模拟了大庆市2010年生态风险程度空间分布预测图．结果表明，生态风险指数的空间分布

摘要：近年来研究表明，组合预测方法比单一预测具有更高的预测精度。提出了一种利用改进的Elman神经网络修正ARIMA模型预测结果的短期风速组合预测模型。 　　先利用ARIMA模型对风速进行预测，其线性规律信息包含在时间序列预测结果中，非线性规律包含在预测误差中。再将ARIMA模型的预测误差及历史风速一阶差分序列作为改进的Elman神经网络输入变量，将ARIMA模型的风速预测误差作为输出变量。将ARIMA模型预测结果与Elman神经网络的误差预测结果叠加，得到终修正后的预测风速。分析结果表明，该方法与单一ARIMA方法及其他组合方法相比，预测滞后性更小，预测精度更高，在风速预测领域具有较好的应

基于改进ＢＰ神经网络的温室小气候预测模型研究 总结xmind