基于灰色系统理论的股票预测模型，庄浩，，股价涨落是一个典型的灰色系统，本文利用灰色系统理论的GM(1,1)模型建立了股价的预测模型，通过实例验证模型有很好的精确度。
2022-02-19 18:37:34
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随着实验系统规模的不断扩大，系统运行成本高、周期长等问题逐渐显现，这就造成了实验数据获取困难、可供分析的实验数据量偏小等问题。因此，有必要通过合理的模型和方法分析原始数据的特点，对实验数据进行建模预测，获得足够的数据来对系统进行下一步的分析。针对此问题，以灰色理论为基础，在非等间距GM（1，1）灰色预测模型的基础上，首先加入残差校正模型来提高预测精度，同时对于原始数据具有周期性的情形，建立周期补偿序列，最终建立起了带周期校正的灰色残差数据预测模型。最终的实验结果表明，该模型在用于对周期性数据的预测时，准确率相对于不带周期校正的预测模型有所提高。
2022-02-18 20:55:29
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使用Logistic回归进行预测建模时，重要的是要了解预测建模的主要目标，要达到的业务目标以及达到该目标的基本步骤。
目标
在本主题中，您将学习执行以下操作：
• 确定预测建模的目标
• 定义预测建模元素的术语
• 解释预测建模的基本步骤
• 识别预测建模的业务应用
• 识别业务场景数据问题
2022-02-18 20:54:37
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【预测模型】基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现预测附matlab源码2
2022-02-17 16:15:13
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基于能源消费的基本等式,采用改进的LMDI能源预测模型,建立江苏省能源消费的因素分解模型,依据江苏统计年鉴2009提供的数据,定量分析了2002-2008年间,能源效率、产业结构和经济发展等因素的变化对江苏省能源消费的影响。从不同经济结构、发展路径及技术条件等角度对江苏省2010年和2020年的能源消耗进行了情景分析,利用能源消费总量、结构与碳排放量之间的关系式即单位能耗碳排放系数的表达式,测算了江苏省未来碳排放总量情况。
2022-02-08 16:20:52
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1、绘制混沌奇异吸引子
2、C-C方法计算时间延迟和嵌入维数
3、饱和关联维数G-P方法计算嵌入维数
4、计算Lyapunov指数
5、改进的基于最大Lyapunov指数的预测方法
2022-02-03 14:11:00
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煤矿设计和开采受瓦斯涌出量的影响。由于地质条件不同,瓦斯涌出量也各有不同,传统方法预测瓦斯涌出量精确性很低。文章首先对灰色神经网络预测的现状做出介绍,然后分别介绍了灰色系统和神经网络的模型,最后结合灰色神经网络模型对煤矿瓦斯涌出量的应用实例做出分析。研究表明,灰色神经网络算法有很大的应用前景和推广价值。
2022-02-02 10:25:25
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行业资料-制造说明-饱和再生混凝土氯离子扩散系数多尺度预测模型的构建方法.zip
2022-01-27 13:01:53
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