本程序是在VC6.0编辑环境下写的，参照灰度模型理论思想编码。用C语言的思想（结构化程序设计）编写的，只有申请和释放指针用C++语言，但是改为纯C++也不是很难。由于可以实现了预测功能，也无心修改成C++了，有兴趣的同仁可以自行修改，如有问题，敬请交流，多谢指教

本书是一本全面介绍美国相关信用评级技术和数据挖掘相关的技术。 具有很强的理论性和实践性。本书作者在美国FICO公司工作多年。具有很强的理论和实践经验。

基于BP神经网络的疾病症状预测模型.pdf

摘要：本文在分析了神经网络、灰系统和时间序列预测模型的基础上,设计了将其中两种模型组合的预测方法。该方法的主要思想是利用回归预测思想将预测分为因素预测和结果预测两部分,并分别采用不同预测模型进行预测,从而达到提高预测精度的目的。利用该方法对吉林省近期的生猪价格进行预测,实验结果表明,该方法比单个预测方法有更好的预测效果,并且通过对不同组合的实验结果的分析发现,灰系统与神经网络相结合的方法具有更高的预测精度。

 

matlab 10折交叉验证知识代码贷款违约模型 基于ML的贷款违约预测模型。 该项目使用了不同的机器学习技术-1. Logistic回归，KNN，分类树，合奏（分类方法），套索（正则化技术），10折交叉验证（ML技术，用于有效地训练我们的分类器，将总体分为训练）和测试样本）。 1.初步要求 为了利用该项目，用户应在其PC上安装Matlab版本R2016b，以便他们可以编译和运行此存储库中包含的代码。 2.入门 为了运行模型，用户需要遵循以下简单步骤： 将信息从名为LCloanbook.rar的文件LCloanbook.rar到本地目录中（确保所有文件都保存在一个位置） 打开并运行名为loan_Default_Model.m的文件 所有测试结果应显示在屏幕的左下角（工作区） 享受！ :) 3.仓库组成 loan_Default_Model.m -Matlab代码，包括此模型中使用的不同机器学习技术的定义。 LCloanbook.rar实际的基础贷款数据和变量描述 README.md您当前正在读取的文件 5.执照 MIT许可证涵盖了此存储库中包含的文件。 6.作者 斯韦特洛萨尔·斯托耶夫

Machine_Learning-Housing_grade_prediction_using_python 机器学习被广泛用于建立数据分析的预测模型。 数据集包含一个训练文件，我们使用该训练文件来训练算法以对测试文件进行预测。 该文件包含大约2500多个缺失值。 我们使用KNN插补来自动填充缺失的位置，以进行更好的预测。 用于对训练和测试数据集进行预测的模型是SVM。 使用线性核获得的模型的准确性约为88.6％，比rbf的准确性高23％。

基于 MATLAB 的人口预测模型 摘要 本 文 以 1980-2014 年中国年终总人口数据资料为依据分别使用了一次拟合灰色预测模型和时间序列模 型进行拟合最终得出时间序列模型的效果最优得到了中国人口数量逐年增长但同 时增长速度逐渐放缓的结论为政府制定人口经济政策提供了一定的依据 关键词人口数量一次拟合灰色预测时间序列 前言 世界人口的迅猛增长引起了许多问题特别是一些经济不发达国家的人口过度增

为了有效解决动态多目标优化问题,文中提出了一种新的基于预测策略的动态多目标免疫优化算法.该算法首先采用相似性检测算子较好地检测到环境的变化.同时利用前几个时刻的最优非支配抗体解集建立新的预测模型来预测产生新时刻的初始抗体种群,进一步提高了算法对环境变化的反应能力.此外,通过引入基于两种不同的父代个体选择策略而改进的差分交叉算子来加快算法的收敛速度.文中采用几个典型的标准测试问题验证算法的有效性,实验结果表明,提出的相似性检测算子的预测模型可以提高算法的跟踪能力,而改进的差分交叉算子能够提高算法的收敛性能.

在室内条件下提取了苯乙烯在不同土壤中的光谱诊断波段及其范围,并以其作为土壤中苯乙烯识别及其含量预测的依据。采用微分处理法与光谱数据转换法对土壤光谱反射率进行处理,以增大样品之间的光谱变化差异,并采用多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVMR)方法建模以预测不同土壤中的苯乙烯含量。结果表明,受苯乙烯污染的不同土壤的光谱特征分别位于1800,2200,2400 nm附近;受自身理化性质及苯乙烯含量影响,土壤光谱反射率的降速先增大后减小,直至苯乙烯在土壤中饱和,反射率变化趋于稳定。PLSR模型对土壤中苯乙烯含量的预测效果最优,SMLR模型次之,SVMR模型较差。PLSR模型的决定系数为0.982~0.998,模型稳定性强,其校正标准差与预测标准差的差值为0.004~0.016,模型预测精度高。

论文研究-基于支持向量机的客户流失预测模型.pdf,