基于R语言的上海房价预测模型.docx

使用特征处理后的数据训练机器学习算法得到训练后的模型，然后将模型保存下来，用于以后的房价预测。

敏感性分析能够定量地评价模型输人变量的变化对输出结果产生的影响，是揭示模型蕴含规律的有效途径。本文将敏感分析方法应用于BP神经网络巢湖水华预测模型中，分析结果表明巢湖水华形成受诸多环境因子共同影响，水温、溶解氧、浊度、气温、光照强度等环境因子变化与藻类质量浓度变化相关，其中气温是最大影响因素，相对贡献率达到17.01％；气压的上升则不利用于藻类质量浓度的增加；pH值的上升对藻类质量浓度的影响有正有负。

指数平滑法 其实我想说自己百度的… 只有懂的人才会找到这篇文章… 不懂的人…看了我的文章…还是不懂哈哈哈 指数平滑法相比于移动平均法，它是一种特殊的加权平均方法。简单移动平均法用的是算术平均数，近期数据对预测值的影响比远期数据要大一些，而且越近的数据影响越大。指数平滑法正是考虑了这一点，并将其权值按指数递减的规律进行分配，越接近当前的数据，权重越大；反之，远离当前的数据，其权重越小。指数平滑法按照平滑的次数，一般可分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。然而一次指数平滑法适用于无趋势效应、呈平滑趋势的时间序列的预测和分析，二次指数平滑法多适用于呈线性变化的时间序列预测。 具体公式

为提高电力负荷预测的准确性,提出蝙蝠算法优化极限学习的电力负荷预测模型.首先收集电力负荷历史数据,然后采用蝙蝠算法对延迟时间和嵌入维以及极限学习的隐含层结点数目进行优化,利用电力负荷历史数据进行重构,最后采用最优隐含层结点数目的极限学习机建立电力负荷预测模型,并采用具体数据仿真测试.实验结果表明:模型建立了整体性能优异的电力负荷预测模型,提高了电力负荷的预测精度.

信用卡批准预测模型 估计一个预测模型，以预测消费者是否被批准使用信用卡。 具有更好预测模型的公司将能够更有效地瞄准消费者，或做出更好的购买决策。 第一预测模型：使用除支出之外的所有数据。 第二预测模型：使用所有提供的独立变量，包括支出。 数据指南 有关真实环境的数据出现在Greene，2003年。 card ：布尔值。 信用卡申请被接受了吗？ reports ：主要贬损报告的数量。 age ：以年加十二分之一为单位的年龄。 收入年收入（10,000美元）。 share ：每月信用卡支出与年收入的比率。 expenditure ：平均每月信用卡支出。 owner ：布尔值。 个人是否拥有自己的房屋？ selfemp ：布尔值。 个人是个体经营者吗？ 被抚养人：被抚养人的数量。 months ：居住在当前地址的月份。 majorcards ：持有的主要信用卡数。 active ：有效的信用帐

为了加强对空气传染病风险的理解和预测,综述了呼吸道传染病的空气传染特点、传染途径以及预测空气传染病感染风险的模型.基于病人呼出飞沫蒸发后剩余飞沫核(通常小于5μm)在空间均匀分布的假设,介绍了预测呼吸道传染病空气传播风险模型,其中重点介绍Wells-Riley方程的推导、验证及发展,并汇总了已有报道中呼吸道传染病的病毒量(quanta产生率).根据Wells-Riley方程研究了通风和通风量、病人呼出病毒量等对感染概率的影响.结果表明,通风可以显著降低感染概率,但对于某些极端的超级传播事件,还需要其他保护

对于公司来说，要想实现持续发展，准确预测客户流失至关重要。 先前的研究已经使用许多机器学习方法来预测客户流失。 通用模型无法充分利用时间序列功能。 为了克服这个缺点，我们提出了一个基于LSTM和CNN的模型，该模型在LSTM层和卷积层之间具有跨层连接。 该模型可以同时学习潜在的顺序信息，并从时间序列特征中捕获重要的局部特征。 此外，我们介绍了一种通过在现有特征上训练XGBoost模型来构造新特征的方法。 在真实数据集上的实验结果表明，我们提出的模型比其他比较模型具有更好的性能。

【预测模型】粒子群算法优化RBF进行预测【含Matlab源码 449期】.zip

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