重庆市直辖10年以来城市化水平得到了快速提升，从影响重庆市城市化进程中的城市化经济因子、城市化居民生活因子、基础设施因子中的3方面14项指标，运用主成分分析方法，得到目标权重值，对人口城市化率进行回归，建立回归模型，对重庆市城市化率进行预测。结果1996年至2007年之间的数据拟合较好，回归模型预测2008年重庆市城市化率达到50%，2020年为70%，平均每年增长1.6个百分点。结果表明，重庆市的城市化水平进程可谓是时间短、速度快。重庆市应该根据自身未来城市化的发展趋势，采取有效措施，合理确定发展路径，

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电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负 荷、经济状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷 做出预测。负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。短期（两周以内） 预测是电网内部机组启停、调度和运营计划制定的基础；中期（未来数月）预测 可为保障企业生产和社会生活用电，合理安排电网的运营与检修决策提供支持； 长期（未来数年）预测可为电网改造、扩建等计划的制定提供参考，以提高电力 系统的经济效益和社会效益。 复杂多变的气象条件和社会事件等不确定因素都会对电力系统负荷造成一 定的影响，使得传统负荷预测模型的应用存在一定的局限性。同时，随着电力系 统负荷结构的多元化，也使得模型应用的效果有所降低，因此电力系统负荷预测 问题亟待进一步研究。

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目前提供的项目数据是双十一及过去6个月内用户的日志信息，预测未来6个月内用户是否在同一商铺中重复购买。 ➢ 目的是根据用户与商家在双11之前6个月的交互记录数据和双11期间的交互记录预测商家的新买家在未来 的6个月内再次从同一商家购买商品的概率。 ➢ 结合目前天猫平台销售的数据情况，可以实现以下目标: 1. 对数据进行基本的处理； 2. 根据用户行为提取出相应的特征，用以判断用户是否会重复购买； 3. 依据用户行为特征训练合适的分类模型，预测用户重复购买的概率； 4. 根据模型对天猫用户重复率进行预测。

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基于山东省过去10年的电力消费情况,充分运用相关的理论知识,对山东省的电力需求情况进行了预测和分析。首先,通过对GDP增长的情景设置,运用弹性系数法对山东省的电力消费情况进行了预测;其次,借助MATLAB分析软件,利用马尔科夫链的趋势预测分析法对山东省的电力消费结构进行了预测;最后,根据国家当前对节能减排的环境质量要求,预测、修正并优化了山东省的电力需求目标结构,为山东省制定电力发展规划提供参考。