R语言数据分析报告：汽车风险价格预测分析

大家好，最近在搞论文所以在研究各种论文的思想，这篇文章给大家带来的是TiDE模型由Goggle在2023.8年发布，其主要的核心思想是：基于多层感知机（MLP）构建的编码器-解码器架构，核心创新在于它结合了线性模型的简洁性和速度优势，同时能有效处理协变量和非线性依赖。论文中号称TiDE在长期时间序列预测基准测试中不仅表现匹敌甚至超越了先前的方法，而且在速度上比最好的基于Transformer的模型快5到10倍。在官方的开源代码中是并没有预测未来数据功能的，因为这种都是学术文章发表论文的时候只看测试集表现。我在自己的框架下给其补上了这一功能同时加上了绘图的功能，非常适合大家发表论文的适合拿来做对比模型。TiDE（时间序列密集编码器）模型是一个基于多层感知机（MLP）的编码器-解码器架构，旨在简化长期时间序列预测。该模型结合了线性模型的简单性和速度，同时能够有效处理协变量和非线性依赖。

基于支持向量机SVM的数据分类预测，SVM分类预测，多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

论文解读: ChatGPT 能否用于预测股价变动?2023 年 4 月，佛罗里达大学的 Aleiandro Lopez-Lira 发表了论文“CanChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability andLarge Language Models”。 论文使用 ChatGPT 分析新闻标题对一只股票是利好还是利空，并预测次日股票回报，其表现优于传统模型。我们对论文的详细内容进行解读，供读者参考 AI中证 1000 增强组合上周超额收益0.03%，今年超额收益 2.54%截至2023年4月21日，中证 1000 增强组合相对中证 1000 上周超额收益为 0.03%，今年以来超额收益为 2.54%。模型 2018 年初回测以来相对中证1000年化超额收益率为 24.57%,年化跟踪误差为 8.25%,信息比率为 2.98超额收益最大回撤为 8.75%，超额收益 Calmar 比率为 2.81。 GAT+residual 模型上周超额收益 0.38%，今年以来超额收益-1.97%截至 2023 年4月21日，GAT+

语法分析器调用的是词法分析器的类。。。 自己写的。。LL（1）。。。 预测分析。。。 语法分析器调用的是词法分析器的类。。。 自己写的。。LL（1）。。。 预测分析。。。

房地产是促进我国经济持续增长的基础性、主导性产业，二手房市场是我国房地产市场不可或缺的组成部分。由于二手房的特殊性，目前市场上实时监测二手房市场房价涨幅的情况较少，影响二手房价的因素错综复杂，价格并非呈传统的线性变化。         本项目利用Python实现某一城市二手房相关信息的爬取，并对爬取的原始数据进行数据清洗，存储到数据库中，通过 flask 搭建后台，分析影响二手房房价的各类因素，并构建递归决策树模型，实现房价预测建模。

针对现有带式输送机张紧力检测装置不能根据负载实现张紧力实时预测的问题,提出了一种基于BP神经网络的带式输送机张紧力预测方法。首先分析了带式输送机张紧力、运行阻力与负载之间的关系,探究了负载与带式输送机电动机电流之间的表征关系。然后建立BP神经网络对负载进行预测:根据负载与张紧力的函数关系,获取带式输送机运行过程中的负载变化趋势,由负载实时预测张紧力,根据预测的张紧力对带式输送机进行自适应调控。实验结果表明,该方法的预测精度为92.1%,能够满足带式输送机张紧力实时预测的需求。

采用LSTM神经网络，基于时间线可以实现数据的预测，包括股票价格随时间的变化预测、多地天气的温湿度数据的预测。本资源已经跑通，用户替换掉数据集data.csv等文件即可，简单易上手。

MATLAB代码，可以直接运行，也可以换数据，数据集格式是mat文件。

鹈鹕算法(POA)优化最小二乘支持向量机分类预测，POA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。