创业板5 将相关器分支预测器集成到 gem5 周期精确架构模拟器中 在 SConcript 中添加源文件 在 bpred_unit.cc 中为预测器创建一个新对象 将参数添加到 Branchpredictor.py 更改 O3_ARM_v7a.py 中的 predType 构建系统：scons -j8 build/ARM/gem5.debug 为 se 模式编译程序：arm-linux-gnueabi-gcc -DUNIX -o sort sort.c -static 在 se 模式下运行系统： ./build/ARM/gem5.debug --debug-file=trace.out --debug-flags=Fetch,Branch configs/example/se.py -c ./tests/test-progs /hello/bin/arm/linux/sort -

我国顺酐市场分析及其消费量的支持向量机预测，冯详立，王洪礼，通过对我国1995年至2005年顺酐消费量数据的特征分析，运用支持向量机理论对我国 “十一五”期间的顺酐消费量进行了预测。

对新疆冰糖心红富士苹果采用高光谱成像技术进行分级和糖度预测研究。在糖度预测分析中,使用正交试验设计方法确定影响预测效果的主要因素是预测回归方法、光谱预处理方法和波长合并,次要因素是光谱校正处理方法、数据类型和实测值归一化处理。提取平均光谱,经过白板校正,采用一阶微分光谱预处理,10个波长的光谱合并,基于多元线性回归方法建立苹果糖度的预测模型,其验证集苹果糖度的预测模型相关系数为0.911,预测均方根误差为0.76%Brix,相对分析误差为2.44。在分级研究中,选择712nm波长图像,Gamma灰度变换增强图像,大津算法阈值确定后分割图像,基于形态学处理剔除果梗区域,提取苹果分割后区域的面积、充实度、周长、平均灰度等特征,采用二次判别分析分级苹果,验证集苹果分级准确率达到89.5%。结果表明,高光谱图像技术既能够准确预测新疆冰糖心红富士苹果糖度品质,也可以用于基于外部品质特征的分级研究。

基于改进蚁群优化算法与子图演化，提出了一种新型非监督社交网络链路预测（SE-ACO）方法。该方法首先在社交网络图中确定特殊子图；然后研究子图演化以预测图中的新链接，并用蚁群优化算法定位特殊子图；最后针对所提方法使用不同网络拓扑环境与数据集进行检验。结果表明，与其他无监督社交网络预测算法相比，所提SE-ACO方法在多数数据集上的评估结果较好，且运行时间较短，这表明图形结构在链路预测算法中起重要作用。

灰色马尔可夫预测模型是将灰色系统理论和马尔可夫链理论相结合建立的预测模型，它不仅充分发挥了灰色预测模型和马尔可夫预测模型的优点，而且因为马尔可夫链理论的引入，有效地解决了灰色预测模型对于随机波动性较大的数列预测精度低问题。首先建立GM（1，1）灰色动态拟合模型，并以此作为工业SO2排放量发展变化的动态基准线模型，在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵，通过系统状态的划分、样本值与模型拟合值之间的残差等指标的分析计算，最终以概率形式分析和预测工业SO2排放量的发展变化区间。理论分析和实践都表明，该

文章应用股市中三个具有典型意义的技术指标,RSTKDJ和5日平均线建立了非线性回归预测模型,对股票的价格走势进行了短期预测。所建立的回归模型对预测某些股票的短期价格趋势提供了参考,具有一定的理论价值和实际应用价值。

机器学习预测实战代码数据

本资源是用二元泊松模型预测2022年世界杯结果的R语言模型源码 网上有很多文章用双泊松（Double Poisson）模型来预测世界杯比赛结果。但是双泊松模型有一个严重的缺陷，那就是它假设比赛中两队的比分是条件独立的。而我们都知道，在对抗性比赛中，两队的比分是存在关联的，因为两队都会根据场上的比分形势调整策略。比如足球比赛，当主队1:0领先，且距离比赛结束只剩10分钟时，落后的客队会孤注一掷，甘愿冒更大风险去争取平局。但如果主队3:0甚至4:0领先时，领先的主队可能会稍微放松下来，甚至教练会用新人换下主力，此时落后的客队更容易进1球（甚至主队会礼貌性让球）。所以比赛中两队比分是相关的，这种相关性可以通过依赖性参数来描述。 二元泊松（Bivariate Poisson）模型可以度量两队比分的依赖性参数，用二元泊松模型对比赛进行的预测准确率更高，在1/8决赛已经进行的4场比赛中，二元泊松模型预测正确率100%。

我们通过一个案例研究来说明，回归预测是预测运动成绩的最佳方法。 通过从巴西最著名的体育网站之一获得数学家对一级足球晋升的预测，我们表明，当我们期望回归均值时，进行贝叶斯更新会产生误导。 专家未能意识到结果越极端，预期的回归就越大，因为极高的分数表示非常幸运的日子。

本文检查了一个流行的股票留言板，并在将每日情绪与历史价格信息相结合时使用监督学习算法发现了轻微的每日可预测性。 此外，由于股票交易的盈利潜力，许多流行的金融网站试图通过提供这种消极和积极的在线情绪的汇总来捕捉投资者的情绪也就不足为奇了。 我们质疑不诚实的海报的存在是否通过根据其交易目标撰写情绪作为影响他人的手段来利用董事会的受欢迎程度，从而破坏董事会的目的。 我们排除了这些海报以确定可预测性是否增加，但没有发现明显的差异。