2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip

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。

盾构掘进过程中，为防止地表沉降或隆起，土仓压力的预测与控制至关重要．建立了一种基于粒子群算法优化的 BP 神经网络( PSO-BP) 的土仓压力预测模型．

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使用matlab实现贝叶斯向量自回归模型，可用于经济学中的预测

许多现象往往不是简单的与某一因素有关而是要受多个因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元性回归。 本文的研究主要从四个部分来进行。第一章从基础内容和研究对象着手，对主要研究内容进行了简单的阐述。第二章对多元线性回归的基础进行了详细分析。第三章介绍了中国经济的现状。最后通过多元线性回归模型对我国工业生产总值进行了分析。 总的来说，本文在2007年全国各省市主要工业产品的产量与工业总产值的具体数据下，选用塑料、水泥、钢筋、平板玻璃、粗钢、盘条以及原煤等工业产品的产量作为研究对象，建立多元线性回归模型，并对模型做出参数估计.在此基础上对模型做出一定的解释，对于预测工业总产值具有一定的理论指导和现实意义。

传统的极限学习机作为一种有监督的学习模型，任意对隐藏层神经元的输入权值和偏置进行赋值，通过计算隐藏层神经元的输出权值完成学习过程.针对传统的极限学习机在数据分析预测研究中存在预测精度不足的问题，提出一种基于模拟退火算法改进的极限学习机.首先，利用传统的极限学习机对训练集进行学习，得到隐藏层神经元的输出权值，选取预测结果评价标准.然后利用模拟退火算法，将传统的极限学习机隐藏层输入权值和偏置视为初始解，预测结果评价标准视为目标函数，通过模拟退火的降温过程，找到最优解即学习过程中预测误差最小的极限学习机的隐藏层神经元输入权值和偏置，最后通过传统的极限学习机计算得到隐藏层输出权值.实验选取鸢尾花分类数据和波士顿房价预测数据进行分析.实验发现与传统的极限学习机相比，基于模拟退火改进的极限学习机在分类和回归性能上都更优.

svmtrain.m文件为支持向量机训练函数，通过调用可以得到支持向量机回归模型 svmsim.m文件支持向量机预测函数，用于预测 svmmain.m为主程序 svmyiwei.m为一维测试函数主程序 svmerwei.m为二维测试函数主程序 后两者没有涉及到数据归一化，在训练样本与测试样本划分时采用随机的方法，调用了随机划分函数randseparate

支持向量机回归用于电力系统短期负荷预测，内包含.m程序和数据

本案例主要以汽油辛烷值预测，利用RBF神经网络进行对数据进行回归拟合。