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灰色预测模型在matlab数据预测中的应用【编程算法】

概述算法：灰色预测模型用于对原始数据（≥4个）做中短期预测，其中，GM(1,1)模型适用于具有较强的指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，而GM(2,1)模型适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和的...7.计算模型拟合值 ? 8.模型精度评定（后验差检验） ①计算残差 ? ②计算标准差 ? ③计算后验差比值、小误差概率 ? ④查表定级 ?...下面就一起来看看如何将优雅的数学语言转换成matlab语言吧。...通过学习相关算法并将算法转变为实际的编程语言是练习编程的一种重要途径，这不仅可以提升理论认知，还能提高实践动手能力。...鉴于此，matlab爱好者公众号计划推出【编程算法】系列，将逐一介绍各类算法在matlab中实现，与大家一起来在算法的海洋里畅游。

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【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用

（GAM）在电力负荷预测中的应用 1导言 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。...2回归模型 假设我们有一些带有两个属性Y和X的数据。如果它们是线性相关的，则它们可能看起来像这样： 为了检查这种关系，我们可以使用回归模型。线性回归是一种使用X来预测变量Y的方法。...将其应用于我们的数据将预测成红线的一组值： 这就是“直线方程式”。...6广义相加模型（GAM） 广义加性模型（GAM）（Hastie，1984）使用光滑函数（如样条曲线）作为回归模型中的预测因子。...本文摘选《R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用》

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    【机器学习】在【Pycharm】中的应用：【线性回归模型】进行【房价预测】

    在许多实际应用中，线性回归因其简单性和有效性而被广泛使用，例如预测房价、股票市场分析、市场营销和经济学等领域。...社区版是免费的，适合一般的Python开发需求；专业版则提供更多高级功能，适合数据科学和Web开发等高级应用。 下载完成后，按照安装向导进行安装。...残差图是实际值与预测值之间差异的图表，有助于检测模型的误差模式和数据中可能存在的异常点。...结果可视化：通过散点图和残差图直观展示模型的预测效果和误差分布。 通过遵循这些注意事项，你可以确保在Pycharm中顺利构建和应用线性回归模型进行房价预测。...通过这个案例，希望你能更好地理解线性回归的基本原理和实操步骤，并能够应用到其他类似的预测问题中。 线性回归是机器学习中的基础算法之一，尽管它简单，但在很多实际应用中依然非常有效。

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    二手车价格预测 | 构建AI模型并部署Web应用 ⛵

    在本篇内容中，ShowMeAI 会完整构建用于二手车价格预估的模型，并部署成web应用。...实战数据集下载（百度网盘）：点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用，预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub：https:...应用开发 下面我们把上面得到的模型部署到网页端，形成一个可以实时预估的应用，我们这里使用 gradio 库来开发 Web 应用程序，实际的web应用预估包含下面的步骤： 用户在网页表单中输入数据 处理数据..., inplace=True) cols_to_use = dummy.columns 接下来，对于类别型特征，我们构建web应用端下拉选项： # 构建应用中的候选值 # 车品牌首字母大写 cars...图片 参考资料 实战数据集下载（百度网盘）：点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用，预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub

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    预测金融时间序列——Keras 中的 MLP 模型

    作为一个例子，金融系列被选择为完全随机的，一般来说，如果传统的神经网络架构能够捕获必要的模式来预测金融工具的行为，那就很有趣了。 本文中描述的管道可以轻松应用于任何其他数据和其他分类算法。...“预测”的问题必须首先更接近机器学习的问题来描述。 我们可以简单地预测市场中股票价格的变动——或多或少——这将是一个二元分类问题。...因此，值得使用近年来流行的 Dropout 技术为我们的模型添加更多的正则化——粗略地说，这是在学习过程中随机“忽略”一些权重，以避免神经元的共同适应（以便他们不学习相同的功能）。...使用更适合我们任务的损失函数（例如，为了预测价格变化，我们可以找到不正确符号的神经函数，通常的 MSE 对数字的符号是不变的） 结论 在本文中，我们应用了最简单的神经网络架构来预测市场的价格走势。...在我们的例子中，我们设法使用前 30 天的价格窗口以 60% 的准确率预测了 5 天的趋势，这可以被认为是一个很好的结果。

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    股票预测中模型复杂性的利弊

    比起预测的准确性，重要的是预测在最重要的时候是否正确。所以，基于提升预测准确性的复杂模型的夏普可能还不如简单模型。在这种情况下，以降低夏普比率和可理解性为前提的更好的准确性可能并不具有什么吸引力。...使用Goval和Welch(2004)中描述的数据，KMZ提供了一个理论论点和经验证据，即无岭回归与解释变量的随机傅立叶变换可以提高夏普比率，即使模型复杂性增加。...下表1给出了不同模型基于不同处理方法的结果，其中括号外的数值表示基于预测值做多指数（预测为负时持有现金）的策略的夏普比率，括号里的百分比为预测的准确度。...模型解释变量的稳定性 使用滚动窗口，不同时期的同一个变量的解释性也在不断的变化。 本次回测所选变量的换手率为37%。在26%的月份中，股息收益率是被选择的变量。...在19%的月份中，国债收益率是被选择的变量。在17%的月份中，一年期股票风险溢价是被选择的变量。仅使用二次判别分析对股息收益率进行预测，使用一天的滞后，准确率为58.0%，年化夏普比率为0.827。

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    GraphQL在现代Web应用中的应用与优势

    GraphQL是一种现代的API查询语言，它在现代Web应用中得到了广泛的应用，因为它提供了一种高效、灵活且强大的方式来获取数据GraphQL基础快速应用示例：1....前端设置（使用Apollo Client）接着，我们需要在前端应用中配置Apollo Client，与我们的GraphQL服务器通信：npm install apollo-boost @apollo/client...查询语言：查询、突变、订阅在GraphQL中，查询和突变是通过JSON-like结构表示的字符串。...这就是GraphQL查询、类型系统和层次结构在实际应用中的体现。...: Post}在Query类型中，我们定义了获取单个用户、所有用户、单篇帖子和所有帖子的查询。而在Mutation类型中，我们定义了创建新用户和新帖子的操作。

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    【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用|附代码数据

    将其应用于我们的数据将预测成红线的一组值： 这就是“直线方程式”。...这可能会更接近数据，而且误差也会更小，但我们开始“过度拟合”关系，并拟合我们数据中的噪声。当我们结合光滑惩罚时，我们会惩罚模型中的复杂度，这有助于减少过度拟合。...6广义相加模型（GAM） 广义加性模型（GAM）（Hastie，1984）使用光滑函数（如样条曲线）作为回归模型中的预测因子。...---- 本文摘选 《 R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用 》 。...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者

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    可应用于多种癌症的预测分子特征模型

    基于拷贝数变异的内在分子亚型预测：将DNA特征弹性网络建模成功应用于预测其他复杂的肿瘤，包括预测乳腺癌亚型，所有亚型的预测模型的AUC都较高（SFig. 6a-d）。 4....基于拷贝数变异的个体蛋白表达预测：利用弹性网络模型构建蛋白表达预测。 能够准确预测RPPA中16个表达蛋白（Fig. 4a）。...基于拷贝数变异的体细胞突变预测：弹性网络模型预测个体体细胞突变。...模型还可以用来预测体细胞突变、癌症亚型、亚型特异性，可应用于TCGA中其他肿瘤数据25个肿瘤类型，具有很高的通用性和可重复性。...这个方法仅利用DNA信息就可以预测关键的复杂肿瘤表型，可能会应用于临床中。

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    Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测

    因为ARIMA中的“自动回归”一词意味着它是一个 线性回归模型 ，使用自己的滞后作为预测因子。如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。 那么如何使一序列平稳呢？...预测与实际 从图表中，ARIMA（1,1,1）模型似乎给出了方向正确的预测。实际观察值在95％置信区间内。 但是每个预测的预测始终低于实际。...但是在工业应用情况下，将给您提供很多时间序列来进行预测，并且定期重复进行预测。 因此，我们需要一种使最佳模型选择过程自动化的方法。...季节性差分 在应用通常的差分（滞后1）之后，季节性峰值是完整的。鉴于此，应在季节性差分后进行纠正。 让我们建立使用SARIMA模型。...但是为了完整起见，让我们尝试将外部预测变量（也称为“外生变量”）强加到模型中。该模型称为SARIMAX模型。 使用外生变量的唯一要求是您还需要在预测期内知道变量的值。

    1.9K21

    Python float(input())的用法，web中的应用

    float(input())要理解Python中的float(input())，可以分两部分。...第一，input()用于获取键盘上的输入，该函数的返回值是一个Python字符串str类型的数据——不过输入的是什么；第二，float()函数用于将传递的参数——这里就是input()的返回值，一个字符串...float(input())在web中的类似应用Python程序中使用float(input())一般可用于获取用户的键盘输入并进行相关的运算。...在Python的web项目中，比如使用Django开发web，当前端通过url传递参数到后端时，如果需要用于数学运算，那么一般可以先使用float(input())来对该url传递的参数进行转换，如果不转换而直接运算...，web中的应用免责声明：内容仅供参考！

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    Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测

    为什么要预测？ 因为预测时间序列（如需求和销售）通常具有巨大的商业价值。 在大多数制造公司中，它驱动基本的业务计划，采购和生产活动。预测中的任何错误都会在整个供应链或与此相关的任何业务环境中蔓延。...因为ARIMA中的“自动回归”一词意味着它是一个  线性回归模型  ，使用自己的滞后作为预测因子。如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。 那么如何使一序列稳定呢？...从图表中，ARIMA（1,1,1）模型似乎给出了方向正确的预测。...季节性差异 在应用通常的差异（滞后1）之后，季节性峰值是完整的。鉴于此，应在季节性差异后进行纠正。 让我们建立使用SARIMA模型。...SARIMAX预测 参考文献 1.用机器学习识别不断变化的股市状况—隐马尔科夫模型(HMM)的应用 2.R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计 3.在Python中使用LSTM和PyTorch

    8.9K30

    【数据挖掘】数据挖掘建模 ( 预测建模 | 描述建模 | 预测模型 | 描述模型 | 判别模型 | 概率模型 | 基于回归的预测模型 )

    预测模型结构 : 预测模型结构是 Y=f (X ; \theta) 函数映射形式 , 模型建立时 , 不知道该映射的 结构形式 和 参数值 , 首先要确定其函数的结构形式 ; ① 模型基础 : 预测模型中的...X 向量维数为 1 时 : ① 数据集样本 : 数据集中的样本已知属性是 2 个 , 一个是已知的输入向量 X , 一个是未知的 , 需要预测的响应变量 Y ; ② 判别模型 : 此时模型是二维坐标系中的..., 那么最终被预测的属性值 Y 标量 , 就会被预测成 C_i 值 ; ② 判别模型分类本质 : 在判别模型中的分类任务 , 就是确定各个被预测的取值 C_i 的 决策区域 是什么 , 即...\theta_i 参数说明 : ① 连续取值 ( X 向量中的数值取值 ) : 输入变量 X 向量代表的属性值的取值是连续的值 ( 如 : 实数 , 自然数 等 ) ; ② 取值分布 ( X...向量中的数值取值 ) : 每个已知的属性值的模型结构都是 多元正态分布 ; ③ \theta_i 表示每个属性类别取值的 均值 和 方差特征 ; ④ 与决策区域对应 : 均值相当于决策区域的中心点位置

    2.2K10

    基于Web的股票预测系统

    基于Web的股票预测系统 此project是基于django的web app。它能给出指定范围内公司(此处为10个)的历史股票数据与未来某段时间的预测数据以及对该股票的一些评价指标。...然后在控制台，进入项目根目录即WebStockPredict(包含有manage.py的目录)，输入如下面命令，启动Web应用： python manage.py runserver 此时在浏览器中输入...在Web app中绘制的10天预测数据，大多都是朝着一个方向变化。这是因为股票数据是一个随机过程，无法使用既有的模型去准确预测未来一段时间的数据，只能给出股票未来变化的趋势。...在我们使用jaungiers提出的模型中他详细阐述了这个问题。 我们预测输出符合他给出的实验图，如下： ?...csv格式方便用pandas读取，输入到LSTM神经网络模型， 用于训练模型以及预测股票数据。 股票指标数据 我们的Web app，还给出了每个公司的股票评价指标。

    1.9K32

    Web AI：下一代 Web 应用的新模型、工具、API

    Web AI 可以说是一组技术和技巧，用于在设备的 CPU 或 GPU 上在 Web 浏览器中客户端使用机器学习（ML）模型。...在本次分享中，主要包括了下面三个方面 如何在浏览器中运行我们新的大型语言模型（LLM）以及运行模型对客户端的影响； 展望 Visual Blocks 的未来，更快地进行原型设计； 以及 Web 开发人员如何在...浏览器中的 LLM 谷歌的 Gemma Web 是一个新的开放模型，可以在用户设备的浏览器中运行，它是基于用来创建 Gemini 的相同研究和技术构建的。...通过 Chrome 大规模使用 JavaScript 实现 Web AI 在之前的实例中，例如 Gemma，模型在网页本身内加载并运行。...使用 headless Chrome 测试 Web AI 模型 我们现在可以使用 Headless Chrome 测试客户端 AI（或任何需要 WebGL 或 WebGPU 支持的应用程序），同时利用服务器端

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    数据猿预测：大模型、AIGC应用落地的五种姿势

    大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 进入2024年，大模型、AIGC不仅在技术端或进一步发展，其在各个领域的落地应用也值得关注。那么，哪些是最有潜力的应用领域呢？...例如，在医疗领域，基于专业医学知识训练的大模型能够协助医生进行病例分析和诊断；在金融领域，定制化的大模型能够帮助银行和投资公司进行市场趋势预测和风险管理。...利用大数据分析和深度学习，大模型能够精准预测用户的购买意图和偏好，提供定制化的购物建议。...到2024年，大模型技术在B端市场的应用将日趋成熟，尤其在对话式BI、智能营销和智能客服这三个领域表现突出，这些应用场景展示了大模型在企业运营和客户服务中的巨大潜力。...对话式BI是利用大模型提升决策支持系统的一个重要应用，在这个场景中，大模型能够理解复杂的查询语句，并从大量数据中提取相关信息，生成直观的报告和图表。

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    自然灾害预测与机器学习模型的跨界应用

    介绍自然灾害的频繁发生对人类社会和环境造成了巨大的影响。为了更有效地应对自然灾害，科学家们在过去几十年中努力研究和开发了多种预测方法，其中机器学习技术成为一种强大的工具。...本文将深入探讨自然灾害预测与机器学习模型的跨界应用，结合实例详细介绍部署过程。II. 项目介绍A. 背景自然灾害包括地震、飓风、洪水、山火等，它们的发生往往伴随着巨大的破坏和人员伤亡。...数据整合与传感技术——未来的发展方向之一是进一步整合各个环节的数据，包括更多传感器的应用。通过提高数据采集的密度和实。B. 强化学习的应用——强化学习在自然灾害预测中的应用也是一个研究热点。...通过引入智能体，让模型能够从环境中不断学习和适应，更好地应对自然灾害的复杂性。C. 全球合作与开放数据——面对全球性的自然灾害，国际合作和数据共享变得尤为重要。...THE END自然灾害预测与机器学习模型的跨界应用为提高自然灾害应对能力提供了新的途径。

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    R语言中的Nelson-Siegel模型在汇率预测的应用

    ---- 实施模型的步骤  第1步：数据导入和变量定义 我们导入LIBOR / OIS利率和相应的到期日，对其进行过滤，然后将其存储在数据框中。...为了简化步骤2中描述的网格搜索和步骤3中描述的优化问题，我们将近似  并 使用50年和1个月的YTM。  可以用50年的YTM来近似。  ...技巧 –在模型中尝试不同的初始参数时，针对LIBOR / OIS Bloomberg数据点绘制通过求解参数获得的最终收益曲线，以了解其拟合程度。没有完美的方法可以完成–这是一个反复试验的过程。    ...Nelson-Siegel模型的替代方案是Svensson模型，该模型增加了两个参数以实现更好的拟合。...Svensson模型–零票息收益率： 实施Svensson模型的步骤与实施Nelson-Siegel模型的步骤相同。

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