摘要：
本章以一道多自变量的例题来表述如何用调用matlab的包进行神经网络预测 目录一、问题提出二、训练集，验证集和测试集三、使用神经网络进行训练1.导入数据2.选择训练方法四、结果解读1.性能图2.回归图3.训练方法比较4.保存结果五、进行预测 一、问题提出 如图所示，现在有401个x变量共同决定y的取 阅读全文
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本章通过一个例题，来讲解灰色预测代码。由于笔者只是以学习者的身份，以做笔记为目的写这篇博客，因此欢迎大家学习交流 目录一、总述————如何处理预测题目？1.画出时序图，分析趋势2.检验与比较模型————训练与试验3.得出结论————模型结果可视化二、用EXCEL画出时序图1.设置主次坐标轴三、mat 阅读全文
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灰色预测是对时间有关的灰色过程进行预测。通过建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。 由于笔者的水平不足，本章只是概括性地介绍GM（1，1）模型的理论原理，便于对初学者的初步理解 目录一、灰色系统二、GM(1,1)灰色预测模型1.生成累加数据与紧临均值生成序列2.建立预测方程与参数估 阅读全文
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SPSS的专家建模器可以自动识别数据，给出最适合的模型，本章通过三个例题介绍如何使用SPSS实现时间序列分析。由于本人对时间序列分析的理解尚浅，做出模型后在论文上的呈现形式需要取查阅资料，以便更好地在论文上呈现 在此之前，我们还需要了解时间序列分析的一些基础的名词 目录一、名词解释1.时间序列的平稳 阅读全文
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指数平滑法模型，分为季节性模型和非季节性模型。季节性模型只有在为活动数据集定义了周期时才可用。 本章只理论性地介绍这六种指数平滑法模型，让学习者在论文的应用中有话可写。 在具体实现中，SPSS会自动识别并给定一种最好的模型。 目录一、简单指数平滑法1.模型介绍2.关于平滑系数𝛼的选取原则二、线性趋 阅读全文
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接下来的几章我们会介绍时间序列分析模型，本章我们先来对时间序列概念进行介绍，并进行最初步的时间序列分解 时间序列分析大致可分成三大部分，分别是描述过去、分析规律和预测未来 目录一、基础名词解释1.时间序列数据2.时间序列的要素与类别（1）时间要素（2）数值要素（3）时期序列与时点序列二、时间序列分解 阅读全文
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“物以类聚，人以群分”，所谓的聚类，就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类后，我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测； 也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。 聚类和上一讲分类的区别：分类是已知类别的，聚类未知。 对于K-means算法与层次聚类算法，课本《 阅读全文
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本文继续来讨论另一种分类模型————fisher线性判别分析 目录一、模型思想二、SPSS的实现1.参数设置（1）定义范围(2) 统计（3）保存与分类2.结果分析（1）典则判别函数系数（2）分类结果（3）分类函数系数（4）保存预测结果四、多分类问题 一、模型思想 我们以二分类问题举例，在二维平面中我 阅读全文
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分类问题就是给出物质的属性，判断其属于什么成分，本文将讲述逻辑回归求解二分类问题 本文着重于模型的实现，对于推导只是概括性的叙述 目录一、问题提出二、逻辑回归函数logistic1.线性线性概率模型2.sigmod函数3.求解方法————极大似然估计4.分类原则三、SPSS实现————以水果二分类数 阅读全文
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上一次我们讨论了如何进行图论可视化，这一次我们通过matlab来找出图论中距离最小路径 目录一、迪杰斯特拉算法（Dijkstra）二、shortestpath函数用法1.基本语法2.参数设计3.应用实例(1)输入图论信息（2）输入参数进行求解（3）最短路径可视化三、distances函数————求出 阅读全文