血压预测模型基于结合算法的数据挖掘实现

基于数据挖掘技术的负荷预测模型，思路比较老但还挺经典的。粗集+遗传算法负责筛选变量，交给神经网络搞预测，整套流程清晰又实用。想做电力负荷预测的可以参考下，尤其是想在特征选择上精细点的同学，值得看一看。

利用数据挖掘技术，我们可以建立分类预测模型，用于对未知数据进行分类测试。这些模型的应用不仅限于测试数据，还可以在实际情境中进行预测。

本代码库提供基于MATLAB的非参数化模型，用于预测嗜酸嗜热菌DNA结合蛋白HTa的结合位点。该模型利用LASSO回归算法，并结合MNase-seq数据进行峰值检测和评分，进而评估HTa蛋白在不同基因组区域的结合差异。 代码使用方法: 运行LASSO_Input_file_generation.R脚本生成LASSO模型的输入文件。 使用MATLAB R2018a版本运行AH_LASSO_script.m脚本，输入步骤1生成的模型文件，得到LASSO模型系数。 运行LASSO_output_file_generation.R脚本，输入步骤2得到的模型系数以及计算得到的Kmers丰度，生成最

数据挖掘技术在解决各领域业务问题中发挥着重要作用，例如教育、电信和零售管理等。凭借其在分类、聚类和关联规则挖掘等方面的功能，数据挖掘技术正变得日益重要。以学生学业成绩数据集为研究对象，构建了预测分类模型，并比较了朴素贝叶斯、决策树、随机森林、JRip 和 ZeroR 等算法的预测性能。研究结果表明，学校和学习时间等因素对学生的最终成绩有显著影响。其中，One Rule、JRip 和决策树等分类算法在预测学生成绩方面表现优异，准确率均超过 80%。

结合模糊算法与神经网络的技术，设计了一种新型的预测模型。

该程序 huiseyuce.m 运用灰色理论构建 GM(1,1) 模型，用于数据预测。其主要步骤包括：对原始数据进行级比检验，以验证其是否符合灰色建模条件；建立基于灰色系统理论的一阶微分方程；利用 MATLAB 软件求解模型中的灰参数和微分方程，最终得到预测模型。

基于 MATLAB 开发的砷中毒预测模型，该模型能够有效预测砷中毒风险。

灰色预测模型GM(1,1)及其二次拟合和等维新陈代谢改进算法，包括Matlab程序。

人口预测模型的核心是一个挺经典的莱斯利模型。它就是用一个矩阵，按年龄段来预测未来人口结构变化，生育率、死亡率都能动态调整。代码用的是MATLAB，实现上不复杂，但模型逻辑蛮清晰的，还能迭代改进，适合做政策、城市规划这类项目。如果你刚好需要一个能跑、能调的人口预测方案，这个资源值得一看，尤其适合和你自己的业务数据结合起来做进一步优化。