利用数学模型全面解析股票历史数据,包括交易数据、股价波动、收益和市场状况等,从大量股票中发现上涨规律,精准预测潜在待涨股票。
数学模型挖掘待涨股票
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敏感矩阵的计算蛮关键,直接影响结果精度。你要是习惯用 MATLAB,文中这块的矩阵反演方法值得抄一抄。其实也不复杂,思路就一个:先建模、再估计误差、不断迭代调参,目标就是让误差越来越小。
还有个比较实用的点是它加了统计,不是拍脑袋估出来的。不仅给你个最解,还带上了可信区间和概率密度函数。你做后续模拟时,拿这些做输入,模型跑得更稳,也更贴近实际。
如果你也在做油藏数值模拟或者反演类
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忽略空间谐波,假设三相绕组对称,空间互差 120° 电角度,产生的磁动势沿气隙按正弦规律分布。
忽略磁路饱和,假设各绕组的自感和互感恒定。
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为简化分析,将转子等效为三相绕线转子,并折算到定子侧,使折算后的定子和转子绕组匝数相等。电机绕组等效模型如图 2.5 所示。
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实际应用场景也不少,比如在做客户分类、问卷时,数据字段一堆,乱七八糟的。用主成分先做下数据压缩,再来跑模型,效率高不少,结果也更稳。
对了,这套资料里链接还挺全的,从 PPT 课件到实际案例再到MATLAB里的变换矩阵实现,算是比较全面了。懒得自己整理文档的,可以直接参考这些:
主成分多元统计 PPT 课件
多元统计主成分应用
主成分多元统计与降维应用
mat
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