内幕交易行为预测模型及其市场应用

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。

随着技术的不断进步，预测模型在各个领域展现出越来越广阔的应用前景。

详细介绍了时间序列预测模型ARIMA的理论基础和应用方法，并附带了matlab实现代码。

灰色预测模型，基于少量、不完整的信息构建数学模型，以此预测未来趋势。 在运用运筹学方法解决实际问题、制定发展战略和政策、进行重大决策时，科学预测不可或缺。 预测，是基于客观事物过去和现在的发展规律，借助科学方法对其未来发展趋势和状况进行描述和分析，形成科学假设和判断的过程。

使用Excel表格中的数据，提取各年龄段女性人口数、女性人口比例和存活率，计算Leslie人口预测模型所需的Leslie矩阵。预测每年的女性人口数量，并将其转换为总人口数量，最后将结果写入Excel文件并生成相关图表。

为确保模型的有效性和可靠性，本研究基于以下假设和约定： 数据有效性: 研究使用的数据真实有效，具备统计分析价值。 环境因素: 研究对象为封闭系统，不考虑国际人口迁移。 不考虑战争、瘟疫等突发事件的影响。 假设全国各地各民族实行统一的人口政策。 生育政策: 2010年前，城市独生子女夫妻仅允许生育一胎；2011年起，政策放开允许生育两胎。 假设20%的城市夫妻符合二胎生育条件但选择不生育，主要考虑高收入群体生育意愿较低。 假设农村地区，若第一胎为女孩，则允许在五年后生育第二胎。 其他因素: 使用多胞胎数量抵消未婚成年人口对人口规模的影响。 抽样调查的人口样本具备高度随机性。 单独二

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。

原理： 建模原理：将观测数据列进行一次累加，得满足一阶常微分方程（7.1） 模型： 灰色理论预测模型：灰色系统模型

该项目通过收集网站上的汽车广告数据，运用线性回归和支持向量回归（SVR）模型预测特定汽车的价格。研究比较了这两种模型的效果，分析了市场收集的汽车价格及其特征对预测的影响。线性回归是一种简单而常用的数据挖掘技术，SVR则能更有效地处理非线性关系，两者均展示了在汽车价格预测中的应用潜力。