藏医诊治综合证候预测模型研究

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。

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。

基于数据挖掘和机器学习，该研究比较了三种模型（LSTM、自回归和SVM）对德里地区PM2.5空气水平的预测能力。实验结果表明，支持向量回归模型在预测准确率方面优于其他模型，通过输入包括氮氧化物、二氧化硫等其他污染物的信息，模型能够更全面地预测PM2.5浓度。该研究重点关注了德里阿南德·维哈尔地区，这是一个严重受污染的地区。

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。

想做临床预测模型的朋友可以试试Logistic 回归，它是二分类问题的常用方法。多医疗数据集都会用到，能够帮你预测病人的风险，比如是否患病。这种模型的优点是计算相对简单，结果也易于解释。你也可以搭配一些常见的数据工具来提升预测的准确度，像sklearn库就适合这种回归问题。如果你进一步了解其他相关预测模型，也可以看看一些我分享的链接。，Logistic 回归对于初学者也比较友好，入门较快，适合用来做一些临床数据预测。

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。

临床预测模型里的竞争风险模型，是那种看着有点吓人但其实上手挺快的工具。练习数据也好了，直接可以动手试试。你要做生存、风险建模啥的，这模型就蛮合适。尤其那种存在多个“结局”的情况，比如病人会因为不同原因住院，搞清楚谁的影响大，靠它就挺稳。 数据过程中，经常不是只看一个结果，比如一个病人肿瘤复发也死于其他原因，这时候竞争风险模型就派上用场了。它比传统 Cox 模型更细致，能帮你判断不同风险事件的影响力。用起来不复杂，关键是搞清楚哪个事件算“终点”。 如果你想再深入一点，推荐几个关联内容：像R 语言的可视化优化，这篇讲得比较通俗，还有NRI 评估方法，可以帮你判断模型预测效果是不是真有提升。类似项目

基于 EMD 的风速分解，加上 LSTM 的时间序列建模，这套matlab源码组合挺实用的。EMD 负责把风速数据拆成多个分量，每个分量代表不同频率的变化趋势，把这些喂进LSTM模型做预测，效果还不错，适合那种风速变化不规律的数据。 EMD的分解逻辑比较灵活，能适应不同的时间序列特性，所以不光是风速预测，像光伏、电力负载那些数据，也都能试试这套套路。而LSTM这块，源码里有模型结构的搭建和训练流程，超参数配置也比较清晰，调起来不费劲。 你会看到源码里了数据归一化、异常值过滤、模型训练验证这些常规步骤，整个流程跑下来挺顺畅的，尤其适合拿来当学习模板或者二次开发基础。如果你对风速预测、EMD 分解

多步预测的 LSTM 模型用起来真的还不错，尤其是你手上有一堆带时间标签的数据时，比如气象、股票、交通这些场景，简直太对口了。它能一次性搞定多个特征的多步预测，省心不少。时间序列的LSTM网络，厉害的地方在于它的“记忆力”——专治普通RNN容易忘事的问题。核心就三个门：输入门、遗忘门、输出门，分别决定保留什么、丢掉什么、输出什么，用起来有点像开关逻辑，挺巧妙。在多变量预测这块，它表现得还蛮稳定的。比如你要预测未来一周的温度、湿度、风速这些多维数据，只要喂给它过去一段时间的情况，基本都能给出一组还行的结果。你只要把数据整理成“输入序列”+“输出序列”的结构就行。，数据预也是个大头。什么归一化、缺