数学建模中的灰色预测模型分析涉及对系统信息的不完全性进行建模,提供对未来趋势的有效预测。该模型通过构建灰色系统,能够处理小样本和不确定性数据,从而为决策者提供科学依据。关键技术包括数据预处理、模型构建和误差分析。通过实例验证,该方法在多个领域展现出良好的应用前景。
Mathematical Modeling of Grey Prediction Analysis
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switch 表达式case 表达式1 语句组1case 表达式2 语句组2……case 表达式m 语句组motherwise 语句组nend
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入门的可以看看基础建模部分,讲流程也讲工具,用的还是熟的Python和MATLAB,操作起来不难。常见求解方法也有,比如欧拉法、高斯消元这类,代码写起来也不复杂,响应也快。
比较实用的是后面的案例,像过往数学建模竞赛的题目和优秀报告,拿来直接建模套路挺有价值的。你能看到别人怎
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本示例使用马来西亚GDP、美国GDP和马来西亚/美国外汇汇率对VAR模型进行建模,参考自MATLAB文档。
流程
从FRED加载数据并转换以获得平稳性。
将转换后的数据划分为预采样、估计和预测区间。
制作多个模型,并将模型拟合到数据。
使用各种回测技术确定最佳模型。
根据最佳模型进行预测。
产品重点:- MATLAB DataFeed工具箱(计算金融套件)- 计量经济学工具箱(计算金融套件)
[注:不提倡任何特定的策略、因素或方法。]
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统计里的套路,说白了就是两个方向:一个靠量取胜,一个靠质深挖。像你要几百万条数据,那多时候只能图个大致方向;但如果你能挑出一小部分关键数据,那就可以用书里这些方法仔细抠细节。
里面讲的线性回归和方差设计,都还挺系统的,适合有点基础但还想提升的你。思路清晰,配合你用SPSS、Excel、MATLAB来练手会更有感觉。
顺手也给你整理了几个相关资源,不同
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