Mathematical Modeling of Grey Prediction Analysis

关于数学建模方面的Matlab的图像处理，文件为PDF格式。

Switch语句根据表达式的取值不同，分别执行不同的语句，其语句格式为： 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

数学建模的全家桶资料，压缩在一个包里，挺方便。2023-mathematical-modeling-master.zip里不仅有理论，有方法，还有案例和工具。你要是正准备建模比赛，或者想搞点跨学科，这一包拿来就能用。里面思路也蛮清楚，建模流程讲得比较系统，方法上也覆盖得全，像常微分、优化、机器学习，甚至数据挖掘都有涉及。 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

数学建模的代码资料挺全的，适合初学和进阶。压缩包里不仅有各种建模案例代码，还有不少工具包，像是 Python 的 NumPy、SciPy，甚至有 MATLAB、Maple 的用法，能帮你快速上手建模流程。不光有代码，还有文档，基础到进阶都能照顾到。如果你平时做数据、写优化算法，或者搞机器学习，挺值得收藏一份。尤其是压缩包结构清晰，按主题分了目录，比如优化算法、统计、机器学习等，看着就舒服，想学哪个就点进去看，方便。建议配合实际问题练习一遍，效果更好。

在本项目中，我们使用 MATLAB 代码进行游戏分析，重点关注 Steam 社区用户之间的 游戏成瘾 问题。通过分析 AAA 游戏 和 独立游戏 的用户数据，我们提出了一种新的联合矩阵分解方法 JFactor，用于预测游戏时间并推荐社区游戏。Steam 是研究较少的社交网络之一，我们将其建模为一个三方网络，包括 用户（U）、社区（C） 和 游戏（G） 三个实体。具体来说，若用户 u 是某个社区 c 的一部分，则 u 与 c 之间存在一条边缘连接。我们的目标是探索 友谊、社区 和 游戏所有权 之间的关系，进而评估它们对 游戏成瘾 的影响。此外，我们通过分解派生的社区和游戏共现矩阵来优化推荐系统，

This Chaos Time Series Toolbox includes a variety of MATLAB programs for analyzing chaotic time series. The toolbox features methods for calculating delay time, embedding dimension, and various prediction techniques. The provided code is fully functional and ready to run, ensuring an effective and r

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。]

大数据时代的统计，有时候讲究的是快，有时候讲究的是准。《Analysis of Variance Design and Regression Linear Modeling（第 2 版）》这个资源就挺适合做精细化的，尤其是在做方差和回归建模这块。 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

深度学习在股市预测方面的应用是一个复杂而多元的研究课题，涉及到机器学习、金融工程以及数据科学等多个领域。韩国股价数据作为研究对象，选择深度学习方法进行分析和预测，主要是因为深度学习技术在处理非结构化数据方面具有显著优势。深度学习能够自动从大量原始数据中提取特征，而无需依赖预测因子的先验知识。这一点对于股市预测尤为重要，因为股市数据通常是非线性的、含有噪声的，并且有着复杂的动态特征。深度学习算法在选择网络结构、激活函数和其他模型参数方面存在较大的变化空间，其性能明显依赖于数据表示方法。 本研究尝试提供一个全面和客观的评估，以探讨深度学习算法在股票市场分析和预测方面的优缺点。实验使用了高频的日内股