业务预测模型

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。

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。

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

LM-BP 的预测程序挺轻巧的，适合刚入门或者快速搭建电力负荷预测模型的朋友。虽然作者没附带.mat数据文件，但代码本身还挺清晰，适合自己拿数据试试。BP 神经网络加上LM 算法，收敛速度比较快，在电力数据这种周期性强的场景下，表现还不错。嗯，要是你之前接触过trainlm，应该能快上手。 程序用的Matlab 神经网络工具箱，核心是经典的误差反向传播算法，训练速度挺快，响应也快。不过要注意，自己用的时候记得先准备好标准化的数据，免得训练结果发散。 你要是对其他变种感兴趣，可以看看比如Elman 神经网络或者遗传算法优化 BP那类，网上也有不少资源，我挑了几个靠谱的放下面了，懒得找的话直接点进

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。

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。

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。