预测工具

这款优化的回归预测Matlab程序附带详细的使用说明，为您提供准确的预测结果。

数据里的重头戏，非Solver tool莫属。名字听着像个数学家，其实用起来比你想的还接地气。Solver.app是个 Mac 上能直接跑的应用，主打一个高效和精确，适合干活也适合研究。数据清洗、建模、预测全都一站式搞定，尤其适合有点复杂的表格数据或机器学习前的准备环节。 黑盒子的模型看不懂？用Solver tool建个线性回归或决策树，参数全摆在那儿，一目了然。还有一些可视化功能，像图表那种，操作简单但信息量还挺大。对比起那些写十几行代码才出图的库，这个真是懒人福音。 想搞点机器学习试试水，里面的预测功能也挺靠谱。支持常用模型不说，还能导出结果方便继续。你要是平常就在用Excel Solve

流感疫苗和毒株的 HA 序列一对比，pEpitope 值就算出来了。这个pEpitope Calculator工具挺省事，不用你自己手动比对氨基酸位置，直接看每个表位的变化，清清楚楚。它还顺带给你估算个疫苗效力，参考的是 CDC 那套测试阴性设计，靠谱。 疫苗的 HA 序列放进去，主流流感株的也输入，工具自动帮你对照。计算的核心就是看显性表位有没有氨基酸替换。替换得多，pEpitope 值就高，疫苗就没那么灵了。你还可以看到五个表位里都变了啥，一目了然。 预测的疫苗效力（VE），是基于美国那套 CDC 网络和近十年的监测数据搞出来的，算法比较成熟。不只是个比对工具，实际还能指导疫苗开发或临床判

DEA-SOLVER 软件是个挺强的数据工具，专门为数据稀缺的场景设计，适合在数据难以获得时进行数据挖掘和预测。它的核心技术是DEA（数据包络），这种方法可以评估多个输入和输出的决策单元相对效率。在企业绩效评估、资源分配优化、供应链管理等方面，DEA-SOLVER 都能发挥大作用，你通过少量数据获得准确预测。它的优点是高效、灵活，还挺好用，不需要复杂编程就能完成数据。如果你是做数据的，遇到数据不多的情况，可以考虑尝试这款工具，效果蛮不错的。

这是一款基于Matlab开发的工具，用于预测壳牌生态马拉松和SAE超级跑车的燃油经济性能。

在WEKA中，分类和回归任务都统一在“Classify”选项卡中进行。这两种任务都以目标属性（即类别属性或输出变量）为核心。我们通过训练数据集，利用实例的特征来预测目标属性。模型的建立依赖于训练集中已知的输入输出关系。成功建模后，我们可以用这个模型来预测新的未知实例。模型质量的评估标准主要是预测准确度。

土壤盐分对植物生长有限制作用，降低了农作物的产量并导致土壤退化。本研究利用Landsat TM多光谱数据分析了突尼斯南部盐渍土壤的情况。研究采用主成分分析（PCA）和聚类分析，确定了最相关的光谱指数，快速预测受盐影响的土壤区域。共收集了66个土壤样本，用于验证地面真实数据。研究发现，电导率与近红外光谱和短波红外光谱的光谱指数高度相关。不同的光谱指数被应用于Landsat数据的光谱带。统计数据显示，近波段和短波红外波段（波段4、波段5和波段7）与盐度指数（SI 5和SI 9）之间的相关性最强。聚类分析揭示了电导率EC与光谱指数（如abs4、abs5、abs7和si5）之间的显著相关性。主成分分析

混沌时间序列与预测工具箱的开源版，功能真挺全的，从生成混沌序列到 RBF、Volterra 预测一整套全给你安排上了。用ChaosAttractorsMain_Lorenz.m就能搞出 Lorenz 吸引子，点一下就能跑。哦对了，像DelayTime_OthersMain_AutoCorrelation.m这种求延迟时间的脚本也都有，拿来直接用就行。 工具箱的结构也清晰，每个步骤都拆开写了，比如求Lyapunov指数你就看LargestLyapunov_RosensteinMain_LargestLyapunov_Rosenstein1.m这几个脚本，方法还挺细的，小数据量啥的也考虑到了。调试

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。

基于 MATLAB APP 设计的灰色预测 G(1,1) 算法工具包，专为数据预测而打造。无需更改或调试程序，直接导入数据即可使用。 该工具包包含: 算法理论介绍 算法源代码 实例数据 使用教程 广泛应用于数据分析预测、数学建模竞赛（如全国大学生数学建模大赛、美国大学生数学建模大赛）等领域。