预测性模型

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。

利用模型预测技术，可以对分类任务进行高效实现。通过构建模型，可以对数据进行预测，从而实现分类目的。

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。

北京航空航天大学于 2017 年在 TIP2017 上发表的论文《学习使用 HEVC 特征检测视频显著性》开源代码。通过对眼动跟踪数据库的分析，提出了基于 HEVC 特征的视频显著性模型，包括分割深度、比特分配和运动矢量特征。

降雨数据的预测，靠的是靠谱的模型和实在的代码。季节性和周期性自回归时间序列模型这个研究，讲的就是怎么用SARIMA和周期 AR模型，搞定印度旁遮普省的降雨趋势。用到了PeACF和PePACF来判断模型合不合理，算是比较专业的方式，适合想深入时间序列的朋友。预测效果验证这块用的是均方根百分比误差和预测区间，得还挺全面。如果你想上手试试，推荐几个资源还不错的：比如SARIMA 的 MATLAB 实现，结构清晰，跑起来也快。还有个视频周期的PMUCOS 方法，也能借鉴周期性检测的思路。顺手提一下，ARMA和RNN/LSTM的预测方案也挺热门，你可以参考下这两个链接：ARMA 模型 Python 代码

Python 代码： 在线屏蔽代码：- cartpole_test.py- cartpole_test_bl.py- bicycle_test.py- bicycle_test_bl.py MATLAB 代码： 用于 LQR 验证。依赖项：- SOSTOOLS 3.03- SeDuMi 优化器 基线代码： 依赖项：- Z3 定理证明器

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。

gbdt 的回归源码、matlab 的玩法、篮球统计预测——这个项目结合得还挺巧妙的。用的是 MATLAB R2014a 跑模型，还支持 Python 环境来抓数据，连scrapy爬虫都整上了，自动化程度蛮高。数据也靠谱，1979-80 赛季到现在的比赛全覆盖，来自，不怕没素材玩。GBDT、MARS 都能跑，想搞传统建模又想自动化试试，确实是个不错的参考。

YOLO 的可解释性文章还挺实用的，尤其是对做目标检测又想搞清楚模型“为啥这么想”的人来说，蛮值得一读的。里面讲了不少提升 YOLO 预测透明度的方法，比如预测框可视化、置信度、还有用类激活映射（CAM）来找模型关注的区域。代码不复杂，能直接跑通，适合一边看一边动手调。你如果也觉得“模型是黑箱”这事挺烦人的，那不妨看看这篇，搞不好就能解开几个疑惑。

分析影响城市房价的主要因素，并建立数学模型以预测未来的房价走势。通过网络资源的查找和数据分析，我们确定了建安成本、市场供求变化、土地成本、税费以及居民人均收入等因素对房价影响的主导作用。我们采用蛛网模型的思想来建立房价模型，该模型能有效地描述长周期内供给与需求的互动关系。此外，我们根据历年房价数据进行了深入分析，并提出了预测未来房价走势的方法和建议。