预测问题

各位高手：我在论坛上学习了一段时间的SVM，想利用这种方法进行风速预测。我已经尝试使用了faruto版主的SVMcgForRegress，但结果却与预期差别很大。我怀疑问题可能出在样本或参数设计上。请帮忙看看程序中的问题所在。谢谢大家！

从性别预测案例解读数据挖掘中的分类问题 数据价值的挖掘 互联网的迅猛发展带来了数据的爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了一个至关重要的问题。数据挖掘正是这样一门学科，它致力于利用高效的技术分析海量数据，从中提取隐藏的、有价值的知识。 数据挖掘流程及性别预测案例 数据挖掘通常遵循一定的流程，以性别预测为例，我们可以更加清晰地理解一个数据挖掘任务的实现过程。 1. 数据收集: 收集用户的各种数据，例如：姓名、购物记录、浏览历史、社交网络信息等。 2. 数据预处理: 对收集到的原始数据进行清洗、转换、整合等操作，例如：处理缺失值、去除重复数据、将文本数据转换为数值型数据等。 3.

菜鸟初次接触BP网络预测问题-Venice Lagoon数据1993.txt，请帮助检查程序，预测结果不理想，请求各位大侠指点，非常感谢！要求利用前23个数据预测第24个数据，共有200组数据。输入数据为23200，输出数据为1200。尽管测试数据相同，但预测结果却出现显著错误，请帮忙查明问题所在。详细的样本数据附在文中。

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。

LSTM-ReturnPrediction.py 用于利用长短期记忆网络 (LSTM) 来预测时间序列的未来回报。LSTM 擅长处理顺序数据，使其成为预测未来趋势的理想工具。该脚本可以应用于金融或其他时间序列分析领域。

宽带营销响应预测 目标： 基于C网客户历史行为数据，预测用户对宽带营销活动的接受度，实现精准营销。 数据分析挖掘实操： 题目： 宽带营销响应预测 代码： 使用Jupiter Notebook工具查看代码。

msql预测试验用于评估学生对SQL查询语言的基础知识掌握情况，帮助他们在进入正式学习阶段前进行必要的准备。预测试验包含多个问题，涵盖SQL语法、基本查询和数据操作等内容，为学生提供一个评估和学习SQL的机会。

在MATLAB中，使用ThingsPeak平台和神经网络技术，我们可以实现天文潮汐与风驱水位的预测。本示例代码提供了SurgerforeCastingExample，用于展示如何结合不同的输入因素来预测海洋潮汐及风带来的水位变化。通过该代码，用户可以掌握如何使用MATLAB构建和训练神经网络模型，并将其应用于潮汐和水位变化的预测。 步骤概述 数据采集：通过ThingsPeak平台实时获取潮汐和风速数据。 数据预处理：进行数据清洗与标准化处理，以便模型更准确地预测。 神经网络建模：基于采集的数据，使用神经网络构建预测模型。 模型训练与优化：通过MATLAB的深度学习工具箱，训练模型并优化参数。

本研究运用统计学和数据挖掘理论，分析电信套餐资费动态预测中新增客户量和转移客户量的方法。针对新增客户量，通过历史数据和时间序列方法预测；对转移客户量，利用数据挖掘工具学习用户选择规律，并进行预测。以某地市电信套餐为例，采用线性回归与指数平滑建模新增客户量，并比较两种方法的效果；同时，使用决策树算法挖掘客户转移规则。

在网络数据挖掘实验中，可利用指定属性值进行预测。