1、 极大似然估计 尝试用0~24阶多项式拟合，并用5折交叉验证选择最佳模型（多项式阶数及其系数，给出类似课件中的图），并画出最佳模型的拟合效果图（类似图1，蓝色点为训练样本、红色点为测试样本、绿色线为模型预测），给出该模型的测试误差。 2、 岭回归 多项式阶数为24，正则系数λ的取值范围为exp(-19)到exp(20)，采用并用5折交叉验证选择最佳模型。实验结果要求同1。 -1, the maximum likelihood estimate of 0 to 24 try-o

分析了支持向量回归机在能源需求预测中的优势,确定了输入向量集合和输出向量集合,建立了基于Matlab技术的SVR能源需求预测模型.对我国1985-2008年能源需求相关数据进行模拟与仿真,并对中国2010年和2020年能源需求量进行预测.研究结果表明:一是中国未来对能源的需求量逐渐增加,从2010年的330400万吨标准煤上升到2020年418320万吨标准煤,年均增长率为2.39％；二是在解决我国能源系统小样本.非线性及高维模式识别问题中SVR比BP神经网络等方法有更高的预测精度.-Suppo

一种基于加权隐马尔可夫的自回归状态预测模型-Based on weighted HMM state autoregression prediction model