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灰色理论
- 为解决灰色系统长期预测灰色区间放大、预测精度降低的问题，依据最近的数据对要预测的数据的影响最大的思想，构建了基于窗体的动态灰色系统，采用邻近动态窗体的方式对对盐城海岸带土地利用变化数据进行动态预测，其与真实值的差值的绝对平均值(0.2)与最大最小差值(0.71) 均优于GM预测结果（其与真实值的差值的绝对平均值为0.342与最大最小差值为1.13），实现了土地利用变化的长期预测
tar.rar
- 用matlab实现setar预测模型的关键步骤：确定分段数d，分段区间门限值,the key steps to modeling SETAR prediction models with matlab is to determine the number of sub-paragraph d, subparagraph threshold interval
shuxuejianmo_5.rar
- （回归分析） 考察温度x对产量y的影响，测得下列10组数据： 求y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著，并预测x=42℃时产量的估值及预测区间（置信度95 ） ,(Regression analysis) x on the output of the temperature study of the impact of y, measured the following 10 sets of data: for y on x of the linear regression
LABVIEW
- 多元线性回归分析是一种重要的数据处理方法, 借助图形化的虚拟仪器开发平台LabVIEW 可开发出集数据剔错、模 型构建、统计检验、区间估计与预测等功能为一体的多元线性回归的可视化数据处理系统。系统构建方法新颖和稳健, 通用 性和适应性强, 可方便地与数据采集整合使用, 又可单独应用, 具有广泛应用价值。文章对系统的构建与设计作了阐述, 给 出了主要的实现程序。-Abstr act:The multivariate linear regression analysis is an im
matlabtext2
- 考察温度x对产量y的影响，测得下列10组数据：求y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著，并预测x=42℃时产量的估值及预测区间（置信度95 ） 示例包含在内-X on the output of the temperature study of the impact of y, measured the following 10 sets of data: for y on x of the linear regression equation to test whether the
xxcz
- 对于f(x)=1/(1+x^2) (-5<= x <=5) 要求选取11个等距插值节点，分别采用拉格朗日插值和分段线性插值，计算x为0.5, 4.5处的函数值并将结果与精确值进行比较。 输入：区间长度，n(即n+1个节点)，预测点 输出：预测点的近似函数值，精确值，及误差 -For f (x) = 1/(1+ x ^ 2) (-5 < = x < = 5) asked to select 11 equidistant interpolation nodes,
exer5
- 回归分析 考察温度x对产量y的影响 测得下列10组数据 求y关于x的线性回归方程 检验回归效果是否显著 并预测x=42℃时产量的估值及预测区间-Regression analysis, study the temperature on the yield y of x measured by the following 10 sets of data demand y on x, the linear regression equation of the regression effect is
fitness
- 曲线拟合法：本方法分别利用一元线性函数、对数函数、指数函数和抛物线函数对数据拟合，取拟合优度判定系数最大者作为预测模型，得出预测值及预测区间（置信度为0.95）-Curve fitting: This method is the use of a linear function, respectively, logarithmic, exponential and parabolic functions for data fitting, goodness of fit to take the
Linear-regression-analysis
- 对采集的样例数据进行回归分析，包括一元、多元和病态回归三种情况，并在一定执行概率给出置信区间和回归预测-The collected sample data, regression analysis, including a dollar return of three cases and pathological diversity, and given a certain probability of confidence intervals and perform regression
WLLLYC
- 程序开发环境为VC6.0，点击开始按钮，则开始捕获网络流量，2秒为一个时间段，第三个时间段自动开始预测，并绘制流量预测曲线图；点击预测分析按钮则开始分析，显示前面所有时间段的流量（1000秒后前面时间段内容清空，重新开始记录），并做出下个时间段流量预测，点击确定会捕获下个时间段的流量，并判断是否在预测流量区间内，若不在，则异常情况显示报警。-Program development environment for VC6.0, click the Start button, then began
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- 线性回归，最小二乘法参数估计，0.95的置信区间的估计，预测-Linear regression
GM
- 为解决灰色系统长期预测灰色区间放大、预测精度降低的问题，依据最近的数据对要预测的数据的影响最大的思想，构建了基于窗体的动态灰色系统，采用邻近动态窗体的方式对对盐城海岸带土地利用变化数据进行动态预测，其与真实值的差值的绝对平均值(0.2)与最大最小差值(0.71) 均优于GM预测结果（其与真实值的差值的绝对平均值为0.342与最大最小差值为1.13），实现了土地利用变化的长期预测。- To solve the long-term forecast of the gray system gray
vol
- matlab金融时间序列ARMA建模 结果分析： 1.预测结果从第四步开始，预测值不再改变，因为ARMA是收敛的回归模型，而我们做的工作并不是模拟，所以，当预测步长足够长时，它最终将收敛于一个不变得预测值 2.既然预测值一样，为什么还原为成交量后，在置信区间下预测的最大值与预测均值的差比预测均值与最小值的差要大？因为将对数差分值还原时，需用到的指数函数为凹函数-matlab Financial Time Series the the ARMA modeling results Ana
yuanchengxu
- 软约束的区间预测控制在SHELL重油分馏模型控制上的应用-Interval soft constraints predictive control SHELL heavy oil fractionation model control application
qujianshu
- 区间数计算，岩土沉降预测，matlab编程，变权重计算-Interval calculations, geotechnical settlement prediction, matlab programming, variable weight calculation
GREY
- visual c++ GM（1,1）预测函数，修正预测函数，区间预测等，包括残差，相对残差-visual c++ GM (1,1) prediction function, the correction function prediction, prediction intervals, including residuals, relative residuals
LogisticRegression
- 该算法是实现二值Logistic回归算法。包含方差分析检验，回归系数，相关系数，剩余标准差，标准偏回归系数，点预测值，区间预测值。-The algorithm is to achieve binary Logistic regression algorithm. Included analysis of variance, regression coefficients, correlation coefficient, residual standard deviation, standard
svm-confidence-interval
- lssvm 最小二乘支持向量机回归模型置信区间预测, 简单易用,易懂易学-least squares support vector machine
Nonparametric kernel density
- 计算数据的累计概率密度，采用三次样条插值计算分位点的值，区间预测，里面有具体程序及相关文献。(The cumulative probability density of the calculated data is calculated by three spline interpolation)
线性回归预测置信区间
- 一组数据的线性回归预测，并给出了预测的置信区间！！！(prediction of linear regression, and Confidence Interval)