基于MATLAB的高职院校生均成本的预测研究

MATLAB是一种高度集成的计算机语言,它具有强大的科学计算功能及灵活的程序设计流程。本文充分利用MATLAB的优势,通过插值法、多项式回归方法分别对高职院校生均成本进行分析预测,对我国高职院校的生均成本的研究有一定的参考价值。     

基于Excel的最优子集多元线性回归预测模型设计

回归分析预测法是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法。统计学中的回归预测分析具有普遍的实用意义，但变量之间关系分析及计算繁杂，而借助Excel可方便高效地研究其数量变动关系，完成其繁杂的计算分析过程。本文利用Excel的图表及数据分析工具，采用最优子集法，判断各变量问的相关程度，并在此基础上建立回归模型进行预测，使回归预测分析的计算过程更加简单，统计预测方法更为实用。     

基于地形的普通公路造价快速预测模型

普通公路项目在预工可阶段,已知走廊带的情况下,为了实现对造价的快速预测,依据福建省近10年普通公路的建设项目,从每个项目中提取出项目总造价、设计指标及相应的地形指标参数,采用SPSS软件进行相关性分析,分析控制造价的关键地形指标,采用MATLAB软件建立造价的多元非线性回归模型,对不同地形情况下的造价值进行有效的预测,并通过调整系数对造价预测结果进行优化,提高模型预测精度。     

Excel回归分析法在财务预测中的应用

财务预测是企业决策的前提与基础，Excel是一个具有强大功能的数据管理与分析软件．我们可以运用Excel进行回归分析财务预测，以提高工作效率。本文通过案例分析．运用Excel函数与数据分析工具两种方法建立直线回归模型，并进行回归分析的预测。     

多元线性回归在全国旅行收入预测中的运用研究

文章运用回归理论,建立了全国旅行收入的多元线性回归模型,采用SPSS及MATLAB软件对模型进行统计检验,数据结果表明所建模型之间存在显著的线性关系,并针对2006~2015年数据进行预测,误差分析表明相对误差很小,模型能很好地反映全国旅行收入的变化趋势。     

基于MATLAB的人口预测方法分析

本文运用曲线拟合、灰色系统理论和插值方法并接合MATLAB编程实现对我国人口发展进行预测,并对预测结果进行分析比较。     

基于FOA-SVR算法的边坡稳定性预测方法及其软件设计

针对一般边坡失稳预测方法的样本归一化处理、选择经验核函数等带来的预测误差,本文利用果蝇优化算法优化支持向量回归的回归参数（FOA—SVR）,选择“bspline”核函数,对于边坡训练样本不做归一化处理,通过训练来对边坡稳定性进行预测,并且利用MATLAB编程将上述算法可视化,开发出了基于FOA—SVR的边坡预测软件。算例的计算结果显示,预测值和实际值一致,算法精度较高,而且软件系统稳定,界面简洁,具有很强的实用性。     

国内生产总值的非线性混沌预测

本文通过非线性回归建立了国内生产总值的非线性模型，并对该模型的分岔、混沌及稳定性等特性进行了分析，对未来做出预测，并又用天津市1992年一2000年的数据做了实证分析，其结果表明：预测的精度达到了期望要求，并又明显高于非线性回归和灰色预测法的精度。     

Elman型回归神经元对男子100m自由泳成绩预测的研究

将Elman动态回归神经网络预测方法应用于男子100m自由泳成绩的预测,通过对自1972年历届奥运会男子100m自由泳决赛成绩的历史数据归一化处理,组成一个从输入到输出的非线性映射,并利用MATLAB软件对其进行学习与训练的仿真实验,证明Elman神经网络可以较精确的应用于游泳成绩的预测。     

基于支持向量回归机的城市用水量预测研究

对城市的用水量进行准确的预测,能够合理规划城市给排水系统。选取用水人口、居民可支配收入、生活水价三种因素作为影响因子,基于MATLAB构建了一种支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的城市年用水量预测模型。MATLAB仿真结果表明,基于SVR的城市年用水量预测模型训练集的决定系数为0.990、均方误差为0.0043;测试集决定系数为0.978、均方误差为0.0043。该模型能够有效的对城市的年用水量进行预测,对降低供水电耗具有实际参考价值。     

自回归条件异方差模型的研究分析

自回归条件异方差（ARCH）模型适用于对具有群集性和方差时变性特点的经济类时间序列数据的回归分析和预测。本文对ARCH模型中待定参数的确定进行了详细推导；探讨了对ARCH模型扰动影响的敏感性进行分析计算的方法；并实例应用ARCH模型对股票收盘价格的全年变动进行预测，研究分析其特点。     

基于多元回归试算分析模型的我国能源消耗研究

能源是人类活动的物质基础，能源消耗与经济增长之间存在密切关系，我国正面临日益严峻的能源问题。通过研究我国能源消耗的影响因素，有助于预测未来能源消耗，合理进行能源规划。同时对于建设资源节约型社会，转变经济增长方式具有重大意义。本文研究影响我国能源消耗的主要因素及其影响程度。首先建立多元线性回归模型，利用预测软件对历年数据进行多元线性回归分析、预测及模型检验、修正，然后根据研究结果进行原因分析，并提出相应的对策建议，旨在为相关部门制定能源发展战略提供思路。     

电力系统电优组合预测电力负荷的方法

介绍了趋势分析法、回归分析法、指数平滑法、单耗法、灰色模型法、负荷密度法和弹性系数法等电力负荷预测的方法,并以预测牡丹江市全社会年用电量为实例,在适用条件、数据形式、计算难度和适用时间等方面对几种预测方法进行分析、比较。得出结论:回归分析法、趋势分析法适用于大样本,且过去、现在和未来发展模式均一致的预测,灰色模型法适用于贫信息条件下的预测;灰色系统理论采用生成数序列建模,回归分析法、趋势分析法采用原始数据建模,指数平滑法是通过对原始数据进行指数加权组合直接预测未来值的;回归分析法和趋势分析法的计算相对简单;单耗法、指数平滑法、灰色模型法较适宜近期预测,回归法、趋势分析法和改进型灰色模型较适于中、长期预测。     

基于灰色关联和回归分析的社会用电量预测研究

在电力市场化改革中,对社会用电量进行准确的预测十分必要。本文利用灰色关联分析理论对影响社会用电量的因素进行了筛选,再利用回归分析理论对社会用电量进行了预测。实例表明,灰色关联和回归分析理论应用于社会用电量预测是可行的。     

基于小波变换和支持向量的国际原油价格预测

本文将小波分析与支持向量回归结合应用于国际原油价格预测,通过小波多尺度分析方法将油价时间序列分解为长期趋势和随机扰动项,然后采用支持向量回归对分解后的油价长期趋势进行预测。油价长期趋势的预测采用多因素预测方法,主要考虑市场供需基本面、库存、经济、投机等因素对石油价格走势的影响,建立多输入单输出的支持向量回归模型。实证研究表明,支持向量回归模型具有较高的预测性能,对原油价格长期趋势预测中,该方法比回归方法的预测精度高。     

电力系统中长期负荷预测方法的研究与程序设计

文章探讨了电力系统负荷的组成、特点,在分析比较常用的预测方法优缺点的基础之上,采用了灰色预测法与回归法相结合的方法建立了中长期负荷预测模型,把负荷预测工作分为2个部分:即用灰色预测法进行相关因素的预测和用回归法进行负荷预测。该模型充分利用了灰色预测法要求负荷数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、易于检验等优点及回归法能够考虑到负荷所受的多种因素的特点,模型参数估计技术比较成熟,预测过程简单。     

神经网络概述

本文介绍了神经网络的一些概况,MATLAB编程工具的特点,并分析了利用神经网络进行预测的过程。     

销售预测模型知识库的分析与设计

大型商场经营决策中常需要进行商品销售预测,常用的定量预测方法有时间序列分析预测法(包括指数平滑法、趋势外推预测法、季节变动预测法等)和回归分析预测法(包括一元回归模型和多元回归模型)。大多数商场经营管理人员对这些预测模型的使用不甚了解,所以有必要建立预测模型选择方面的知识库,帮助他们轻松地选择预测模型进行预测。为了获取有关如何选择上述预测模型方面的知识,首先必须分析这些预测模型的来龙去脉以及实际应用中如何恰当地对这些方法做出选择。１.时间序列分析预测法时间序列分析预测法是根据预测对象自身历史演变模式外推…     

组合灰色预测模型对物流需求预测效果的分析

在线性回归与GM(1,1)组合模型对物流需求量预测,可取得优于单方法预测效果的前提下,将线性回归法运用到与DGM(1,1)模型进行组合,检测该组合灰色预测模型对物流需求量预测效果。通过对国内2001-2012年物流需求量历史数据的分析,发现组合灰色预测模型的预测效果优于线性回归模型,但低于DGM(1,1)模型,最后利用线性回归模型、DGM(1,1)模型、简单平均组合模型和组合灰色预测模型对国内2013-2017的物流需求量进行了有效预测。     

电力系统中长期负荷预测方法的研究与程序设计

文章探讨了电力系统负荷的组成、特点,在分析比较常用的预测方法优缺点的基础之上,采用了灰色．预测法与回归法相结合的方法建立了中长期负荷预测模型,把负荷预测工作分为2个部分：即用灰色预测法进行相关因素的预测和用回归法进行负荷预测。该模型充分利用了灰色预测法要求负荷数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、易于检验等优点及回归法能够考虑到负荷所受的多种因素的特点,模型参数估许技术比较成熟,预测过程简单。