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利用Matlab进行常用DEA模型的评价分析_DEA_deaMATLAB_matlab_

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本文介绍了如何使用MATLAB工具对数据包络分析（DEA）中的几种常见模型进行评估和解析，提供了一个实用的编程框架。 关于MATLAB对DEA编程的详细分解内容，如果有需要可以参考相关资料进行学习。

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  • 利用Matlab进行常用DEA模型的评价分析_DEA_deaMATLAB_matlab_
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    本文介绍了如何使用MATLAB工具对数据包络分析（DEA）中的几种常见模型进行评估和解析，提供了一个实用的编程框架。 关于MATLAB对DEA编程的详细分解内容，如果有需要可以参考相关资料进行学习。
     
  • Python案例：利用RFM进行用户价值评估模型.rar
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    本资源提供了一个使用Python编程语言和RFM（最近一次消费、消费频率、消费金额）模型来评估用户价值的实用案例。包含详细的代码示例与解释，帮助理解如何在实践中应用RFM模型以优化客户关系管理策略。 Python 案例-基于RFM的用户价值度模型和基于AdaBoost的营销响应预测 依赖库：time、numpy、pandas、mysql.connector 程序输入：sales.csv 程序输出： 1. RFM得分数据写入本地文件 sales_rfm_score.csv 2. 数据表（sales_rfm_score）保存到MySQL数据库中 注意：Python的工作目录当前为文件夹所在路径，如果不是，请使用如下方法切换： 点击PyCharm底部调试栏中的Python Console，在打开的交互环境中输入 `cd [路径]`。 完成的功能： 1. 将数据写入数据库 2. 查找数据库是否存在目标表，如果没有则新建 3. 保存RFM得分到本地文件 4. 保存RFM得分到MySQL数据库
     
  • 利用MATLAB解决DEA模型问题
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    本项目聚焦于运用MATLAB软件来解决数据包络分析（DEA）模型中的各类优化问题，旨在通过编程实现复杂计算和效率评估。 MATLAB求解DEA模型的程序非常出色，并且具有实际应用价值。
     
  • 利用线性模型进行餐厅盈利与房价预测分析.docx
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    本研究运用线性回归模型对餐厅盈利能力及房价进行了深入分析和预测，旨在为餐饮业者和房地产投资者提供决策依据。 本段落介绍了利用线性模型预测餐厅利润和房屋价格的方法。该方法通过多个属性的线性组合来估计目标值，并且每个属性都有一个相应的权重因子进行调整。文章还详细解释了算法的工作原理，提供了结构图示例，并具体展示了如何应用线性模型来进行上述两种类型的预测。
     
  • 利用Markov链模型进行股价预测及MATLAB应用1
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    本文探讨了运用Markov链模型对股票价格进行预测的方法，并通过实例展示了如何使用MATLAB软件实现这一过程。 本段落介绍了Markov链模型的相关概念及其预测步骤，并概述了HMM模型的算法与预测方法。第三章则探讨了Markov预测法在中国石油股票价格预测中的应用。
     
  • 利用MATLAB进行振动模态分析
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    本项目运用MATLAB软件开展结构振动模态分析，涵盖数据采集、信号处理及频响函数计算等环节，旨在评估机械系统的动态特性与稳定性。 基于MATLAB的振动模态分析提供了详细的讲解和相应的代码示例，内容非常全面。
     
  • 利用MATLAB进行CNN模型训练的部分
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    本部分内容介绍了如何使用MATLAB平台进行卷积神经网络（CNN）模型的构建与训练，涵盖了数据预处理、模型搭建及参数调整等关键步骤。 基于MATLAB的CNN模型训练部分代码实现
     
  • 利用回归分析进行房价预测
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    本研究运用回归分析方法探讨影响房价的关键因素，并建立模型以预测未来房价趋势，为购房者与投资者提供参考依据。 房地产是推动全球经济发展的关键产业之一，在许多国家被视为经济命脉、民生保障以及财富象征。房价的波动对整个经济体系的影响不容忽视。在中国，房地产业作为城镇经济发展的重要基础性行业，为实现高质量发展做出了重要贡献。科学预测房价有助于政府更好地掌握房产市场动态，并及时调整政策以规避风险。对企业而言，一个有效的房价预测模型能够帮助消费者快速了解市场行情并做出决策；同时也能帮助企业分析影响市场的各种因素，从而优化投资策略和开发更优质的住房。 本任务将基于美国人口普查局提供的波士顿马萨诸塞地区房屋数据进行研究。一方面通过数据可视化来观察这些信息的特点，另一方面则希望通过构建机器学习模型（如线性回归）来进行房价预测。具体使用的回归算法包括： 1. 套索回归 (Lasso) 2. 岭回归 (Ridge Regression) 3. 弹性网回归 (ElasticNet) 4. 梯度提升回归 (GradientBoostingRegressor) 5. 极端梯度提升回归(XGBRegression)
     
  • 利用MATLAB进行SVR模块的数据分析
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    本研究运用MATLAB软件平台对支持向量回归(SVR)模型进行数据分析，探索其在预测和建模中的高效应用。 基于MATLAB的SVR模块数据分析
     
  • 利用LSTM模型进行股票价格预测
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    本研究探讨了采用长短期记忆（LSTM）神经网络模型对股票市场价格走势进行预测的方法与效果，旨在为投资者提供决策支持。 基于LSTM模型的股票价格预测研究利用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）对股市数据进行分析与建模，以实现对未来股价走势的有效预测。这种方法通过捕捉时间序列中的长期依赖关系，在金融市场的量化交易和投资策略制定中展现出巨大潜力。