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基于回归分析的组合预测模型研究（2003年）

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简介：
本研究于2003年探讨了利用回归分析构建组合预测模型的方法，旨在通过集成多种预测技术提高预测精度和可靠性。 本段落介绍了求解组合预测权系数的回归分析方法。首先提出了基于最小二乘法和最小一乘准则的线性回归组合预测模型，并利用最小二乘原理来获得权系数的最小二乘估计值。然而，由于在最小一乘准则下目标函数不可微分，传统的优化规划方法难以求解该问题，因此文中提出了一种基于逐步变权的最小二乘法来进行求解。此外还提供了一个以百分误差绝对值为最小化目标的组合预测模型及其相应的权系数求解方法。通过实例分析证明了所提出的组合预测模型具有较高的预测精度和显著的回归效果。

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  • 基于回归分析的组合预测模型研究（2003年）
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    本研究于2003年探讨了利用回归分析构建组合预测模型的方法，旨在通过集成多种预测技术提高预测精度和可靠性。 本段落介绍了求解组合预测权系数的回归分析方法。首先提出了基于最小二乘法和最小一乘准则的线性回归组合预测模型，并利用最小二乘原理来获得权系数的最小二乘估计值。然而，由于在最小一乘准则下目标函数不可微分，传统的优化规划方法难以求解该问题，因此文中提出了一种基于逐步变权的最小二乘法来进行求解。此外还提供了一个以百分误差绝对值为最小化目标的组合预测模型及其相应的权系数求解方法。通过实例分析证明了所提出的组合预测模型具有较高的预测精度和显著的回归效果。
     
  • 基于SVM的回归预测模型分析
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    本研究构建了基于支持向量机(SVM)的回归预测模型，旨在优化参数设置以提升预测精度和效率。通过对多种数据集的应用测试，验证了该模型在复杂问题上的有效性和优越性。 基于SVM的回归预测分析可以在MATLAB中直接运行。
     
  • 基于回归分析的煤价预测模型
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    本文提出了一种基于回归分析方法的煤炭价格预测模型，通过历史数据建立数学模型，旨在准确预测未来一段时间内的煤价走势。 基于回归分析的煤炭价格预测模型研究了利用回归分析方法来预测煤炭价格的趋势和发展。这种方法通过分析历史数据中的变量关系，为未来的煤炭市场价格提供参考依据。
     
  • 基于线性回归分析的预测模型
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    本研究构建了基于线性回归分析的预测模型，旨在探讨变量间的线性关系并进行趋势预测，适用于经济学、社会学等领域数据分析。 线性回归分析是一种预测模型，用于建立自变量与因变量之间的线性关系。这种统计方法可以帮助我们理解两个或多个变量之间是否存在某种关联，并且可以用来进行数据的预测和趋势分析。在实际应用中，线性回归被广泛应用于经济学、金融学以及社会科学等多个领域，以帮助研究人员做出更加准确的数据驱动决策。
     
  • 基于组合预测模型的猪肉价格预测研究
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    本研究构建了基于多种算法融合的组合预测模型，用于分析和预测猪肉市场价格走势，为相关产业提供决策参考。 本段落在分析了神经网络、灰系统和时间序列预测模型的基础上,设计了一种将其中两种模型组合的预测方法。该方法的主要思想是利用回归预测的思想，把预测过程分为因素预测和结果预测两部分，并分别采用不同的预测模型进行预测，以提高预测精度。通过这种方法对吉林省近期的生猪价格进行了预测，实验结果显示该方法比单独使用某一种预测方法具有更好的效果。此外，通过对不同组合方式的实验分析发现，灰系统与神经网络相结合的方法能够达到更高的预测准确性。
     
  • 基于MATLAB的SVM-AdaBoost回归预测方法研究——多输入单输出模型分析
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    本文探讨了在MATLAB环境下运用SVM与AdaBoost结合的回归预测技术于多输入单输出模型中的应用效果，旨在提升预测精度和泛化能力。 本段落介绍了基于Matlab的多元回归预测方法，重点是支持向量机（SVM）与Adaboost算法结合的回归模型。该模型为多输入单输出类型，并使用了MAE、MAPE、RMSE和R2等指标进行性能评估。代码质量上乘，便于学习者理解和修改数据以适应不同需求。需要说明的是，此方法适用于Matlab 2018版本及以上。
     
  • 基于CNN-SVM融合算法的回归预测模型优化研究: 核函数参数的影响分析
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    本研究探讨了基于CNN-SVM融合算法的回归预测模型，并深入分析了核函数参数对模型性能的影响，旨在通过优化参数提升预测精度。 基于卷积神经网络（CNN）与支持向量机（SVM）融合的数据回归预测模型优化研究：本段落提出了一种结合了CNN特征提取能力和SVM数据回归预测能力的深度学习模型，通过自适应调整SVM核函数参数来提升模型泛化性能和鲁棒性。该模型首先利用卷积神经网络从输入数据中抽取关键特征信息，随后将这些特征传递给支持向量机进行最终的数据回归预测输出。为了防止SVM陷入局部最优解并提高其整体表现，研究采用了MATLAB软件工具对核函数参数进行了自优化处理。 评价此融合模型性能的标准包括均绝对误差（MAE）、平均偏差（MBE）、均方根误差（RMSE）、平均相对百分比误差（MAPE）及决定系数R2。这些指标能够全面反映预测结果的准确性与稳定性，从而为基于CNN-SVM的数据回归分析提供可靠的评估依据。 该研究中所使用的模型框架是“基于CNN-SVM”的深度学习体系结构，特别强调了数据特征提取、数据回归预测过程以及SVM核函数参数自优化技术的应用。通过上述方法改进后的模型能够在实际应用中展现出更好的性能表现和适用性。
     
  • 基于多元线性回归模型的医疗开支预测研究
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    本研究运用多元线性回归模型分析影响个人或群体医疗支出的关键因素，并据此建立预测模型，以期为医疗卫生政策制定提供数据支持。 本次数据来源为阿里云天池大赛的医疗费用个人数据集。对数据进行了删除重复值、缺失值处理（无缺失数据）以及分类变量标签化处理后，得到了多元线性回归模型所需的数据。使用OLS函数创建了一个回归模型对象，并将因变量y和自变量X作为参数传递给该函数。此函数会自动拟合最小二乘回归模型以找到最优的回归系数。
     
  • 关于中国人口预测的半参数自回归模型研究（2011年）
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    本文针对中国人口变化趋势，构建了半参数自回归模型进行预测分析，旨在为政策制定提供科学依据。研究基于2011年的数据展开。 本段落提出了一种用于中国人口预测的半参数自回归模型。该模型通过线性回归选取显著变量，并利用多项式样条估计得到半参数自回归方程。研究结果显示，2004年至2009年中国的人口数据使用此模型进行预测时，优于一些传统方法的表现。此外，还应用这一模型对中国在2010至2013年间总人口数量进行了预报。
     
  • 关于1992年宏观经济主要指标预测与分析的周期自回归模型研究.pdf
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    本文通过构建周期自回归模型，对1992年中国宏观经济的主要指标进行预测和深入分析，为经济决策提供依据。 一、前言 众所周知,自回归模型在时间序列分析中是一种使用最广泛的模型,特别是对平稳序列的自回归模型被认为是比较理想的工具。然而，在宏观经济预测的研究中我们注意到，各月度数据序列通常具有12个月的周期性变化规律（即季节效应）以及明显的增长趋势，这使得它们成为非平稳的时间序列。因此，直接应用传统的自回归模型可能无法有效捕捉这些特征。