一、选题背景： 二、数据说明： 三、实施过程及代码： #添加薪资均值 薪 ...

灰色理论 通过对原始数据的处理挖掘系统变动规律，建立相应微分方程，从而预测事物未来发展状况。 优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小； 缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。 灰色预测模型 在多种因素共同影响且内部因素难以全部 ...

　　硕士毕业之前曾经对基于LSTM循环神经网络的股价预测方法进行过小小的研究，趁着最近工作不忙，把其中的一部分内容写下来做以记录。 　　此次股票价格预测模型仅根据股票的历史数据来建立，不考虑消息面对个股的影响。曾有日本学者使用深度学习的方法来对当天的新闻内容进行分析，以判断其对股价正面性 ...

组合预测模型---基于R语言的模型组合 组合预测模型的普遍形式为各个单项预测模型的加权平均， 因此组合预测模型的重点在于加权系数的确定。如果对各个单项预测模型的加权系数赋值合理， 那么整个组合预测模型的预测精度也会相应提高。目前常用的方法有算术平均法、 最优权数法、 方差倒数法等方差倒数法 ...

灰色预测模型 主要特点是模型使用的不是原始数据序列，而是生成的数据序列，核心体系为灰色模型（GM），即对原始数据作做累加生成（累减生成，加权邻值生成）得到近似指数规律再进行建模。 优点：不需要很多数据；将无规律原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列。 缺点：只适用于中短期预测，只适合指数 ...

获取所需数据集： import os import pandas as pd import tarfile from six.moves import urllib DOWNLOAD_ROO ...

指数预测模型 指数模型是用来预测时序未来值的最常用模型。这类模型相对比较简单，但是实践证明它们的短期预测能力较好。不同指数模型建模时选用的因子可能不同。比如单指数模型（simple/single exponential model）拟合的是只有常数水平项和时间点i处随机项的时间序列，这时认为 ...

在数学建模中，常常会涉及一些预测类问题。预测方法种类繁多，从经典的单耗法、弹性系数法、统计分析法，到现在的灰色预测法、专家系统法和模糊数学法、甚至刚刚兴起的神经元网络法、优选组合法和小波分析法等200余种算法。下面将简要介绍几类预测方法：微分方程模型、灰色预测模型、差分方程预测、马尔可夫预测、插值 ...