碩士畢業之前曾經對基於LSTM循環神經網絡的股價預測方法進行過小小的研究，趁着最近工作不忙，把其中的一部分內容寫下來做以記錄。 　　此次股票價格預測模型僅根據股票的歷史數據來建立，不考慮消息面對個股的影響。曾有日本學者使用深度學習的方法來對當天的新聞內容進行分析，以判斷其對股價正面性 ...

一、選題背景： 二、數據說明： 三、實施過程及代碼： #添加薪資均值 薪 ...

灰色理論 通過對原始數據的處理挖掘系統變動規律，建立相應微分方程，從而預測事物未來發展狀況。 優點：對於不確定因素的復雜系統預測效果較好，且所需樣本數據較小； 缺點：基於指數率的預測沒有考慮系統的隨機性，中長期預測精度較差。 灰色預測模型 在多種因素共同影響且內部因素難以全部 ...

預測的模型。 1. ARIMA的優缺點 優點： 模型十分簡單，只需要內生變量而不需要借助其他外生變量 ...

組合預測模型---基於R語言的模型組合 組合預測模型的普遍形式為各個單項預測模型的加權平均， 因此組合預測模型的重點在於加權系數的確定。如果對各個單項預測模型的加權系數賦值合理， 那么整個組合預測模型的預測精度也會相應提高。目前常用的方法有算術平均法、 最優權數法、 方差倒數法等方差倒數法 ...

灰色預測模型 主要特點是模型使用的不是原始數據序列，而是生成的數據序列，核心體系為灰色模型（GM），即對原始數據作做累加生成（累減生成，加權鄰值生成）得到近似指數規律再進行建模。 優點：不需要很多數據；將無規律原始數據進行生成得到規律性較強的生成序列。 缺點：只適用於中短期預測，只適合指數 ...

《服務器系統負載分析及磁盤容量預測》，附帶代碼的學習、注釋： 從該問題的分析思路看（有問題找方案）：建立磁盤容量使用的預警系統（避免宕機等）——>（問題背景：總容量大小基本不變，使用量根據負載情況變化）預測出某時刻的使用量——>預測使用量占比是否達到預警系統閾值——> ...

轉載自：https://baijia.baidu.com/s?old_id=307995 最近，我從孫子（指《孫子兵法》——譯者注）那里學到了一些策略：速度和准備 “兵之情主速，乘人之不 ...