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预测模型建立的方法有哪些，数学建模 有什么预测方法

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1，数学建模 有什么预测方法根据给的数据拟合或插值出某一函数 ， 然后自变量就可以代人函数预测因变量 。常用的灰色预测，神经网络 。还有各种 ， 看书~~
2，如何用Python在10分钟内建立一个预测模型有各种各样的方法可以验证你模型性能，建议你将训练数据集划分为训练集和验证集（理想的比例是7030并且在70%训练数据集上建模 。现在使用30%验证数据集进行交叉验证并使用评价指标进行性能评估 。最后需要12分钟执行和记录结果 。本文的目的不是赢得竞赛 ， 而是建立我自己的基准 。让我用python代码来执行上面的方法，建立你第一个有较高影响的模型 。【预测模型建立的方法有哪些，数学建模 有什么预测方法】
3，数学建模预测用什么模型貌似涉及到用户满意度的问题都挺抽象额~~~ 比较简单的就是弄个优化模型?。?把已知条件化成约束函数 ， 定义一个目标函数~~用matlab或者lingo求解就可以了~~~ 我记得有一年的竞赛题就是跟这个类似的，貌似是求价格和客户满意度的平衡问题，好像是空调吧，你可以找找参考一下评估什么问题？不同的问题需要建立不同的评估模型 。一般可以建立一个指标体系对问题进行评估，这个指标体系可以是集值函数也可以是单值函数 。单值函数的意思是：z=f(x1,x2,...,xn),其中xi是各个属性指标，用z的值来评价系统，也可以做成多值函数(z1,z2,...,zn)=f(x1,x2,...,xn)，道理同上 。单值函数一般适用于对一个系统进行评价，集值函数一般适用于系统之间进行评估比较 。至于预测模型嘛，可以建立一个回归函数进行预测 。当然回归函数的类型还是要仔细选择 。另外对规律性不大的系统可以用灰色预测方法进行预测 。对于某些特殊规律的系统可以用平滑的方法或时间序列的方法 。具体的还是建议你去看看相应的参考书吧！看你是什么样的问题吧 。如果数据波动性很大，最好用BP神经网络，如果变化平缓，则可以用灰色预测 。GM（1.1）灰色预测模型灰色预测模型，BP神经网络
4 ， 如何用时间序列分析进行预测 数学建模一种历史资料延伸预测，也称历史引伸预测法 。是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法 。时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列 。它是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排到所形成的数列 。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势 ， 进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平 。其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列 ， 从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况 。时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据 ， 通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法 。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行 。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面 。（一）根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图以adf单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律 ， 对序列的平稳性进行识别 。一般来讲 ， 经济运行的时间序列都不是平稳序列 。（二）对非平稳序列进行平稳化处理 。如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理，如果数据存在异方差，则需对数据进行技术处理，直到处理后的数据的自相关函数值和偏相关函数值无显著地异于零 。（三）根据时间序列模型的识别规则，建立相应的模型 。若平稳序列的偏相关函数是截尾的 ， 而自相关函数是拖尾的，可断定序列适合ar模型；若平稳序列的偏相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的 ， 则可断定序列适合ma模型；若平稳序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合arma模型 。（四）进行参数估计，检验是否具有统计意义 。（五）进行假设检验，诊断残差序列是否为白噪声 。（六）利用已通过检验的模型进行预测分析 。

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