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预测数据的建模方法，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 ， 关于数学建模数据分析的方法建议使用层次分析法，就是将指标通过专家打分 ， 分别赋权重，然后构造一个指标函数，在通过Spss或其他统计软件，进行求解 。模型的建立：目标函数的建立，以第一个 ， 即经济效益为例，你可以查阅经济书本，找到这些指标同经济效益的关系，来建立函数 ， 一般是线性模型；模型的求解：你先用Spss，进行这5个指标的因子分析 ， 得到贡献率高的因子 ， 并得到它的权重系数 ， 这就是你指标函数的权重值，这样你的指标函数就求出来了；接着你可以用其他软件（一般我用matlab)，将具体历年的数据代入指标函数，得到理念的经济效益值，最后做一个历年效益数据分析 。理论就是这样，实际就要自己操作了 。
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啊 ， 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【预测数据的建模方法，数学建模 有什么预测方法】
4，根据实验的数据怎么利用粒子群算法得到预测模型ARIMA模型预测的基本程序　?。ㄒ唬└菔奔湫蛄械纳⒌阃肌⒆韵喙睾推韵喙睾家訟DF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 。?。ǘ┒苑瞧轿刃蛄薪衅轿然?。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 。?。ㄈ└菔奔湫蛄心Ｐ偷氖侗鸸嬖颍⑾嘤Φ哪Ｐ?。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 。?。ㄋ模┙胁问兰?，检验是否具有统计意义 。?。ㄎ澹┙屑偕杓煅? ，诊断残差序列是否为白噪声 。?。├靡淹ü煅榈哪Ｐ徒性げ夥治?。遗传算法（genetic algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法 。蚁群算法(ant colony optimization, aco)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法 。粒子群算法，也称粒子群优化算法（particle swarm optimization），缩写为 pso，是近年来由j. kennedy和r. c. eberhart等[1]开发的一种新的进化算法(evolutionary algorithm - ea) 。pso 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解 ， 它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单 ， 它没有遗传算法的“交叉”(crossover) 和“变异”(mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优 。

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