Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

最小二乘法及数据拟合建模的回归分析一、实验目的:1．掌握用最小二乘建立回归数学模型。
2．学习通过几个数据拟合的回归分析来判断曲线（直线）拟合的精度，通过回归分析来判断模型建立是否正确。
3．应用建立的模型进行预测。

本文利用德国足球甲级联赛2014-2015赛季共306场比赛的积分、排名、主客场情况数据，首先进行多分类logistic模型，预测比赛结果。
再建立有序多分类logistic回归模型进行比赛结果的预测。
并将预测结果进行对比分析，发现有序多分类logistic模型预测结果优于多分类logistic模型。
另外，本文将每场比赛的比分差作为因变量，胜平负赔率作为自变量，建立了多元回归模型，从赔率的角度预测比赛结果。
结果表明，对于一场比赛，当多分类logistic模型预测结果和赔率多元回归模型预测结果相吻合的时候，预测准确率将大大提高。

通过SPSS软件在人口预测的应用，讲述非线性回归分析的步骤，图文并茂。

作者:胡良平主编出版社:电子工业出版社出版时间:2015年09月本书内容丰富且新颖，适用面宽且可操作性强。
涉及SAS软件基础和五种高级编程技术、统计设计中关键技术的SAS实现、定量与定性资料差异性和预测性分析。
这些内容高质量、高效率地解决了实验设计、统计表达与描述、各种常用统计分析、现代回归分析、SAS高级编程技术和SAS实现及结果解释等人们迫切需要解决却又十分棘手的问题。
本书第1、2篇共7章，介绍了SAS软件应用入门、SAS语言基础、五种SAS高级编程技术，介绍了用SAS实现实验设计的关键技术（包括样本含量与检验效能估计、*化和直接生成设计类型）；
第3、4篇共8章，对各种单因素和多因素设计下定量与定性结果进行差异性分析；
第5、6篇共16章，对定量与定性结果提供了数十种预测性分析方法，包括定量和定性原因变量的判别分析。

本科生课余论文讲诉关于用回归分析模型预测不良贷款

王汉生，《MBA精品系列:商务数据分析与应用》从商学院学生的角度出发，通过深入剖析实际案例，向读者展示了统计学在数据分析这一领域的应用。
作者收集了电信、房地产、教育培训、金融等行业的案例，案例内容涉及客户管理、产品定价、消费者偏好、渠道营销、组织行为等领域。
首先简要介绍案例背景资料，并引出有待解决的问题，根据问题设计因变量、自变量及初始模型，在分析的过程中逐渐完善统计模型，解释模型的意义，一步一步抽丝剥茧地向读者展示了数据分析的原理、思想及方法。
分析过程通过sas软件实现（同时提供r程序演示），作者给出了软件输出结果的解读。
值得一提的是，每章还给出了完整的分析报告，为读者日后实际工作提供了示范蓝本。
A商务数摇分析与应用···········.·王汉生/编著中国人民大学出版社北京图书在版编目(CIP)数据商务数据分析与应用/王汉生编著.一北京:中国人民大学出版社,2011.9MBA精品系列)ISBN978-7-30014346-0I.①商…Ⅱ.①王…Ⅲ.①经济统计统计方法研究生-教材Ⅳ.①F22.1中国版本图书馆CIP数据核字(2011)第186797号MBA精品系列商务数据分析与应用王汉生编著ShangwushujuFenxiyuyingyong出版发行中国人民大学出版社杜址北京中关村大街31号邮政编码100080电话010-62511242(总编室)010-62511398质管部)010-82501766(邮购部)010-62514148(门市部)010-62515195(发行公司010-62515275(盗版举报网址http://www.crup.comcnhttp://www.ttrmet.come人大教研网)经销新华书店印刷涿州市星河印刷有限公司规格185mm×260mm16开本版次2011年9月第1版印张12.75插页2印次2011年9月第1次印刷字数203000定价32.00元版权所有杈必究·印装基错负文调换卩REFACE我在上课的时候常常和同学们开一个玩笑:“上帝是靠什么来记录这个世界的?”作为一个统计学家,我会说:“上帝是靠数据来记录这个世界的。
”请原谅,这话也许有点夸张,但这是我的职业习惯,也是我的立场。
仔细想想这并不是笑话。
自然界的风光雨电早就被气象学家忠实记录,从中人们可以了解什么样的事件是“百年一遇”;社会经济活动中的各种商品价格,被几乎所有的国家政府系统采集,这才有了物价指数,从中我们可以判断房价到底是“涨”还是“跌”;医学研究中,科学家通过成百上千的生化指标,刻画一个生命的重要体征,并以此判断药物、医疗设备、治疔方案等是否有效。
在过去的几十年里,随着信息技术的高速发展,以前这些传统且昂贵的数据采集方案逐渐被更加经济有效的信息技术代替。
在生物信息技术中,以生物芯片为代表的新一代技术手段,使得生物科学家能够同时监控成千上万的基因表达水平,这为新药更加快速的研发提供了可能。
那么,在商务管理实践中,数据的故事如何呢?这有点像一首情诗(100%原创):我就在你的身边,你却忽略了我的存在,直到有一天,别人开始重视我的时候,你才明白过来。
”在和业界的接触过程中,我发现这样的故事比比皆是。
例如,大多数超市都有会员卡,忠实记录了消费者的购买行为,但是这些数据发挥应有的作用了吗?很多银行信贷机构,通过尽职调查收集了很多企业的财务信息,这些信息被有效地整合为信用评级打分了吗?各大移动通信运营商拥有极其详细的关于手机使用者的消费信息,甚至可以通过通话记录了解消费者的社会关系网络,如此有用的信息,转化成了客户价值与忠诚度吗?在过去的几年里,SOLOMO(SOcial+LOcal+MObile)的创业理念在电子商务领域大受追捧,很多优秀的创业团队应运而生,充满梦想满怀激情,对不起请等下,年轻的创业家们,你们懂得如何解读来自电子商务的非标准数据吗?例如,文本、网络日志、地理信息等。
天,原来我真的就在你的身边,但是你从不重视我的存在,因为你太忙了。
什么时候你才会注意到我?当一个强有力的同业竞争对手懂得我的商务数据分析与应用价值的时候!请问:你要被动等待,还是主动学习?如果你的决定是主动学习,那么本书是你最好的起点。
本书是我在北京大学光华管理学院近十年教学经验的结晶,其结构组织、商务理解、案例收集是我过去近十年中不停思考的结果。
相关课程先后给光华管理学院的商务统计学博士硕土研究生、管理学营销、战略、会计、人力资源、组织行为等)博士硕士研究生,以及MBA学员授课总计几十次有余。
那么本书同其他类似教材的最大区别在哪里?这要先讲一个故事。
在商学院的统计教学中,优秀的同学常常会问一个非常自然的问题:我为什么要学统计学,学了有什么用处?当第一次被问及该问题的时候,我无力回答。
传统的统计学教材(不管中文还是英文教材)所给出的答案都苍白无力,那些玩具案例(toyexample)不可能说服我那些优秀的学生,而我自已也从来没有真正地思考过。
从本科接触统计学的第一天,到博士毕业,我没有任何实际经验,无力思考。
于是,我对自已说:我,要把这个事情搞明白!因此,在过去近十年的教学生涯中,我努力地思考这个问题。
最后不是我自己搞明白了,而是那些背景丰富的学生讲出了答案,教会了我。
营销的学生(研究生或者MBA)讲述了多元统计如何帮助他们做市场细分产品定位;战略的学生阐述了回归分析如何帮助他们解读企业的多元化战略以及对外直接投资的选择;组织行为学的学生熟知方差分析可以帮助他们判断组织结构与团队绩效之间的关系。
这就是在商学院教统计学的乐趣,你可以从学生那里学到很多,还会得到众多优秀同事的指导,他们的背景有会计、金融、营销、战略、组织行为等,受益无穷!能和那么多优秀的学者共事是天大的幸事!在这个学习的过程中,我逐渐形成了自己的教学理念。
那就是:从课堂的第一分钟开始要告诉学生,统计学可以做什么。
用绝对真实亲力亲为的案例告诉大家,统计学不高深,很朴素,但很有用。
所以,本书的写作风格独树一帜。
每一章的开头都不讲统计学,而是讲一个真实的案例背景,或是营销,或是会计金融,或是人力资源,这些问题都是管理实践中可能出现的典型问题。
这些问题最开始的提出似乎都和统计学无关(如客户关系管理),但是最后到执行层面的时候,你会发现没有一套科学系统的数据分析方法不行,由此产生了学习相关统计学方法的原始动力。
在此动力的推动下,我再抽丝剥茧一样慢慢地把相关统计学理论铺垫展开,同时伴以案例数据、程序演示(SAS+R),告诉读者一个完整的数据分析过程。
最后,再给出一个分析报告的样例,告诉大家优秀的分析结果应该如何陈述报告。
没有最后这临门一脚,你的老板不会满意,你的客户不会满意,你的同事也不会满意。
本书的基本行文结构与模式有以下两个鲜明特点:第一,本书的案例,全部由本人前言亲力亲为,并且都来自中国市场;第二,本书的统计软件演示以SAS为主,以R为辅。
坦白地说,写书是一件很苦的差事。
在动笔之前,我很怀疑自己能否投入那么大的精力去做前期准备,很怀疑自己能否咬牙完成后期的文字。
但我最终完成了,这要特别感谢中国人民大学出版社的编辑陈永凤老师,是她的理念与敬业让我理解教材对于教育的重要性,这对我是很大的激励,人大出版社工商管理分社于波社长和黄佳编辑的鼓励和支持也极其重要。
在整个教材的准备期间,我得到了很多老师、同事、学生,以及出版社工作人员的大力帮助。
需要感激的人太多,难以逐一罗列。
愿珍惜最后一点空间,深深地感谢我的父母和岳父母,谢谢他们的生养之恩,谢谢他们在生活上给予我的巨大支持,退休后还要辛苦地照顾我们,我才有时间和精力追逐梦想。
时常对比他们的辛苦和自己的回报,惭愧不已。
我想深深地感谢我的太太,她是我们家庭最坚实的支柱,因为她的存在,我们这个4十2+1的大家庭紧紧地站在一起,谢谢她给予我的家,给予我的一切!我要深深感谢我的儿子,那个阳光自立快乐飞翔的精灵,带给我无穷的快乐,时常触动我心中最柔软的角落!最后感谢北京大学光华管理学院!这个培养我十年并为我深爱的学院,教会我太多东西,给我无穷多的成长机会。
愿你的明天更加美好!王汉生北京大学光华管理学院hansheng@gsm.pku.edu.cnhttp://hansheng.gsmpkueducnHGLINEENTS录第1章线性回归—以移动通信网络的客户价值分析为例1.1背景介绍…中甲十甲品晶4b■翻421.2案例介绍…1.3指标设计………………………51.4描述分析…1.5统计模型101.6模型理解………………………………………121.7估计方法………………………151.8假设检验………………………………………………………181.9判决系数………看看“·日看b“画dbba·a211.10多重共线性………231.11Cook距离……251.12SAS编程吾·县吾晋261.13总结讨论29附录1A分析报告31附录1B课后习题…………………………36附录1CR程序演示……………晶L斗d吾吾吾垂b普·如·士37第2章方差分析以北京市商品房定价为例2.1背景介绍…4222数据介绍……………………………………………………432.3指标设计……………45商务数据分析与应用2.4描述分析…和鲁申;鲁新自中聊……472.5单因素模型512.6双因素模型·a·“·画画“面日·曹:P.··.·中面··542.7假设检验………………………………………………5628SAS编程……………………602.9总结讨论…63附录2A分析报告65附录2B课后习题附录2CR程序演示…………72第吕章逻辑回归_—以上市企业特别处理ST为例…………753.1背景介绍763.2数据介绍793.3指标设计3.4描述分析………■,■·画‘¤p“··香画曲和d单■曹番道备普晋P曹■番!·d音843.5统计模型873.6预测评估…913,7SAS编程933.8总结讨论………………………………………………97附录3A分析报告…………………………………98附录3B课后习题105附录3CR程序演示106第4章定序回归以消费者偏好度研究为例……1094.1背景介绍翻“d中d4自审看』语。
新■垂量;看晶垂暑画■普,重备1104.2数据介绍………………………………………………………1124.3描述分析…………………………………………………………1144.4统计模型1174.5预测评估………………1214.6SAS编程12247总结讨论………………………………*……………………128目录附录4A分析报告l29附录4B课后习题nitadi;r+“+"++aaa由a··;语日日日d135附录4CR程序演示136第5章泊松回归—以付费搜索广告为例…1395.1背景介绍,由D:量p中业p·中+·““4垂晶着着目………1405.2数据介绍…………………·………*…*144描述分析1465.4统计模型14855预测评估………………………15056SAS编程……………152总结讨论154附录5A分析报告158附录5B课后习题中日鲁.。
鲁中中·甲甲曲··看,自日鲁·鲁自鲁:鲁·.·日164附录5CR程序演示165第6章生存数据回归以员工离职管理为例1676.1背景介绍…………………………………………1686,2数据介绍…兽鲁吾肀申·费息善善鲁,自鲁·自·自“·由自自自息1696.3描述分析1716.4加速失效模型……4176.5Cox模型………………………………………………………1786.6SAS编程……………………………1816.7总结讨论…184附录6A分析报告………………………………………………………185附录6B课后习题………………………………………191附录6CR程序演示……………………………………………1923

SPSS从入门到精通，主要是通过统计描述、统计推断和探索性分析，总结并提炼工作汇中经常用到并且非常实用的通过SPSS进行数据处理，数据分析实战方法和技巧。
主要内容如下：1）SPSS概况2）数据处理3）数据分析4）相关分析5）回归分析6）自动线性建模7）Logistic回归8）时间序列分析9）RFM分析10）聚类分析11）因子分析12）对应分析

java实现的一元线性回归、多元线性回归采用最小二乘法

我们从两个作为引言的章节开始+第1窣描述了对之后章节可能很有用的研究设计步猓。
第2章讨论了在医学研究中用到的随机实验•这个实验为我们嵌感兴味的问题提供了一个理想的基准。
在引言章节之后，本书第二部分共有三聿.分别讨论了回归、工具变虽和双重差分法的核心内容。
这三章内容既强凋估计值的一餃性质（比如回归总是可以近似条件期望函数等＞，也强调了对估计值賦予因果解释所t的假设（比如条件独立假设、工具变t“就像”隨机分配、相似世界等）。
在本书第三部分我们转入扩展。
其中第6車考察对非连续实验的回归分析，我们既可将该部分内容#作回归控制这种研究策略的变体，也可将其看作是一类工具变曼估

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。