ARIMA预测模型训练集和预测集ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-seriesApproach）预测方法[1]，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归挪动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为挪动平均，q为挪动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

支持向量机（supportvectormachine,SVM）是数据挖掘中的一项新技术，是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。
它成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有效办法，虽然他还处在飞速发展的阶段，但它的理论基础和实现途径的基本框架已经构成。
支持向量机目前主要用来解决分类问题（模式识别，判别分析）和回归问题。
而股市行为预测通常为预测股市数据的走势和预测股市数据的未来数值。
而当我们将走势看作两种状态（涨、跌），问题便转化为分类问题，而预测股市未来的价格是指为典型的回归问题。
我们有理由相信支持向量机可以对股市进行预测。
本报告是支持向量机对股票价格预测应用报告的综述，旨在于介绍预测股票价格走势的SVM简单预测模型。
该模型可以用来预测未来若干天股票价格的大体走势，这对于股票投资可以起到很好的指导性作用。

09苏北建模A题一等奖一篇不错的论文【关键字】：相关分析法，多元线形回归模型，灰色预测模型，节制变量法，软件，软件。

本项目实现对给定的移动设备数据集分析。
预测使用者性别年龄。
1、统计最多使用的手机品牌以及最受欢迎型号。
2、统计app最活跃日期及当前使用量。
3、统计app最活跃时间段及每个时间段使用情况。
4、分析app最活跃地区及该地区范围使用量情况。
5、将使用量最高的app统计显示其类别。
6、建立性别年龄预测模型并检验其精确率。
该实验用python编写在pycharm平台编译，运行于x86/64Windows平台。
内含项目完整代码配套报告以及演示视频。

此matlab程序次要用于通过LESLIE模型对人口结构和数量进行预测，并做出相关图形

数据建模中分类与预测模型次要是寻求合适的分类模型并在此基础之上进行未来预测。
01预测方法02灰色预测及其matlab实现03灰色预测模型04时间序列预测模型05预测方法习题解答06基于RLS算法的数据预测与MATLAB实现07基于Bayes的数据预测

此为灰色预测模型软件，运用起来方便快捷，便于快速评估!

本文建立了我国人口增长的预测模型，对各年份全国人口总量增长的中短期和长期趋势作出了预测，并对人口老龄化、人口抚养比等一系列评价指标进行了预测。
最后提出了有关人口控制与管理的措施。
模型Ⅰ：建立了Logistic人口阻滞增长模型，利用附件2中数据，结合网上查找补充的数据，分别根据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总人口数据建立模型，进行预测，把预测结果与附件1《国家人口发展战略研究报告》中提供的预测值进行分析比较。
得出运用1980年到2005年的总人口数建立模型预测效果好，拟合的曲线的可决系数为0.9987。
运用1980年到2005年总人口数据预测得到2010年、2020年、2033年我国的总人口数分别为13.55357亿、14.18440亿、14.70172亿。
模型Ⅱ：考虑到人口年龄结构对人口增长的影响，建立了按年龄分布的女性模型（Leslie模型）：以附件2中提供的2001年的有关数据，构造Leslie矩阵，建立相应Leslie模型；
然后，根据中外专家给出的人口更替率1.8，构造Leslie矩阵，建立相应的Leslie模型。
首先，分别预测2002年到2050年我国总人口数、劳动年龄人口数、老年人口数（见附录8），然后再用预测求得的数据分别对全国总人口数、劳动年龄人口数的发展情况进行分析，得出：我国总人口在2010年达到14.2609亿人，在2020年达到14.9513亿人，在2023年达到峰值14.985亿人；
预测我国在短期内劳动力不缺，但须加强劳动力结构方面的调整。
其次，对人口老龄化问题、人口抚养比进行分析。
得到我国老龄化在加速，预计本世纪40年代中后期构成老龄人口高峰平台，60岁以上老年人口达4.45亿人，比重达33.277%；
65岁以上老年人口达3.51亿人，比重达25.53%；
人口抚养呈现增加的趋势。
再次，讨论我国人口的控制，预测出将来我国育龄妇女人数与生育旺盛期育龄妇女人数，得到育龄妇女人数在短期内将达到高峰，随后又下降的趋势的结论。
最后，分别对模型Ⅰ与模型Ⅱ进行残差分析、优缺点评价与推广。

基于matlab的ar模型参数估计,ar模型是时间序列使用最广泛的预测模型。

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。