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预测类模型都有哪些?这些模型的适用情况分别是什么?

2015-06-27 浏览 39284 关注 3
数学建模 预测 模型

自己知道几个预测类的模型,上个月参加比赛的时候也遇到了预测类问题。知道的预测类模型有多项式预测(通过拟合或者插值得到)、贝叶斯预测、神经网络预测、灰色预测模型、时间序列预测模型等,但是不知道还有没有其它的预测类模型。此外,这些预测类模型的适用范围是什么,或者说,哪些情况下适用于哪类模型进行预测。

问答发起人 交大要闻 交大要闻 上海交通大学

全部回答(3)

用户5363489
2015-07-29 暂无学校

有些方法(神经网络预测、灰色预测模型)看起来是万能的,什么数据都能用它来预测,但并不能体现问题的本质. 


比较好的作法不是套方法,而是设法去揭示问题背后的机理。 如预测人口时常用的Malthus和Logistic 模型,不仅能很好的预测人口的增长,还揭示了人口增长的机制.

   2015-07-29 未知
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  • 高翔高翔 恩恩,赞一个,揭示事物发展规律的方法才能真正抓住问题本质。预测类的问题,是需要调研事物的变化规律。  2015-07-31 未知
刘伟杰
刘伟杰
2015-07-03 北京理工大学

说一个很不专业的预测方法:

1、序列波动大 --> 用神经网络预测

2、序列波动小 -->灰色预测

3、可以搞清楚预测值的模型,通过预测该模型的参数再预测目标值


至于插值这是在数据预处理阶段做的工作,拟合一般需要有先验知识支持你用这个函数进行拟合,否则乱拟合总感觉不是很科学。


至于贝叶斯,如果能够给出预测值的概率分布,这当然是非常出彩也符合实际的。

   2015-07-03 未知
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  • 交大要闻交大要闻 如果给定一系列带时间的预测值,那么采用时间序列预测模型是不是比较好。此外,除了对于带时间信息的预测模型,还有哪些可以采用的预测模型呢?  2015-07-03 未知
  • 刘伟杰刘伟杰 回复 交大要闻 时间序列的方法是一总总称吧?解决时间序列的方法有很多种,灰色预测、神经网络预测都可以,有的时候马氏链稍加改变也可以用来进行时间序列预测。 方法没有那么固定,稍稍改变都可以解决很多问题。



    预测大多都是时间序列- -,不然何谈预测。 当然和预测类似的也有状态估计,估计某一事物下一秒的状态= =、(好吧,我说的就是马氏链),非时间序列的预测我还真没想到。  2015-07-03 未知
  • tracytracy 回复 刘伟杰 马氏链是不是需要用到条件概率?还有就是,数据的预处理,学长能否介绍一些方法,或者说都需要考虑哪些预处理?  2015-07-03 未知
  • 刘伟杰刘伟杰 回复 tracy 数据预处理这个概念很模糊的,很多在拿到原始数据与将数据输入模型中间的处理都叫数据预处理。常见的有插值、去噪、归一化、标准化等等。有的时候把主成分分析、相关性分析也算作一种预处理,用来提取主要的数据,去除冗余数据,使得模型更加简单。  2015-07-04 未知
  • tracytracy 回复 刘伟杰 恩恩,谢谢了,这些方法之前也有听说过,但是没见过比较系统的文档或者书籍来讲述这部分知识,你能否帮忙推荐一下相关资料。  2015-07-04 未知
刘文静
刘文静
2015-07-07 华南理工大学

隐约在哪里看到过类似问题,预测类的模型有很多,除了你说的那些以外,还有小波预测模型,支持向量机等方法。预测类的方法很多,不要过分的追求方法。每一个方法适用范围都是不一样的。在真正比赛的时候,要根据数据特点以及特征来选取模型。如果不知道数据特征,那就选取几种认为可行的模型,进行分析。挑选出最合适的一个,并写在论文里面,这样老师在批改论文的时候,会在论文的理论依据方面给很高的分数。

一般的,时间序列分析适用于基于时间有周期性的数据变化,神经网络需要大量的数据作为样本,才能够比较准确,多项式预测的优点是公式简单,并且在公式的基础上,进行拓展。

灰色预测模型适用于相同或相似的事物和因素按一定的秩序相互关联、相互制约而构成一个整体的情况,贝叶斯预测是将先验和后验知识相结合来模拟时间序列数据,期望得到的结论是合理的。也是需要大量的数据统计作为依据支撑。

   2015-07-07 未知
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  • 姜永基姜永基 昨天卓金武老师的直播,貌似有问到这个问题,建议你去看一下卓老师的回答。  2015-07-28 未知
  • 高翔高翔 贝叶斯预测中非常典型的是一阶马尔科夫的情形,需要知道先验跟后验分布。  2015-07-31 未知
  • 高翔高翔 灰色预测对数据量要求较少,而神经网络要求较多,时间序列一般用于特殊情况。  2015-07-31 未知
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