基于智能数据挖掘的经济预测与分析

这是一款基于Matlab开发的工具，用于预测壳牌生态马拉松和SAE超级跑车的燃油经济性能。

探索数据背后的奥秘，洞察商业未来！本书深入浅出地阐释了商业智能、数据挖掘、机器学习和模式分类等前沿技术，引领您步入数据驱动的智能时代。

汇聚众多领域专家智慧结晶，《基于智能体的数据挖掘》探索智能体与数据挖掘技术的深度融合，揭示智能体如何利用数据挖掘提升决策能力和适应性。

短期电力负荷预测精度对电网企业的运营管理和调度管理至关重要。 针对电力负荷受多种非线性因素影响, 难以获得高精度预测结果的问题, 提出一种基于聚类分析的短期负荷智能预测方法。 该方法首先利用k-means聚类技术对训练集气象数据进行聚类分析, 提取相似日及其相关历史数据, 然后构建支持向量机模型进行短期电力负荷预测。 算例结果表明, 该方法预测结果平均相对误差为0.88%, 优于同结构支持向量机预测 (1.66%) 和ARMA预测 (3.81%)。

课程内容: 经济建模概述 MATLAB 软件介绍 数值运算方法 离散经济模型构建 MATLAB 程序设计 符号运算应用 MATLAB 数据可视化 经济规划模型 概率模型应用 统计模型应用

数据挖掘模型新视角：智能体技术赋能 该文档深入探讨了如何利用智能体技术构建高效的数据挖掘模型。不同于传统方法，智能体驱动的模型展现出在复杂数据环境下的优越性，例如： 自主学习和适应性: 智能体能够动态地从数据中学习并根据环境变化调整自身行为，无需持续的人工干预。 分布式计算和协作: 多个智能体可以并行工作，分担计算压力，并通过相互协作完成复杂的数据挖掘任务。 智能决策和预测: 通过模拟人类的决策过程，智能体能够识别数据中的隐藏模式，并进行更精准的预测。 这份研究为数据挖掘领域注入了新的活力，为构建更智能、更高效的数据分析工具提供了理论基础和实践方向。

这份PPT深入探讨数据挖掘与智能代理技术的结合，阐述如何利用智能代理技术提升数据挖掘效率和效能。内容涵盖： 数据挖掘基础知识 智能代理技术概述 两者融合应用场景 案例分析 未来发展趋势

该系统分析球员个人及团队的综合表现、历史获胜组合等因素，预测ODI比赛结果，为选择获胜队伍提供数据支持。

基于自组织模式识别的经济预测方法研究 将自组织数据挖掘方法与经济预测原则相结合，提出了一种全新的自组织模式识别方法。该方法创新性地采用了数据分组处理和自动合成技术，能够有效地识别多个相似模式，为经济预测提供了更为便捷和高效的途径。通过实际案例分析，验证了该方法在经济预测中的有效性和实用性。此外，针对样本数据不足的问题，提出了增加同类经济对象样本数据的解决方案，进一步提高了预测的准确性和可靠性。