煤炭价格预测与市场调控研究多元技术应用与灵活模型优化

该项目通过收集网站上的汽车广告数据，运用线性回归和支持向量回归（SVR）模型预测特定汽车的价格。研究比较了这两种模型的效果，分析了市场收集的汽车价格及其特征对预测的影响。线性回归是一种简单而常用的数据挖掘技术，SVR则能更有效地处理非线性关系，两者均展示了在汽车价格预测中的应用潜力。

在股票交易领域，通过数据挖掘和金融市场的微观结构分析，构建了一个内幕交易行为预测模型。该模型基于概率测度和行为甄别机制，及时预测和识别我国股市中的内幕交易行为。技术进步推动下，这一模型在金融市场中的应用前景广阔。

Matlab技术基于双隐层BP神经网络，针对中国煤炭需求进行了模拟分析和预测，通过实际数据验证和分析，预测了未来五年的煤炭需求量。探讨了影响煤炭需求的复杂因素及其非线性关系，提出了一种基于神经网络的高精度预测方法，为煤炭资源管理提供了重要决策支持。

MATLAB示范了如何建立电力负荷与价格的短期预测系统，校准神经网络和袋装回归树模型，考虑温度、假期和历史数据。这些模型在NEPOOL地区2004-2007年的每小时数据训练，2008年的外部样本数据进行验证。附带Excel前端，通过MATLAB可部署的DLL调用预测模型。详细内容和网络研讨会录音，请访问：http://www.mathworks.com/videos/electricity-load-and-price-forecasting-with-matlab-81765.html

随着数据库规模的不断扩大，数据挖掘技术应运而生，它能够处理海量数据并从中提取有价值的信息，助力决策支持。

本研究使用密度泛函理论（DFT）描述符，对18个异羟肟酸分子进行了QSAR分析，以预测其对组蛋白脱乙酰基酶7的抑制活性。研究采用了主成分分析（PCA）、上升层次分类（AHC）、线性多元回归（LMR）和非线性多元回归（NLMR）方法。通过DFT计算获得了异羟肟酸化合物的结构和性质信息。多元统计分析建立了两个量子描述子模型（MLR模型和MNLR模型），重点关注电子亲和力（AE）、OH键振动频率（ν（OH））和NH键振动频率（ν（NH））。LMR模型显示出良好的预测性能（R2 = 0.9659，S = 0.488，F = 85，p值

多元回归分析模型y = b0 + b1x1 + b2x2 + . . . bkxk + u，在matlab环境下得到了广泛的应用。

土壤盐分对植物生长有限制作用，降低了农作物的产量并导致土壤退化。本研究利用Landsat TM多光谱数据分析了突尼斯南部盐渍土壤的情况。研究采用主成分分析（PCA）和聚类分析，确定了最相关的光谱指数，快速预测受盐影响的土壤区域。共收集了66个土壤样本，用于验证地面真实数据。研究发现，电导率与近红外光谱和短波红外光谱的光谱指数高度相关。不同的光谱指数被应用于Landsat数据的光谱带。统计数据显示，近波段和短波红外波段（波段4、波段5和波段7）与盐度指数（SI 5和SI 9）之间的相关性最强。聚类分析揭示了电导率EC与光谱指数（如abs4、abs5、abs7和si5）之间的显著相关性。主成分分析结合了遥感数据的反射带和光谱盐度指数，显示出第一主成分与可见域的光谱带和盐度指数相关性最高，第二主成分与近红外和短波红外的光谱指数紧密相关。总体而言，电导率EC与第二主成分（PC2）呈高度负相关（R2 = -0.72），而与第一主成分（PC1）的相关性较弱。

模型预测控制(MPC)涉及预测和优化未来时间段内的时变过程，可适用于线性或非线性模型。使用APOPT、IPOPT等大规模非线性规划求解器，解决数据协调、移动范围估计、实时优化、动态仿真和非线性MPC问题。该方法支持离散和连续系统的控制策略。示例文件包括：1. apm1_lti - 将任何LTI模型转换为APM格式；2. apm2_step - 执行步骤测试以确保模型准确性；3. apm3_control - 调整MPC设定值以实现新的目标值。详细文档和问题解答可访问：http://apmonitor.com/wiki，同时定期举办网络研讨会演示新应用和提供教程。