经济预测

经济数据在数据挖掘算法中的应用至关重要，并衍生出许多实际应用。基于当前国际宏观经济指标，构建了数据仓库模型，并阐述其结构和实现特点。利用 SQL Server 2005 数据仓库和数据挖掘解决方案对经济数据进行分析，详细介绍了系统结构和算法实现。最后，探讨了数据挖掘应用的未来发展趋势及其在经济领域的 关键技术。

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。

这是一个专注于将计算机科学技术应用于经济学相关主题的项目，我们致力于建立一个易于使用的工具箱，用于后端经济预测神经网络模型的验证。我们使用Python脚本构建了神经网络，用于预测经济和金融数据。项目中主要采用Keras作为主要框架，后端基于TensorFlow。我们将26个汇率时间序列输入到循环神经网络中，使用滞后值预测CAD-USD汇率未来的变化。项目代码库包含NumPy、Pandas和Scikit-learn等数据处理库，以及Matplotlib和Bokeh用于可视化。

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。

经济预测：Git上的美国经济预测模型 项目细目：作为一名应用经济学家，我长期从事的项目之一是预测以国内生产总值衡量的美国经济的短期走势。为此，我使用了两个向量自动回归(VAR)模型的集合。这是一项基于线性的技术，涉及获取多个相关因素。每个变量都预测了一个周期后，将它们用作彼此的预测，再将这些预测作为新的数据输入进行下一周期的预测，依此类推，直到生成完整的未来预测。 工具转型：传统上，我是使用Stata来完成这些操作的，但由于转向数据科学领域，现在已经迁移至Python作为主要的分析环境。 迁移Python的优势 减少系统切换：无需在Python与Stata之间来回切换，Python成为一站式解决方案。 灵活性更强：Python作为一种编程语言，灵活性远超Stata，能更轻松地实现数据处理和建模需求。 未来，该模型将在Git上发布，供更多研究者参考和协作。

基于神经网络的自学习方法，应用人工神经元网络系统理论，在西山煤电集团东曲矿综采工作面的实际资料统计分析基础上，预测工作面的日进度、日产量、回采工效率、坑木消耗、配件消耗等综合技术经济指标，预测结果精确度高，与实际相符。这一研究方法为煤矿综采工作面的计划、生产和管理提供了新的预测决策方法。

随着大数据技术的进步，银行经济预测和金融统计分析在当前背景下显得更加重要和复杂。大数据技术的引入使得银行业能够更精确地预测经济趋势和分析金融数据，从而提高决策效率和市场应变能力。

在MATLAB中，采用粒子群算法（PSO）和嵌套粒子群算法（Nested PSO）对经济调度进行了优化。代码结构清晰，注释详细。

量化经济建模讲义这份由 Thomas J. Sargent 和 John Stachurski 设计编写的讲义， 使用 Python 和 Julia 语言， 深入讲解了量化经济建模。

随着计算工具的进步，MATLAB正日益成为经济分析中不可或缺的工具。