经济预测

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基于智能数据挖掘的经济预测与分析
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。
基于Matlab的燃油经济性能预测工具
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。
经济预测中的神经网络模型验证代码
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
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。
神经网络技术预测煤矿综采工作面经济指标
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。
银行经济预测和金融统计分析在大数据环境下的应用
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。
经济调度优化算法MATLAB实现
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。
Julia语言量化经济学讲义
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。
MATLAB在经济分析中的应用
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。
SAS系统经济统计分析应用
SAS系统在经济统计分析中广泛应用于数据管理、统计建模、数据可视化等方面,为经济学家和研究人员提供高效的数据分析工具。