预测研究

透明预测：研究论文

本论文探讨了政府使用计算机化流程预测人类行为的能力，关注缺乏透明度的严重关注。论文提出一个全面的概念框架，了解透明性在自动预测建模中的作用。分析了预测建模过程的信息流，提出了实现透明度的策略。论文寻求透明性的根源，分析了限制透明度的反对论点。最后，论文提供了一个创新的政策框架，以实现透明度。

数据挖掘 11 2024-04-29

混沌多步预测方法研究

相空间重构在混沌多步预测中起着关键作用，首先计算第M点与其他点的距离，然后按照距离排序选择第M点的(m+1)个邻近参考点。这一方法在非线性时间序列预测中具有重要意义。

算法与数据结构 5 2024-07-17

藏医诊治综合证候预测模型研究

数据挖掘在藏医诊治中的应用 综合证候预测模型的构建 模型的评价及应用前景 数据挖掘技术在藏医中的发展

数据挖掘 9 2024-04-30

电力负荷预测模式的数据挖掘研究

电力负荷预测模式的研究显示，数据挖掘技术已经成为评估电力企业管理现代化和科学化的重要标志。在过去的十年中，中国在电力负荷预测方面取得了显著进展。

数据挖掘 7 2024-08-14

基于大数据的用户流量预测研究

随着移动网络的迅猛发展，用户面向的服务不断增加。在竞争激烈的市场中脱颖而出，提供高质量的服务至关重要。

数据挖掘 11 2024-08-03

搜索引擎广告点击意图预测研究

搜索引擎广告的点击率与其收入息息相关，而准确理解用户在查询时的广告点击意图则是提升点击率的关键。本研究利用商用搜索引擎的用户查询点击日志数据，对用户查询的广告点击率进行了统计分析，并提出了两种预测用户查询广告点击意图的方法：基于查询词内容匹配和基于贝叶斯分类。在大规模真实用户查询点击日志上的实验结果显示，这两种方法能够有效预测用户的广告点击意图，将广告投放的精度从3.0%提升至36.8%，广告投放的平均F-measure值从0.060提升至0.408。通过广告点击意图预测，可以有效减少广告的无效投放。

统计分析 9 2024-05-19

数据挖掘技术预测学生表现比较研究

本研究比较了决策树、神经网络、朴素贝叶斯、K近邻和支持向量机等数据挖掘方法的准确率，结果表明决策树和神经网络在学生表现预测方面提供了最佳准确性。

数据挖掘 11 2024-04-29

课程关联分类与学生成绩预测研究

针对学生质量参差不齐的问题，提出了一种基于频繁模式谱聚类的课程关联分类模型和学生成绩预测算法。利用 Apriori 和 FP-growth 算法对课程进行关联分析，为学生提供有针对性的学业指导。同时，通过谱聚类算法进行课程分类，为高校教学改革和管理决策提供依据。实验结果表明，FP-growth 算法在虚警率和漏检率方面优于 Apriori 算法。

数据挖掘 9 2024-04-30

PM2.5空气质量预测模型研究

基于数据挖掘和机器学习，该研究比较了三种模型（LSTM、自回归和SVM）对德里地区PM2.5空气水平的预测能力。实验结果表明，支持向量回归模型在预测准确率方面优于其他模型，通过输入包括氮氧化物、二氧化硫等其他污染物的信息，模型能够更全面地预测PM2.5浓度。该研究重点关注了德里阿南德·维哈尔地区，这是一个严重受污染的地区。

数据挖掘 10 2024-05-25

基于动态轨迹模式挖掘的位置预测方法研究

针对海量用户轨迹数据，该研究提出了一种名为PRED的动态轨迹模式分析和位置预测方法。PRED方法首先利用改进的模式挖掘模型从轨迹数据中提取频繁模式（T-模式）。随后，该方法使用DPTUpdate算法构建名为DPT（dynamic pattern tree）的快捷数据结构，该结构蕴涵时空信息，用于存储和查询移动对象的T-模式。最后，PRED方法通过Prediction算法计算最佳匹配度，预测移动对象的轨迹位置。基于真实数据集的对比实验结果表明，PRED方法能够提供动态分析能力，其平均准确率达到72%，平均覆盖率达到92.1%，相较于现有方法，预测效果显著提升。

数据挖掘 10 2024-05-26