价格预测

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。

这是一个关于黄金价格预测的简单项目思维导图。为了帮助新手入门并提升动手能力，该资源不包含已完成的项目，但导图中包含项目流程和代码，可以作为学习和实践的参考。

概述：本脚本利用MATLAB中的ARIMA模型对股票价格进行预测，使用实际生活数据进行探索。该过程涵盖了如何处理时间戳数据并优化ARIMA模型的参数（包括积分阶数、自回归阶数和移动平均阶数）。在进行ARIMA建模之前，进行了探索性数据分析并将数据转换为平稳状态。文中还强调了在拟合优度检查时要注意的关键指标。预测结果将通过蒙特卡罗模拟进行验证。 [注：不推荐任何特定的交易策略、因素或方法] 主要特点：1）使用雅虎财经下载的数据和MATLAB的时间表对象处理 2）探索性数据分析转换数据为平稳状态 3）ARIMA模型建模 4）股票价格预测重点：MATLAB计量经济学工具箱

基于天池大赛“零基础入门数据挖掘–二手车交易价格预测”的数据集，对二手车交易价格的数字特征进行分析。分析内容包括：1. 相关性分析: 分析各个数字特征与目标变量（二手车交易价格）之间的相关性，识别关键影响因素。2. 偏度和峰度分析: 计算并可视化各个数字特征的偏度和峰度，判断数据分布特征，例如数据是否对称、是否存在异常值等。3. 单变量分布可视化: 使用直方图、密度图等可视化方法展示各个数字特征的分布情况，直观了解数据的集中趋势和离散程度。4. 双变量关系可视化: 使用散点图、热力图等可视化方法展示数字特征两两之间的关系，探索特征之间的潜在关联。5. 多变量回归分析: 建立多个数字特征与目标变量之间的回归模型，量化分析各个特征对目标变量的影响程度。上述分析将使用Python语言和相关数据分析库实现，例如Pandas、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib等。

本 Jupyter notebook 提供了纽约房地产销售价格预测的可视化。

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

Matlab应用：电力负荷与价格预测网络研讨会案例分析。演示文稿和Matlab®代码，展示系统负荷和价格预测的实际案例研究。

煤炭作为我国重要的能源之一，其价格波动直接影响能源市场稳定和煤炭行业发展。结合多元线性回归和灰色关联分析，从秦皇岛煤炭历史价格出发，识别了影响煤炭价格的主要因素，包括价格基数、新能源竞争、国内消耗需求以及进出口量等。针对预测方法，比较了ARMA和LSTM神经网络的效果，发现LSTM在长期依赖性和非线性模式预测方面更为优越。疫情爆发和气候变化等外部因素也被纳入模型优化，以提升预测精度。研究结果不仅为煤炭市场的宏观调控提供科学依据，也为煤炭行业的健康发展提供了合理建议。

步骤一：区域选择点击“price0 area”按钮，选择需要截图的区域。步骤二：数字识别点击“price0 dist”按钮，识别所选区域内的数字。请确保区域内仅包含数字、负号和小数点，程序不支持识别所有字体。步骤三：采集设置- 勾选“collect num”并填写需要采集的数字个数，或勾选“collect time”并设置时间范围进行数据采集。- 一天内可设置两个时间段，但时间段不可重叠。步骤四：间隔设置设置采集时间间隔。步骤五：开始采集点击“start price0 collect”按钮开始采集数据，采集完成后程序对话框将自动弹出。

这个学术项目通过波动率分析捕获、建模和预测股票行为。