数学预测模型都有哪些？

1. 数学预测模型都有哪些？

预测学是一门研究预测理论，方法，评价及应用的新型科学，是软件学中的重要分支。纵观预测的思维方式，其基本理论主要有惯性原理，类推原理和相关原理。预测的核心问题是预测的技术方法，或者说是预测的数学模型。预测的方法种类繁多，例如灰色预测法，神经网络法等。本文将综合数学模型使用的几种基本的预测模型，并总结各模型的优缺点和适用范围。 

(1)自回归AR（P）模型 

(2)滑动平均MA(q)模型

2. 数学预测模型都有哪些？

预测学是一门研究预测理论，方法，评价及应用的新型科学，是软件学中的重要分支。纵观预测的思维方式，其基本理论主要有惯性原理，类推原理和相关原理。预测的核心问题是预测的技术方法，或者说是预测的数学模型。预测的方法种类繁多，例如灰色预测法，神经网络法等。本文将综合数学模型使用的几种基本的预测模型，并总结各模型的优缺点和适用范围。
(1)自回归AR（P）模型
(2)滑动平均MA(q)模型

3. 数学建模预测方法有哪些

类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、数学规划（线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划）、机理分析、排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法（禁忌搜索算法，模拟退火算法，遗传算法，神经网络）。

用这些方法可以解下列一些模型：优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型。
拟合与插值方法（给出一批数据点，确定满足特定要求的曲线或者曲面，从而反映对象整体的变化趋势）。
在优化方法中，决策变量、目标函数（尽量简单、光滑）、约束条件、求解方法是四个关键因素。

4. 预测模型的建模方法

预测模型的建模方法回归分析法，时间序列分析法，灰色预测法。
回归分析法
基本思想：根据历史数据的变化规律，寻找自变量与因变量之间的回归方程式，确定模型参数，据此预测。回归问题分为一元和多元回归、线性和非线性回归。

特点：技术比较成熟，预测过程简单;将预测对象的影响因素分解，考察各因素的变化情况，从而估计预测对象未来的数量状态;回归模型误差较大，外推特性差。
适用范围：回归分析法一般适用于中期预测。回归分析法要求样本量大且要求样本有较好的分布规律，当预测的长度大于占有的原始数据长度时，采用该方法进行预测在理论上不能保证预测结果的精度。另外，可能出现量化结果与定性分析结果不符的现象，有时难以找到合适的回归方程类型。
时间序列分析法
基本思想：把预测对象的历史数据按—定的时间间隔进行排列，构成一个随时间变化的统计序列，建立相应的数据随时间变化的变化模型，并将该模型外推到未来进行预测。
适用范围：此方法有效的前提是过去的发展模式会延续到未来，因而这种方法对短期预测效果比较好，而不适合作中长期预测。
灰色预测法
基本思想：将一切随机变量看作是在一定范围内变化的灰色变量，不是从统计规律角度出发进行大样本分析研究，而是利用数据处理方法(数据生成与还原)，将杂乱无章的原始数据整理成规律性较强的生成数据来加以研究，即灰色系统理论建立的不是原始数据模型，而是生成数据模型。

适用范围：预测模型是一个指数函数，如果待测量是以某一指数规律发展的，则可望得到较高精度的预测结果。影响模型预测精度及其适应性的关键因素，是模型中背景值的构造及预测公式中初值的选取。

5. 数模预测模型那些

01、线性回归线性回归比较经典的模型之一，英国科学家Francis Galton在19世纪就使用了 "回归 "一词，并且仍然是使用数据表示线性关系最有效的模型之一。线性回归是世界范围内，许多计量经济学课程的主要内容。学习该线性模型将让你在解决回归问题有方向，并了解如何用数学知识来预测现象。

02、逻辑回归虽然名为回归，但逻辑回归是掌握分类问题的最佳模型。学习逻辑回归有以下几点优势：初步了解分类和多分类问题，这是机器学习任务的重要部分理解函数转换，如Sigmoid函数的转换了解梯度下降的其他函数的用法，以及如何对函数进行优化。03、决策树首先要研究的非线性算法应该是决策树。决策树是一种基于if-else规则的，相对简单且可解释的算法，它将让你很好地掌握非线性算法及其优缺点。决策树是所有基于树模型的基础，通过学习决策树，你还将准备学习其他技术，如XGBoost或LightGBM。而且，决策树同时适用于回归和分类问题，两者之间的差异最小，选择影响结果的最佳变量的基本原理大致相同，你只是换了一个标准来做。

04、随机森林由于决策树对超参数和简单假设的敏感性，决策树的结果相当有限。当你深入了解后，你会明白决策树很容易过度拟合，从而得出的模型对未来缺乏概括性。随机森林的概念非常简单。有助于在不同的决策树之间实现多样化，从而提高算法的稳健性。就像决策树一样，你可以配置大量的超参数，以增强这种集成模型的性能。

6. 预测模型建立的方法有哪些

答：1、了解目标建立预测分析模型应该有明确的目标，如风险和欺诈管理、预测收入、财务建模，社交媒体影响力，管理营销活动、运营效率等。2、确定问题该模型旨在识别组织的问题。从分析中获得的结果用于指导运营人员和经理，以解决组织中的任何问题。3、确定流程这涉及改进机会的过程。对于数据科学家来说，评估需要修改以执行模型结果的特定过程非常重要。4、性能指标识别良好的绩效指标产生的结果可以衡量整体组织目标的改进数量。如果指标显示所采取的行动没有好处，则可以采取不同的方法来满足目标的需求。

5、选择和准备用于建模的数据有三种类型的数据可用于建模：人口统计、行为和心理。可能需要清理数据。变量应定义良好，也可以合并多个数据集。6、模型开发方法组织可以选择几种开发方法，例如敏捷软件开发、动态系统开发模型、功能驱动开发、快速应用程序开发、系统开发生命周期等。7、随机数据采样该技术主要用于选择、操作和分析数据点的子集，以识别数据集中的模式和趋势。它有助于以高效、快捷的方式构建和执行模型的结果。

8、数据治理计划它也可以被称为任何强大的数据管理计划的基础组成部分，因为通过组织治理的努力可以提高绩效和效率。9、模型的实施在开发和验证模型之后，在系统中实现模型非常重要。模型实施有几个系统，如账户管理系统、决策系统、客户关系管理系统、分析平台、收集系统等。10、构建和部署模型部署模型有助于在决策过程中获得分析结果。主要有三种部署方法，分别是：①对模型进行运营有效性评分②与报告集成，以进行协作和咨询③与应用程序集成以实现运营业务

7. 数学建模中的评估模型有哪些？

评价类数学模型有：一、层次分析法（1、构造两两比较判断矩阵 2、单一准则下元素相对权重计算及一致性检验 3、一致性检验 4、计算各层元素对目标层的总排序权重）
                 二、灰色关联分析体系
                 三、DEA评价体系（1、比率模式 2、超级效率模式 3、线性规划模式 4、超级效率之多阶排序模型）
                 四、模糊数学评价模型

8. 数学建模主要有哪些分析方法？

2常用的建模方法(I)初等数学法。主要用于一些静态、线性、确定性的模型。例如，席位分配问题，学生成绩的比较，一些简单的传染病静态模型。(2)数据分析法。从大量的观测数据中，利用统计方法建立数学模型，常见的有：回归分析法，时序分析法。(3)仿真和其他方法。主要有计算机模拟(是一种统计估计方法，等效于抽样试验，可以离散系统模拟和连续系统模拟)，因子试验法(主要是在系统上做局部试验，根据试验结果进行不断分析修改，求得所需模型结构)，人工现实法(基于对系统的了解和所要达到的目标，人为地组成一个系统)。(4)层次分析法。主要用于有关经济计划和管理、能源决策和分配、行为科学、军事科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗、环境等领域，以便进行决策、评价、分析、预测等。该方法关键的一步是建立层次结构模型。