灰色模型在房价中的预测

提出了一种基于离散傅里叶变换(DFT)的灰色预测方法.首先将电量负荷序列采用离散傅里叶变换,分解出表征负荷规律性的各种频率分量,再对其进行组合重构,组合成周期T〉7d的低频分量和周期T≤7d的剩余高频

基于VB的_灰色模型预测_和_线性回归预测

为提高短时交通流预测模型精度，分析了GM(1，1)模型和灰色Verhulst模型的特点，发现GM(1，1)模型适用于具有较强指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，而Verhulst模型则适用于非单调

利用基于灰色GM（1.1）预测模型的电力负荷预测算法，对2010-2018年的电力负荷数据进行预测分析。该模型基于灰色预测理论，通过分析历史负荷数据和相关因素，可以准确预测未来一段时间内的电力负荷情况

机器学习算法进行非时间序列的房价预测，多模型融合为主要思想，提升算法Xgboost

本文介绍机器学习数据集和房价预测模型的应用，同时含有经过百度飞桨重写的房价预测模型。此模型可以根据机器学习数据集提供的数据进行学习，从而预测房价。更多详细信息请参考文中内容。

优化的多变量变步长灰色模型及其在路基沉降预测中的应用，郝忠，付操，软土地基上修筑公路的路基沉降受复杂因素影响，其变化是一个系统过程。传统的单变量或等步长灰色预测模型未考虑监测点间的系统关

为实现对露天煤矿安全生产事故的超前预防预控,结合某露天煤矿安全隐患排查治理系统中的隐患排查数据,在传统灰色GM(1,1)模型的基础上,建立了两种改进的预测模型:BX灰色模型和BX灰色马尔可夫模型。通过

兼顾时间序列模型和多因素回归模型来预测房地产价格，对市场自发展趋势和外部因素影响得出的合理的模型

很好的模型估算房价根据历年来测今年的