回归分析模型 对不良贷款的预测

结合回归分析与改进GA-SVR的风机噪声预测，余金，何山，针对风电机组噪声测量过程复杂的状况，研究IEC61400-11风电机组噪声测量标准，提出用非声学参数对机组噪声的A计权声压级进行预测。�

统计分析了综采工作面日产量(日进度)与相对瓦斯涌出量之间的关系,并采用MATLAB曲线拟合工具,通过反复筛选,找出了符合实际规律的双曲线型和指数型回归预测模型以及预测的置信区间,可以更好地预测瓦斯涌出

对时间序列和时间序列模型，及其预测方法做了一些说明

三种预测方法，包括时间序列分析、灰色预测模型和神经网络。其中时间序列分析包括季节分解、指数平滑和ARIMA模型，可用于描述过去、分析规律和预测未来。灰色预测模型适用于数据量少的场景，而神经网络则适用于

使用Python编写代码，建立二元回归线性模型对数据进行分析和预测。首先，根据数据的特点，选择6个解释变量X1、X2、X3、X4、X5和X6，并分别与被解释变量Y建立一元线性回归模型。根据每个一元线性

在实际工程中,可以采用灰色理论来预测小导管注浆效果的变化。但是一般的灰色模型在预测的时候有一定的局限性,通过使预测值的总的相对残差达到最小的分量作为灰微分方程的第i个值。这样的改进使数据的各个信息得到

该源代码可直接应用于数据替换，无需额外基础代码注释。非常详细的演示了Elman神经网络回归预测的过程，适合学习和研究。代码包括以下内容：（1）详细的分节设置和注释，便于学习理解。（2）实现了隐含层节点

该MATLAB程序通过BP神经网络实现数据回归预测。使用方法：将所有文件放置在MATLAB当前文件夹中。运行除Main.m以外的所有m文件。运行Main.m，获取预测结果。功能：可自

详细说明马尔科夫链以及形象阐述其实质,运用马尔科夫链分析天气预测,信用贷款问题,以及教学评估的评价等等。

利用回归分析研究煤层对瓦斯的吸附能力,模型分析充分说明了煤层吸附瓦斯量取决于煤层对瓦斯的吸附能力、瓦斯压力及温度等条件。吸附瓦斯在煤体中是以多分子层吸附的状态附着于煤的表面,瓦斯的吸附能力决定于煤质和