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灰色模型在好多数学模型里都用到，这里主要是利用灰色模型预测房价
灰色预测模型是一种常用的预测方法，可以在不完全数据和不确定性条件下进行预测分析。本文从理论基础、模型构建、应用案例等方面对灰色预测模型进行深入解析，并结合实际应用场景，探讨了其在经济、环境、教育等领域
如何使用Python实现灰色预测模型，以及示例中使用的输入和预测数据。此外，文章还讲解了如何根据需要修改输入和输出的格式和数据。如果你想学习如何使用Python进行预测分析，本文会给你带来一些启发。
灰色预测和ARIMA模型是常用的时间序列预测方法，用于对含有不确定因素的系统进行预测。灰色预测通过关联分析和生成处理，建立微分方程模型来预测未来发展趋势。ARIMA模型则基于自回归移动平均模型进行预测
关于人工神经网络预测的模型，写论文可以参考
砂土填埋箱涵顶部土压力系数及土拱数值计算，程奇云，李永刚，本文采用正交分析法对中国北方常见的砂性覆土条件下箱涵顶部土压力系数进行试验设计，并对其以及土拱效应进行数值试验研究。研究
为了研究盐岩的蠕变特性,利用RLW-2000岩石流变试验机对盐岩试件进行了三轴压缩分级加载蠕变试验。试验结果表明:在围压一定的情况下,随着轴向应力增大,盐岩瞬时应变、蠕变应变以及蠕变速率等均随之增大,
采用微分方程描述方法,建立了单轴和三轴情况下岩石全程应力应变过程中的非线性蠕变损伤模型,分析了岩石的蠕变损伤过程和对应阶段的稳定性,讨论了蠕变损伤过程中模型参数的变化规律及其对应的稳定性.第1阶段蠕变
基于岩石单轴拉、压作用下加速蠕变曲线的幂函数拟合分析,推导了二元件黏塑性蠕变模型中黏性元件的非线性表达式,并将建立的非线性黏塑性模型与Burgers蠕变模型串联建立一个新的非线性黏弹塑性拉、压蠕变模型
为减少岩石蠕变模型参数辨识的繁冗计算,探讨一种可靠、高效的岩石蠕变模型辨识方法。以M-K(伯格斯)蠕变模型为例,给出蠕变模型参数辨识方法,并编写Matlab算法函数通过COM组件从而剥离出程序,借助V
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