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深入探讨了灰色理论在旅游需求预测中的应用，并对相关算法进行了详细分析。论文首先介绍了灰色预测的基本原理和模型构建方法，然后结合旅游需求预测的特点，构建了基于灰色理论的旅游需求预测模型。在此基础上，文章
GRU-ARIMA时间序列预测 GRU和ARIMA模型用于时间序列预测,其中GRU可用于短期和长期预测。使用GRU和ARIMA模型进行时间序列预测,其中GRU可以进行短期预测和长期预测。
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为了实现对消费者复杂的感性需求降维，提出了一种基于设计结构矩阵（designstructurematrix，DSM）和遗传算法（geneticalgorithms，GA）的消费者感性需求聚类方法。通过
基于PCA和SVM的备件需求预测模型，姚菲，张翼，针对目前大量零值的备件预测方法精度不高的问题本文提出了主成分分析和支持向量机回归相结合的方法，对需求进行预测。首先整理分
基于KMV模型对我国上市公司股改前后的实证研究，郭二伟，，本文结合我国现阶段股制改革，应用KMV模型对我国证券市场进行实证研究。首先应用GARCH(1,1)模型计算上市公司股权价值的年波动率，而�
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