BP神经网络进行时间序列预测

TOPSIS 模型是 Hwang 和 Yoon 于 1981 年首次 提出，它是一种根据有限评价对象与理想化目标接 近程度进行排序的方法，通过计算评价对象的最优 值和最劣值来进行排序，当评价对象与最优值最接 近且与最差值最远时则为最优对象，反之为最差。 TOPSIS 评价法对原始数据利用较充分，适用于样本 量大、分布广的数据。基于 DPSIR 模型构建的评价指 标体系运用 TOPSIS 模型进行评价。计算过程数据指标属性 1 -1 -1 -1 评价对象 ..

数据年份 涌水量（亿m³） 2001 1.66 2002 1.34 2003 1.59 2004 2.27 2005 2.16 2006 2.13 2007 1.99 2008 1.89 2009 1.38 2010 1.03 2011 1.16 2012 1.76 2013 1.61 2014 1.51 2015 1.30 2016 2.

原理对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。数据结果代码微信小程序...

数据年份 ndvi 平均气温 降水量 相对湿度 1988 0.4913 18.345229 148.5 56.7 1989 0.4472 17.530815 99.3 55.4 1990 0.4412 17.84865 122.4 54.2 1991 0.4586 18.074748 88.9 53.5 1992 0.3642 18.72435 1

背景 有一份城镇GDP相关的数据，共有9个地区分别11年（2008~2018）的数据，无缺失数据因而为9*11=99个样本。数据中包括X1(城乡居民年末储蓄存款), X2(年末常住人口), X3(城镇化率), X4(教育支出)共4个自变量，因变量为GDP。现希望研究4个自变量对于GDP的影响情况。以及数据值较大，为防止异方差问题因而进行过取对数处理。 理论 面板模型可继续分为三种类型，分别是FE模型，POOL模型(就是普通的OLS回归)和RE模型。最终应...