预测模型有哪些（时间序列预测模型有哪些）

网络流量预测模型有哪些

网络流量预测模型有LSTM，还有GRU，还有一些最新的深度学习模型

数学建模预测方法有哪些

类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、数学规划（线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划）、机理分析、排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法（禁忌搜索算法，模拟退火算法，遗传算法，神经网络）。

用这些方法可以解下列一些模型：优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型。

拟合与插值方法（给出一批数据点，确定满足特定要求的曲线或者曲面，从而反映对象整体的变化趋势）。

在优化方法中，决策变量、目标函数（尽量简单、光滑）、约束条件、求解方法是四个关键因素。

价格预测模型有哪些

价格预测是指对价格变化趋势做预见性测算和判断。其过程是： 从过去和现在已知的价格状况出发，利用一定的方法和技巧模拟未知的中间过程，推断出未来的结果。从时间上划分，有长期(五年以上) 价格预测，中期 (一至五年) 价格预测，短期 (计划年度) 价格预测；从范围上划分，有宏观价格预测和微观价格预测。前者指对理论价格体系、全社会物价总水平及各大类商品价格水平的预测： 后者指单项或单个商品价格、供求关系变化趋势的预测等。价格预测有多种多样的方法。

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数模预测模型那些

01、线性回归

线性回归比较经典的模型之一，英国科学家Francis Galton在19世纪就使用了 "回归 "一词，并且仍然是使用数据表示线性关系最有效的模型之一。线性回归是世界范围内，许多计量经济学课程的主要内容。学习该线性模型将让你在解决回归问题有方向，并了解如何用数学知识来预测现象。

02、逻辑回归

虽然名为回归，但逻辑回归是掌握分类问题的最佳模型。学习逻辑回归有以下几点优势：

初步了解分类和多分类问题，这是机器学习任务的重要部分

理解函数转换，如Sigmoid函数的转换

了解梯度下降的其他函数的用法，以及如何对函数进行优化。

03、决策树

首先要研究的非线性算法应该是决策树。决策树是一种基于if-else规则的，相对简单且可解释的算法，它将让你很好地掌握非线性算法及其优缺点。决策树是所有基于树模型的基础，通过学习决策树，你还将准备学习其他技术，如XGBoost或LightGBM。而且，决策树同时适用于回归和分类问题，两者之间的差异最小，选择影响结果的最佳变量的基本原理大致相同，你只是换了一个标准来做。

04、随机森林

由于决策树对超参数和简单假设的敏感性，决策树的结果相当有限。当你深入了解后，你会明白决策树很容易过度拟合，从而得出的模型对未来缺乏概括性。随机森林的概念非常简单。有助于在不同的决策树之间实现多样化，从而提高算法的稳健性。就像决策树一样，你可以配置大量的超参数，以增强这种集成模型的性能。

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