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TA的每日心情 | 无聊
2018-1-31 11:09 |
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为了鼓励国赛的同学，尽力分享之前收藏的一些数据文件和各种文献。1 U: e$ J$ d" r2 h& }( o+ |. s
文献部分整理分类工程庞大，只能整理一点发一点，原贴可能不定期更新。主贴最后已经放了打包的文献。
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6 D9 H/ f; q$ K7 ]/ U线性回归模型-通用文献包括预测相关、最小二乘相关以及模糊线性回归相关。% E4 d w% r# a! K# L) R" N
线性回归预测文献：
1 [ ?" _2 U) t2 H
（1）线性回归预测：灰色—线性回归组合.caj
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4 Y5 f+ Z+ \* J9 ~7 n+ \# p
（2）线性回归预测：GM(1,1)模型和线性回归的组合.caj
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1 Q2 Q$ f9 ^# k% J% ^
（3）线性回归预测：LR型模糊数.caj
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' m0 o0 F) n- x2 H0 j, G
（4）线性回归预测：关联规则改进.caj
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0 V4 k7 n3 q; }1 Y2 V- [
（5）线性回归预测：灰色线性回归模型.caj
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+ E: {% C+ f, T; ]3 L
（6）线性回归预测：利用线性回归作预测的研究.caj
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# F" |/ f3 `5 o F4 Y: E' u: A
（7）线性回归预测：回归系数的平衡LS估计及预测.caj
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7 Z$ n" |% y) F; i- M( N1 W+ j1 y
（8）线性回归预测：与时间序列加法预测模型.caj
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( n: X: W2 J; f$ T5 x
% v9 i$ F, R2 _6 B4 @$ T& B- a! O
线性回归2-预测.rar
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7 {0 R8 @ ?* w; m2 z ^' v: V4 ?: T' z
线性回归与最小二乘法文献：
8 x2 L5 x5 j9 o7 i$ D% G
（1）最小二乘辨识：滤波 伪线性回归.caj
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( a4 H# n& n2 R) V" \
（2）线性回归建模：整体最小二乘.caj
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% | F0 |/ b; H$ Y8 K& }
（3）线性回归迭代：总体最小二乘.caj
(215.81 KB, 下载次数: 0)
( `" F. ]9 ]: k$ {! @
（4）系统线性回归：最小二乘法 检验.caj
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, ~8 a: q5 Y* z: i2 x/ y R# L/ A
（5）线性回归模型：稳健总体最小二乘解算.caj
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& q9 [% \7 k( }9 |
（6）线性回归模型：总体最小二乘平差算法 应用.caj
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% E2 e5 d: {) J* [- k9 z! Y3 _
（7）线性回归模型：加权最小二乘估计 权值计算方法.caj
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1 [0 s! z. _: Z) Y1 D
（8）线性回归模型：整体最小二乘.caj
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9 j5 D4 W0 X* B) G
（9）线性回归模型：总体最小二乘 迭代算法.caj
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n7 T$ e) A3 B0 z3 E# M: A
（10）线性回归模型：总体最小二乘 统一模型及解算.caj
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) U4 V E. F# f9 K/ e
7 t' l& V2 t5 ]" S& S( {
线性回归3-最小二乘法.rar
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3 B$ J# X2 W7 ]
z' w! N v% d! x1 b7 |
模糊线性回归文献：
& A8 ~% J: k$ f
（1）线性回归模型：LR模糊数据.caj
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; i8 ]. H1 R `: y6 _* \7 g
（2）线性回归模型：LR型模糊数 参数估计 预测.caj
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2 ]6 Z0 n, m( K: l
（3）线性回归模型：多目标规划法 模糊线性回归分析.caj
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（4）线性回归模型：模糊Cook距离 模糊线性回归模型 统计诊断.caj
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（5）线性回归模型：模糊结构元方法 模糊线性回归模型.caj
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（6）线性回归模型：正态模糊数 模糊线性回归.caj
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5 w8 j6 O+ Y# U
（7）线性回归模型：模糊加权 S-N曲线回归分析.caj
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1 a5 \, a/ G4 T% y
（8）线性回归模型：模糊数据.caj
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: O+ G6 q2 a+ q& e5 [! _# \
（9）模糊线性回归模型.caj
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$ l2 x" ?7 O5 H; q- H
（10）线性回归模型：模糊 参数估计.caj
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/ w7 @. r& o6 O- I. l9 T) w
（11）线性回归模型：模糊 修正.caj
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线性回归4-模糊线性回归.rar
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发表于 2016-9-7 14:36
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