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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。: _& l0 k: d3 @( V" X3 F3 y- a
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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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。1 N; Q+ u& r* J0 `# \
线性回归预测文献：5 P$ R, j* @( a4 {) z
（1）线性回归预测：灰色—线性回归组合.caj
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+ B4 G% x" I9 G3 X; f0 Z
（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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* ^; R6 I' S+ ?/ _' j9 ^- U9 q
（3）线性回归预测：LR型模糊数.caj
(3.1 MB, 下载次数: 0)
5 i% b0 \, G* ~7 d$ [
（4）线性回归预测：关联规则改进.caj
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; y p8 K- H a [* Q$ K3 d
（5）线性回归预测：灰色线性回归模型.caj
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（6）线性回归预测：利用线性回归作预测的研究.caj
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% s7 R' Y4 P/ O- \/ R$ Y! |+ n1 Y5 ?
（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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8 J% O( K8 k5 J% B3 L, [, [
（8）线性回归预测：与时间序列加法预测模型.caj
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8 r; s: _! V# }3 \. ]) C% _1 c: Y s
线性回归2-预测.rar
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7 }3 Q* v* c+ S+ \+ d( {6 g线性回归与最小二乘法文献：6 r5 ~9 T& t7 B0 _8 U
（1）最小二乘辨识：滤波 伪线性回归.caj
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9 S7 V2 Q7 X+ V j8 U
（2）线性回归建模：整体最小二乘.caj
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3 r# |4 l9 G' |+ w$ [8 Z
（3）线性回归迭代：总体最小二乘.caj
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. w( p$ @8 l7 L4 _; V, Z7 V
（4）系统线性回归：最小二乘法 检验.caj
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. j$ @1 I! ]+ v, L$ `7 D J
（5）线性回归模型：稳健总体最小二乘解算.caj
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; ?# y, i+ Q+ ^4 x
（6）线性回归模型：总体最小二乘平差算法 应用.caj
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" L% m5 W4 k& l/ Z
（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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6 W2 ?) r0 a" b: P
（8）线性回归模型：整体最小二乘.caj
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, g' j' F4 B, _+ W4 f
（9）线性回归模型：总体最小二乘 迭代算法.caj
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' O/ q" ?' B7 y& p
（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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2 Z# _7 S( l% }. g' ~
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线性回归3-最小二乘法.rar
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! @+ Z! a0 ~, Q
. L# j9 ~+ X: B* a7 I
模糊线性回归文献：
/ q, U- n& A( |# }
（1）线性回归模型：LR模糊数据.caj
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/ r `$ y3 p8 e1 P! P* \
（2）线性回归模型：LR型模糊数 参数估计 预测.caj
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7 ^ ]( K- H9 m2 }
（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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3 S4 S" k+ w) I5 _
（7）线性回归模型：模糊加权 S-N曲线回归分析.caj
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（8）线性回归模型：模糊数据.caj
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- I9 `* n% i; V: h! r8 f
（9）模糊线性回归模型.caj
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（10）线性回归模型：模糊 参数估计.caj
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（11）线性回归模型：模糊 修正.caj
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1 I& d9 E2 J8 ^5 H' R/ s" H# J
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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