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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。
x1 [4 f- d3 z: L/ ]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。/ ~( x0 B0 L& K; j
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# ~# B' b5 k M \( i# }1 k: {/ W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。; g) w4 x3 H# X5 k2 P" y
线性回归预测文献:
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(1)线性回归预测:灰色—线性回归组合.caj
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5 j# }! d! ^- u# L7 @! t. r/ C
(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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(3)线性回归预测:LR型模糊数.caj
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(4)线性回归预测:关联规则改进.caj
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+ f8 s( x' O* m! i2 D; A6 q0 k
(5)线性回归预测:灰色线性回归模型.caj
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8 }+ k& x. p& C
(6)线性回归预测:利用线性回归作预测的研究.caj
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* o |, g4 Z: ]0 |! T/ `* i
(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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) ~* H1 ^. _" b' v
(8)线性回归预测:与时间序列加法预测模型.caj
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5 {3 W* W/ G# F# @ w
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- M- l4 N$ W& O5 H- t+ A" h* u线性回归与最小二乘法文献:- I# v. V/ O" {" C, c" I
(1)最小二乘辨识:滤波 伪线性回归.caj
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; d% o8 k( o1 J" Y# A, ]
(2)线性回归建模:整体最小二乘.caj
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# L. u M# U( d$ T8 z/ C4 V
(3)线性回归迭代:总体最小二乘.caj
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% d: n6 S. N8 I# C! q
(4)系统线性回归:最小二乘法 检验.caj
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" V( u8 X9 {) S: j+ t
(5)线性回归模型:稳健总体最小二乘解算.caj
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(6)线性回归模型:总体最小二乘平差算法 应用.caj
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0 n! O+ E @6 B& ]
(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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8 A9 Q4 {. ~+ T; k
(8)线性回归模型:整体最小二乘.caj
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$ i+ i: L) l$ b, s2 N
(9)线性回归模型:总体最小二乘 迭代算法.caj
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+ p5 w8 G, Q/ i# f+ \8 b. 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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Q2 X; q. y1 Q9 ~: F# n9 w
y) e+ C# j( m$ Q
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模糊线性回归文献:: V$ v+ ~/ I1 N- Y/ Y
(1)线性回归模型:LR模糊数据.caj
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, b( ^8 |5 e, p# `$ l
(2)线性回归模型:LR型模糊数 参数估计 预测.caj
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(7)线性回归模型:模糊加权 S-N曲线回归分析.caj
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(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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