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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。" m% x2 K! P: U4 q- s6 O# \
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。
/ h6 R) l ~6 l3 F: u线性回归预测文献：& B9 l- O' d5 k" N. G C# N% W% M
（1）线性回归预测：灰色—线性回归组合.caj
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1 I/ n7 B4 _* Y" e
（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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5 ]# E1 n- \) e: U
（4）线性回归预测：关联规则改进.caj
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（5）线性回归预测：灰色线性回归模型.caj
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: V7 C5 a- W( [
（6）线性回归预测：利用线性回归作预测的研究.caj
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- P' t$ c4 K6 ?, T$ [
（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）线性回归预测：与时间序列加法预测模型.caj
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* @$ }" T5 y% }& _! n6 l# p, W1 Q% k x2 z' x4 c- b3 r9 v
线性回归2-预测.rar
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9 V+ _# I0 K% O, Z' {* |& d/ g7 L线性回归与最小二乘法文献：
- C" O7 L. \4 y5 ?1 A. M
（1）最小二乘辨识：滤波 伪线性回归.caj
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X* P* w+ ^2 p4 n" y# _& z
（2）线性回归建模：整体最小二乘.caj
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& l5 f0 v- L* r
（3）线性回归迭代：总体最小二乘.caj
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' Z) o) o. l) Q4 p6 q7 g, w3 g, R) }
（4）系统线性回归：最小二乘法 检验.caj
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: A4 l; L2 \# R+ D! m) {
（5）线性回归模型：稳健总体最小二乘解算.caj
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1 B" D! n8 ], {5 Z" A0 P
（6）线性回归模型：总体最小二乘平差算法 应用.caj
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4 y5 S; k* Z w& @! U9 M7 N
（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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% H! W$ C: ?& F3 d0 z& Y6 \
（8）线性回归模型：整体最小二乘.caj
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. `. I% X' C: C9 W* }
（9）线性回归模型：总体最小二乘 迭代算法.caj
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（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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线性回归3-最小二乘法.rar
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' D7 S/ }# {3 i* W: [4 f* F
' s0 C; v E# g模糊线性回归文献：- c: c' k/ I: k8 j) B
（1）线性回归模型：LR模糊数据.caj
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# c3 W, [+ \& x/ f5 S8 _
（2）线性回归模型：LR型模糊数 参数估计 预测.caj
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# w' o& W' \# Q) m; M
（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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（6）线性回归模型：正态模糊数 模糊线性回归.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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（8）线性回归模型：模糊数据.caj
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线性回归4-模糊线性回归.rar
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