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TA的每日心情 | 无聊
2018-1-31 11:09 |
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3 M( b, x; N2 G# ` W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。
' J3 E8 d; ~- Q! v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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) m) P. x; S) B# ], @( Q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。
5 g# R, r2 C3 A: }9 p8 T: t! V线性回归预测文献：2 k; V9 G+ S( v+ Q2 M) j3 g0 }
（1）线性回归预测：灰色—线性回归组合.caj
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* A+ U7 m8 v/ m# q3 R7 d" b
（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 P/ Q+ Q7 A2 h$ S- `$ j* @ {
（3）线性回归预测：LR型模糊数.caj
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% f( a1 B; Q( W4 a* u5 ~: g! K
（4）线性回归预测：关联规则改进.caj
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* Q) E1 @1 X' o T; P! H
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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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（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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) j2 o, h, z$ d4 Z+ f* w
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线性回归2-预测.rar
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* c! i0 X2 z7 n* y9 f) w线性回归与最小二乘法文献：
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（1）最小二乘辨识：滤波 伪线性回归.caj
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9 K; c- X9 R4 A& s) J: e
（2）线性回归建模：整体最小二乘.caj
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（3）线性回归迭代：总体最小二乘.caj
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（4）系统线性回归：最小二乘法 检验.caj
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（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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（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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（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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（1）线性回归模型：LR模糊数据.caj
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0 S& ?/ Y4 i4 t) w2 ?
（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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