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TA的每日心情 | 无聊
2018-1-31 11:09 |
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/ o1 \! C) G; a; X3 p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。. R% _( R9 k& D- z( @; @) I
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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0 ~ `. n6 S$ m+ f4 h2 ]* U# a2 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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（3）线性回归预测：LR型模糊数.caj
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( {4 |/ @- D3 T8 ~& `
（4）线性回归预测：关联规则改进.caj
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0 |) ^7 B# t7 ~! u, q& {- S7 l: d
（5）线性回归预测：灰色线性回归模型.caj
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& d6 G- h2 S2 U6 e/ k0 q
（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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* F8 y6 S0 Y, n$ r4 \8 E
（8）线性回归预测：与时间序列加法预测模型.caj
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线性回归2-预测.rar
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线性回归与最小二乘法文献：' ?1 S8 S% K- F0 @
（1）最小二乘辨识：滤波 伪线性回归.caj
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+ B$ m1 S6 X1 d; V( K$ j3 `4 U
（2）线性回归建模：整体最小二乘.caj
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5 Z, f/ U4 g% g$ X
（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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- K6 N4 G# K( B3 r
（5）线性回归模型：稳健总体最小二乘解算.caj
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& ]; Y. j# `" [+ _+ y2 r! 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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5 ~$ b9 P; m4 `
（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 L6 c) w' E: l, n2 T9 W
（8）线性回归模型：整体最小二乘.caj
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; y% t3 v* _8 ?, T: `
（9）线性回归模型：总体最小二乘 迭代算法.caj
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/ L; e: T s2 p6 C' Z) Q6 _
（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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模糊线性回归文献：; Z3 M# i5 K, @) p8 \ ~2 J
（1）线性回归模型：LR模糊数据.caj
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( {5 e) v1 H; H w
（2）线性回归模型：LR型模糊数 参数估计 预测.caj
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（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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% Q: r2 E, N, T2 s8 M" _* {6 E3 Y
（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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% l% i; r2 `: j& x" ^9 }3 J2 U
（9）模糊线性回归模型.caj
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5 I: A7 K8 j* ^) j
（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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线性回归4-模糊线性回归.rar
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