预测模型有哪些 数学建模常用模型

预测是研究预测理论、方法、评价和应用的一门新兴科学。它是软件科学的一个重要分支。

纵观预测思维方式，其基本理论主要包括惯性原理、类比原理和相关原理。预测的核心问题是预测的技术方法，即预测的数学模型。预测方法有很多种，如灰色预测法、神经网络法等。本文将综合数学模型中常用的几种基本预测模型，总结每种模型的优缺点和适用范围。（1） 自回归AR（P）模型（2）移动平均MA（q）模型

深度学习模型很常见：卷积神经网络CNN、堆叠式自动编码器SAE、递归神经网络DNN、生成对抗网络Gan、深度信念网络DBN、深度神经网络DNN、深度强化学习DRL，以及许多模型。

深度学习中没有预测模型，只是那些模型是一个预测问题。GDP预测是一个连续的问题。我觉得CNN、DBN和DNN不合适。如果数据量有限，参考互联网金融，我觉得迁移学习深度学习模式是一个不错的选择。个人观点，仅供参考，更多官方账号可关注个人微信公众号“深度学习与NLP”。

数学建模常用模型 几种常见的预测模型 回归分析预测法的步骤

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