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《MATLAB 实现基于灰色预测模型（Grey Prediction）进行时间序列预测模型的项目详细实例》
与传统的回归分析、时间序列分析等方法不同，灰色预测模型不要求数据严格满足一定的统计分布或过多的历史数据，而是通过对有限数据的建模，利用差分、累加等处理技术，从不确定、模糊、缺乏信息的系统中挖掘潜在规律，进行有效预测。灰色预测模型的核心思想是“灰色系统理论”，该理论侧重于对不确定系统的建模与分析，强调通过有限的、模糊的、不确定的信息，获取系统内在的规律，并通过这一规律进行预测。而灰色预测模型正是针对这些问题设计的，具有显著的优势，尤其是在小样本、少数据的环境下，能够提供准确且高效的预测。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144899166
该项目未来改进方向有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
引入长短期记忆的变体
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结合物联网中的传感器数据
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引入情感分析模型
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多变量特征的自动选择
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增强型数据预处理
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模型的自动化更新与迁移学习
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跨平台部署与边缘计算
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智能化异常检测与告警机制
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