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本文基于TEI@I理论框架,提出了适用于港口物流货运复杂系统的TEI@I的综合集成预测模型,并基于环渤海三大港口青岛港、天津港和大连港集装箱吞吐量数据,预测和分析了TEI@I的港口物流货运量的集成预测理论框架的各部分。预测结果表明,基于TEI@I集成预测模型的效果远远优于单独模型的预测结果,方向变化统计量(Dstat)的评价结果从65%-75%提高到了90%以上,对主要决策者方向性的判断更有实际意...
In macroeconomic forecasting, principal component analysis (PCA) has been the most prevalent approach to the recovery of factors, which summarize information in a large set of macro predictors. Nevert...
In the era of big data, many sparse linear discriminant analysis methods have been proposed for the classification and variable selection of the high-dimensional data. In order to solve the multiclass...
报告主要介绍东北四省区等粮食主产区的粮食产量预测的模型情况,以及模型的应用、改进空间等等。
Search engine data have been widely used and shown to be useful in tourism demand forecasting. However, considering of the vast amounts of search keywords, how to better capture the tourists' attentio...

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