说明：基于大数据Hadoop技术对电网客户违约情况的分析和预测_邹岳琳
说明：SPSS预测模型在汽车市场分析中的应用
说明：基于灰色理论的武汉商品房价格预测和分析
说明：基于模糊逻辑的交通事故预测及影响因素分析
说明：结合风场实时数据以及风场气象数据，分析了实时数据并制定了数据清洗规则；针对风电功率预测领域预测精度低的问题，采用lssvm算法进行预测。
说明：灰色预测模型GM（1，N），可以多因素分析，可对未来数据进行预测。 程序可直接运行，可以更换数据。 预测未来数据时，只需修改T值，以及因变量数据；否则T=0即可。 例如，预测未来2个数据，T=2. 输入数据：因变量x1为400.因变量x2为50；因变量x1为450.因变量x2为90。
说明：Elman神经网络建立建筑物电力负荷预测模型中遇到的几个关键问题有，数据归一化处理、输入输出样本的选取、隐含层节点数的确定；分别建立Elman神经网络模型，并利用某栋建筑物实际历史电力负载数据进行预测，分析比较与实际数据值的预测精度，得出了一个有效的数据预测模型。