在之前的數(shù)模競賽中，即便是美賽O獎的作品中，我們都能看到諸如灰色預(yù)測這樣的用MATLAB實現(xiàn)的方法，實際上我們有時間序列，回歸等一系列比較常用的預(yù)測方法。
在18年前后，預(yù)測類數(shù)模問題變得較為尷尬，不是因為這些題目簡單，是因為大家都有了一套兩套現(xiàn)成的算法，拿題后只要找到數(shù)據(jù)就能很快跑程序出數(shù)據(jù)出圖寫論文。所以那個時候基本上很少有預(yù)測的題目再出現(xiàn)了。實際上，評價類模型和預(yù)測類模型都是這樣，因為人均都會，所以導(dǎo)致我們不會見到一整個大題全是講預(yù)測的。在這之前，我們在國賽見過人口增加預(yù)測，長江水質(zhì)預(yù)測，世博會影響預(yù)測等等，那個時候基本上都是用matlab去實現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的處理和預(yù)測。說起來，在15年我本科入學(xué)的時候有個風(fēng)潮，就是互聯(lián)網(wǎng)+，那個時候就是誰有著一個什么創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的點子，就可以去參加比賽拿拿獎。我一看這還要做ppt路演，搞得比較商業(yè)，當(dāng)時就沒怎么關(guān)注，畢竟我只喜歡參加埋頭做題的比賽。上臺說話這種我比較怯場，不過我也不是沒有改變自己，有一次我最終鼓起勇氣去參加了學(xué)校一個英語辯論賽，初賽只有抽題觀點陳述這一部分，不用和別的同學(xué)正面對抗，所以我僥幸侃侃而談，成功入圍復(fù)賽，高興之余，也激動地和室友報喜，隨后聯(lián)系復(fù)賽管理人員說我不去了，名額因此也順延給了后一名，不知道算不算得上一樁美談。扯遠(yuǎn)了，主要是那個時候搞互聯(lián)網(wǎng)+，什么東西都要加互聯(lián)網(wǎng)，超市+互聯(lián)網(wǎng)=做個訂超市app，打車+互聯(lián)網(wǎng)=打車軟件。現(xiàn)在python很火，頗有一番人工智能+的趨勢。在數(shù)模領(lǐng)域，除了matlab，學(xué)會python搞人工智能應(yīng)用也將是一個趨勢，不過吧，實際上MATLAB也能實現(xiàn)一部分。那么在預(yù)測類這方面，用python的話：LSTM：長短期記憶網(wǎng)絡(luò)GRU：門控循環(huán)單元DBN：深度置信網(wǎng)絡(luò)QNN：量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SVR：支持向量機XGBoost：極端梯度提升CNN：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ESN：回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)……舉例的這些方法都可以被應(yīng)用到預(yù)測中，如果你搜索這些算法，你會發(fā)現(xiàn)有不少核心期刊論文，通篇運用這些方法來做預(yù)測。至少我們現(xiàn)在做數(shù)模論文，是幾乎無法發(fā)表那些預(yù)測類論文至核心期刊的。那么，你是不是應(yīng)該選一個關(guān)鍵詞，找個時間搜索原理和源代碼，然后學(xué)會如何應(yīng)用模型呢？