2021年最佳预测建模解决方案

利用强大的预测建模软件提高预测精度

预测性建模软件、方法和技术。

预测模型追求的目标是建立一个可信的数学模型,不仅能描述某些过程或对象,而且能给出可靠的预测。预测模型在金融和营销分析、商业预测、外汇和股票市场、需求预测等方面都很重要。

进行预测建模的可能方法之一是数据处理的分组方法,简称GMDH。而GMDH Shell软件将大大改进的GMDH方法应用于预测建模。在程序中对GMDH法的原理进行了改进和实现。与20世纪60年代开发的经典数据处理组法不同,我们的专家开发的高级版本由于采用了逐渐复杂化的模型方法,运行速度更快,预测更准确。

对给定历史数据的逼近从较简单的模型开始,如果历史值在指定的阈值内不适合模型,则逐渐变得越来越复杂。如果某个模型给出了不好的预测,程序就会应用更复杂的逼近程序--线性、多项式、高斯等--并根据之前收集到的数据值测试每个新模型,直到找到最精确的预测模型。这种过程与有效的多线程计算相结合,在多核或多CPU系统上提供了特别高的性能。

例如,GMDH Shell仅用37秒就能基于20万行数据集建立一个预测性的高精度模型--这一结果在同类解决方案中很难实现。与许多数学导向的软件不同,GMDH Shell使用起来非常方便,这要归功于预定义的分析模板和用户界面的整体透明度。

总而言之,GMDH Shell非常适合预测建模、时间序列分析、曲线拟合等预测和历史数据分析任务。内部强大的数学算法和清晰直观的界面相结合,可以让你不费吹灰之力就能建立一个准确的预测模型。


立即下载GMDH Shell for Data Science!

已经有超过10万人下载了GMDH贝壳!

GMDH Shell在数据科学领域的优势。

  • 自动确定模型结构
  • Drevents 过拟合,并能很好地处理非常小的数据集。
  • 即使是1000个输入变量,速度也很快。
  • 在一个软件包中提供预测、分类、回归和聚类工具。

相关网页: