2021年最佳預測建模解決方案
強大的預測建模軟件提高預測準確性
預測建模的目標是建立一個合理的數學模型，該模型不僅可以描述某些過程或對象，而且可以給出可靠的預測。預測建模在財務和營銷分析，業務預測，外彙和股票市場，需求預測等方面很重要。
進行預測建模的一種可能方法是數據處理的分組方法，或者簡稱為GMDH。 GMDH Shell軟件將大大改進的GMDH方法應用於預測建模。 GMDH方法的原理已得到改進，並在程序中得以實現。與1960年代開發的經典分組數據處理方法不同，由於專家們逐漸採用了複雜的模型方法，因此由我們的專家開發的高級版本可以更快地運行並提供更準確的預測。
給定歷史數據的近似值從更簡單的模型開始，如果歷史值在指定閾值內不適合該模型，則逐漸變得越來越複雜。如果某個模型給出了錯誤的預測，則程序將應用更複雜的近似過程（線性，多項式，高斯等），並根據先前收集的數據值測試每個新模型，直到找到給出最精確預測的模型為止。這種過程與有效的多線程計算相結合，在多核或多CPU系統上提供了特別高的性能。
例如，GMDH Shell僅在37秒內就基於200k行數據集構建了預測性高精度模型-這是競爭解決方案難以實現的結果。與許多面向數學的軟件不同，由於預定義的分析模板和用戶界面的總體透明性，GMDH Shell非常易於使用。
總而言之，GMDH Shell非常適合於預測建模，時間序列分析，曲線擬合以及其他預測和歷史數據分析任務。內部強大的數學算法與清晰直觀的界面相結合，可輕鬆構建準確的預測模型。
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GMDH Shell對數據科學的好處
- 自動確定模型結構
- Drevents過度擬合併與非常小的數據集一起很好地工作
- 即使有1,000個輸入變量也很快
- 一包提供預測，分類，回歸和聚類工具
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客戶感言
該軟件是我使用過的最好的軟件。 除其他算法外，最令人印象深刻的是神經網絡和時間序列預測功能，以及可以輕鬆生成公式並將其導出到電子表格進行自定義的功能。
您已經設法提高了神經型算法的準確性和速度。 用於回歸/分類和時間序列任務的優化引擎也非常簡潔。保持良好的工作！
我自己一個人學習神經網絡已有幾個月了。我購買了關於該主題的書，並使用了幾個開源軟件進行學習。通過在互聯網上的好運搜索，我發現了您的軟件。 與其他相比，它非常易於使用。 我覺得使用您的軟件會有所幫助。
GMDH Shell提供了大約最用戶友好的界面，並且是 市場上功能最強大的面向最終用戶的時間序列分析軟件.
