模型知识库

把时间序列差分到平稳，再用自回归和滑动平均捕捉残留结构。

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灰色预测里加入多个相关因素。

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同时平滑水平、趋势和季节。

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用门控循环网络记忆较长的时间依赖，适合复杂非线性序列。

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惩罚能把不重要的系数压成 0，顺便选变量。

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带季节项的 ARIMA，适合周、月周期。

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找到影响因素，用线性或可线性化的关系估计目标变量。

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在线性回归里加入平方、立方项捕捉弯曲。

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自变量高度相关时，用惩罚稳住系数。

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越近的数据权重越大，用平滑的方式跟踪水平、趋势或季节。

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在容忍带内拟合曲线，对非线性有核技巧。

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灰色预测滚动更新，丢掉最旧的点再预测。

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样本少、趋势较光滑时，用累加生成把序列变成更有规律的曲线再预测。

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用多层非线性映射拟合复杂关系，竞赛里通常只作对照或残差模型。

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用最近几期平均当预测，最干净的基准。

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下一状态只依赖现在，用转移矩阵预测占比。

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把复杂目标拆成层次，用两两比较得到指标权重。

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同时看指标的对比强度和冲突性，来确定客观权重。

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在多投入多产出下评估相对效率。

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用级别高于关系淘汰劣势方案。

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求多目标帕累托前沿，而不是压成一个加权和。

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把多阶段决策拆成递推，从后往前算。

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用个体差值产生新解，适合连续参数。

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人和任务一一匹配，使总代价最小。

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按密度连成簇，能识别噪声，不必预先指定类数。

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把样本分成 K 组，让组内尽量近、组间尽量远。

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看最近的 K 个邻居投票。

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预测“发生/不发生”的概率，并解释每个因素如何改变发生机会。

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被重要节点指向的节点更重要。

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从一点出发走遍所有点再回来，使总路程最短。

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找出网络里最关键的点。

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找工期最长的那条必经之路。

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研究两组变量之间的整体相关。

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把相关指标归结为少数潜在因子。

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比较多组均值差异是否显著。

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先看谁和谁一起变，再决定能不能回归。

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