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按题型、模型和关键词找相近题目。先看它用了什么模型，再决定自己怎么做。
以下内容均为 Demo / 示例数据，用于学习流程演示，不是真实获奖论文。
共 7 篇示例论文 · 第 1/1 页
核心模型：ARIMA / 回归预测
关键词：销量 / 时间
适合学习：★★★★★
沿海城市背景下的预测题：用 regression / arima 完成「文创产品销量预测」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：灰色预测 / 新陈代谢 GM
关键词：灰色 / 滚动
沿海城市背景下的预测题：用 metabolic-gm / grey 完成「新能源装机容量滚动预测」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：指数平滑 / 线性规划 / 回归预测
关键词：销量 / 预测 / 库存 / 回归
适合学习：★★★★☆
用回归解释销量影响因素，用指数平滑给出短期预测，再讨论库存上下限。
核心模型：ARIMA / 神经网络
关键词：神经网络 / 对照
沿海城市背景下的预测题：用 nn / arima 完成「景区客流神经网络对照实验」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：马尔可夫 / 回归预测
关键词：份额 / 转移
中西部县域背景下的预测题：用 markov / regression 完成「手机品牌市场份额迁移」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：指数平滑 / 灰色预测
关键词：趋势 / 人口 / 预测
适合学习：★★★☆☆
中西部县域背景下的预测题：用 grey / exp-smoothing 完成「县域常住人口趋势外推」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：指数平滑 / 移动平均
关键词：基准 / 预测
中西部县域背景下的预测题：用 moving-avg / exp-smoothing 完成「超市日销量基准预测」，重点练该题型的标准写法。