
【計】 mathematical prediction
數學預測的詳細釋義(漢英詞典視角)
一、中文釋義
“數學預測”指基于數學模型、統計方法及算法,對未知事件或未來趨勢進行量化推斷的過程。其核心是通過曆史數據建立函數關系(如回歸方程、時間序列模型),推導出概率性結論。例如,利用微分方程模拟疫情傳播,或用蒙特卡洛方法評估金融風險。該術語強調邏輯嚴謹性與可計算性,區别于經驗性猜測。
二、英文對應術語解析
英文表述為“Mathematical Prediction”(标準學術用語),需注意與近義詞的差異:
“Prediction”泛指導向性結論(如機器學習模型的輸出),而“Forecast”特指時間序列的未來值推算(如氣象預報)。
三、關鍵特征
四、典型應用場景
權威參考來源
數學預測是通過數學模型和統計方法,基于曆史與現有數據對未來趨勢或結果進行定量分析的過程。其核心在于将現實問題轉化為數學問題,通過建立方程或算法揭示規律。以下是關鍵要點:
1. 定義與内涵 • 廣義上包含靜态預測(已知推未知)和動态預測(曆史推未來),狹義特指動态預測。 • 本質是通過數據去僞存真,發現變量間的數學關系,如線性回歸模型通過最小二乘法建立變量間的線性方程。
2. 核心方法 •模型構建:将現實問題抽象為微分方程、回歸方程等數學形式(如ARIMA時間序列模型、GM(1,1)灰色預測)。 •統計分析:運用置信區間計算、誤差分析等方法驗證模型可靠性,例如通過R²值評估線性回歸拟合度。
3. 典型應用場景 • 經濟領域:預測GDP增長、股票走勢(如使用隨機森林回歸模型) • 氣象科學:台風路徑模拟(偏微分方程構建流體力學模型) • 工程管理:通過蒙特卡洛模拟預測項目風險
4. 優勢與局限 優勢體現在可量化、可重複驗證,局限在于對數據質量和模型假設高度敏感。例如BP神經網絡雖能處理非線性關系,但存在過拟合風險。
當前主流的預測模型已形成完整體系,包含傳統統計模型(如ARIMA)和機器學習模型(如XGBoost)兩大分支,用戶可根據數據特征選擇合適方法。如需具體建模步驟或案例詳解,建議參考數學建模專業文獻。
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