大数据模拟预测软件是一类利用海量数据进行建模、分析和预测的工具，它们在金融、气象、医疗、交通等多个领域都有广泛应用。以下是一些知名的大数据模拟预测软件：
1. Weka（Weka Machine Learning Framework）：Weka是一个开源的机器学习框架，它提供了多种算法和工具来处理和分析数据。Weka可以用于分类、回归、聚类等任务，并且支持多种类型的数据输入。
2. RapidMiner：RapidMiner是一个开源的数据科学平台，它提供了一系列的机器学习和数据挖掘工具，包括时间序列分析、异常检测、关联规则挖掘等。RapidMiner还支持可视化和报告功能，方便用户理解和解释结果。
3. Scikit-learn：Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，它提供了丰富的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、降维等。Scikit-learn还支持多种类型的数据输入，并且提供了可视化功能。
4. Apache Mahout：Apache Mahout是一个基于MapReduce的机器学习库，它提供了一系列的机器学习算法和工具，包括分类、聚类、推荐系统等。Mahout还支持多维度特征和高维度数据集的处理。
5. TensorFlow：TensorFlow是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的神经网络模型和工具，包括卷积神经网络、循环神经网络等。TensorFlow还支持GPU加速，提高了计算效率。
6. PyTorch：PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的神经网络模型和工具，包括卷积神经网络、循环神经网络等。PyTorch还支持GPU加速，提高了计算效率。
7. Gradient Boosting：Gradient Boosting是一种集成学习方法，它通过组合多个弱学习器来提高预测性能。Gradient Boosting算法可以处理非线性关系和大规模数据集，并且具有较好的泛化能力。
8. XGBoost：XGBoost是一种高效的梯度提升决策树算法，它采用了一种名为“小波”的技术来处理大规模数据集。XGBoost具有较好的性能和较低的内存消耗，并且可以处理各种类型的特征。
9. LightGBM：LightGBM是一种基于Hadoop的分布式梯度提升决策树算法，它采用了一种名为“流式”的技术来处理大规模数据集。LightGBM具有较好的性能和较低的内存消耗，并且可以处理各种类型的特征。
10. CatBoost：CatBoost是一种基于Python的梯度提升决策树算法，它采用了一种名为“超参数优化”的技术来处理大规模数据集。CatBoost具有较好的性能和较低的内存消耗，并且可以处理各种类型的特征。
这些大数据模拟预测软件各有特点，适用于不同的应用场景和需求。用户可以根据自己的需求选择合适的软件进行使用。
