高速公路车流量预测方法的研究

阐述了高速公路车流量预测研究的意义，并对各种预测方法进行了详细的讨论。通过一个高速公路的实例，对这些预测方法进行了对比分析，并对这些预测方法在高速公路车流量预测问题上的适用性进行了归纳总结。     

人工神经网络在软土地基路基沉降预测中的应用

将人工神经网络应用于软土地基填筑施工中的沉降预测，提出了一种有效的预测方法，并构造了预测路基沉降的神经网络模型，预测结果表明，该模型具有很高的预测精度，为预测软土地基路基填筑施工引起的沉降提供了一种新的方法。     

基于小波分解的色噪声预测

研究色噪声的预测．将小波分析理论与神经网络建模预测基本原理相结合，提出了基于小波分解的神经网络预测方法．通过对年平均太阳黑子数典型统计模型的预测，验证了该方法的预测效果．将该预测方法用于色噪声的预测研究，通过改变对色噪声的采样速率，分析了色噪声预测的可能性和效果．研究结果表明，色噪声是可以预测的；对其预测的误差随采样率的提高而减小；基于小波分解的神经网络预测方法的预测精度优于线性神经网络预测方法．     

矿井延深水平相对瓦斯涌出量的组合预测

根据组合预测的基本原理，建立了矿井延深水平相对瓦斯涌出量的组合预测数学模型。实例分析表明：组合预测提高了预测精度，是一种切实可行的预测方法。     

应用改进BP神经网络进行用水量预测

针对工业用水量的特点，建立了改进的BP神经网络用水量预测模型，采用遗传算法对BP神经网络权系进行优化改进，改进的BP神经网络算法预测结果好于灰色理论预测和BP算法预测。以本溪市某供水厂用水量数据对改进的BP神经网络模型进行训练并预测，将其预测结果与灰色理论预测和BP神经网络预测结果进行比较分析，得出该方法用于供水系统用水量预测误差较小，同时克服了其他两种算法的缺陷。     

冰蓄冷系统基于负荷预测和优化的实时控制

首先基于西安地区某办公楼空调季节的数据，进行了逐时温度和冷负荷的预测。然后,讨论了温度预测对负荷预测，负荷预测对离线优化的影响。结果表明，人工神经网络冷负荷预测的准确度不受异常天气情况的影响；而负荷预测的准确度直接影响非线性优化的结果；在线修正是至关重要的。最后，给出了实时控制中负荷预测及离线优化结果在线修正的实例。     

系统安全性预测模型与系统的建立

系统安全性预测对预防事故起到至关重要的作用，而预测模型的正确选择是预测的关键。本文就目前安全性预测的原则、预测模型的复杂程度、特点和选择等若干问题进行了分析，并就系统安全性预测中如何处理这些问题进行了探讨。在综合分析的基础上，建立了合理的预测系统。组合预测利用各种预测方法提供的有用信息，有效提高了预测精度，改变由于预测模型选择不合理而带来得预测误差。     

经济系统预测精度及有效性分析

本文讨论了预测误差的根源，给出了点或区间预测精度的测度准则，分析了目前人们给出的预测精度测度，以及评价预测方法的有效性测度，为不确定性系统预测方法评价提供了可行的工具。     

BP神经网络在围岩变形预测中的应用

利用神经网络，建立了围岩变形预测的BP神经网络模型，采用围岩变形的实测数据对网络进行了训练，以此训练好的BP神经网络对围岩变形进行了预测。预测结果表明，该模型具有很高的预测精度，为预测围岩变形提供了一种新的方法。     

常用预测方法及评价综述

科学的预测是正确决策的前提和依据，介绍了回归分析方法，神经网络方法，组合预测方法等预测方法，还介绍了利用模糊综合评判来评价预测方法以辅助预测者选择预测方法。     

海洋水文预报方法研究

海洋水文预报是对一定海域未来一定时段内的水文状况作出的预测和通报,是海洋环境预报的重要内容。文章结合工作实际,通过对水文预报中＂经验统计预报＂和＂数值预报＂理论的论述,提出海流数值分析预报、回归分析预报和海浪预报的基本方法。     

某钢厂冷轧发货预报模型的预测算法及策略

分析了简单趋势、时间序列、神经网络等预测方法，结合组合预测和滚动优化的思想提出了适合于某钢厂冷轧发货预报的预测策略，给出了严格的基于实际生产数据的仿真研究。仿真结果表明，依据模型提出的预测策略是可行的。     

基于向量夹角余弦的几何平均组合预测研究

加权几何平均组合预测为一种非线性的组合预测方法．提出基于向量夹角余弦的加权几何平均的组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新的概念;探讨了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件;给出了一个冗余预测方法出现的判定定理．     

基于绝对误差的线性组合预测研究

针对组合预测效果评价中存在着把拟合精度和预测精度相混淆的问题,阐述了区分样本区间和预测区间的组合预测精度评价方法,并在预测区间上对2种常用的基于绝对误差的线性组合预测方法的预测精度进行了评价,对评价结果进行实例和理论分析。在此基础上,提出一种新的基于绝对误差的线性组合预测方法——基于预测模型有效性的线性组合预测方法。     

基于L1范数的加权几何平均组合预测模型的性质

提出了基于L1范数的加权几何平均的组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新概念;指出模型的任一个可行解对应的组合预测至少是非劣性组合预测, 探讨简单等权平均组合预测方法为最优性组合预测方法和优性组合预测存在的充分条件;论证预测冗余信息的可能存在性并给出冗余预测方法出现的一个判定定理.最后进行了实例分析,结果表明该方法是一种有效的组合预测方法.     

基于灰色关联度的组合预测模型的性质

基于灰色关联度的组合预测模型是研究组合预测方法的一个新思路,实例结果表明它是一种有效的组合预测方法.针对该模型,提出新的优性组合预测、预测方法优超、冗余度等概念;在一定的条件下, 证明模型的任一个可行解对应的组合预测至少是非劣性组合预测; 给出优性组合预测存在的一个充分条件, 最后证明冗余预测方法的一个判定定理,这对组合预测方法有效信息的提取具有重要的意义.     

基于L_1范数的加权几何平均组合预测方法

加权几何平均的组合预测是一种非线性的组合预测方法,在传统的组合预测模型的基础上,建立了基于L1范数的加权几何平均的组合预测模型,提出优性组合预测的概念,并给出其计算组合预测权系数的线性规划的解法。实例分析指出该模型给出的组合预测方法为优性组合预测,从而表明该模型的有效性。     

基于预测有效度的优性组合预测模型研究

针对基于预测有效度的组合预测模型提出了新的优性组合预测、预测方法优超和冗余度的概念 ;指出了简单平均组合预测方法至少是非劣性组合预测 ;并探讨了优性组合预测存在的充分条件 ;给出了冗余信息出现的两个判定定理     

一种基于CPFR的订单预测方法研究

协同规划、预测与补货(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment,CPFR)强调零售商与供货商共同合作建立一个供应链的预测方式,其中协同预测阶段又分为订单预测与销售预测.以订单预测阶段为研究对象,归纳出协同合作下订单需求的影响因素作为模型的解释变量,然后结合传统时间序列与多元回归分析,建立了基于CPFR的订单预测模型.最后将该预测模型应用于国内某公司的订单资料.验证结果表明所提出的订单预测方法比传统使用单一时间序列方法的预测结果精度更高.     

两种改进的电力负荷灰色预测模型的应用

以本地区某县级电网的用电负荷的预测为例,对比分析了GM-Malkov模型和改进的等维递补灰色模型两种模型的预测结果和单纯的灰色GM(1,1)模型的预测结果。预测结果表明,灰色-Malkov链改进方法及中等维数的等维递补灰色预测模型的预测精度较之单纯的GM模型都有较大提高。