多属性群体决策的水文预报择优及组合方法

针对水文预报在参数受限条件下精度不高的问题,提出一种基于多属性群体决策的水文预报择优及组合方法.该方法首先建立预报正确率、确定性系数、合格区间、发生可能性四个决策属性;然后依靠理想模型给出属性权值的确定方法,并采用OWG和OWGA加以集结;最终基于评测值的序关系构成与实测值更为接近的预报区间.实验表明:该方法能够从多种预报方案中选择出相对误差较小的预报值,并形成一种高精度的组合预报模型,将预报提升一个等级.     

基于GA优化小波LS-SVR的惯性器件故障预报

为了提高最小二乘支持向量回归机的性能,将Morlet小波核函数引入其中,形成了最小二乘小波支持向量回归机模型。利用待优化的参数重构模型的目标函数和约束条件,并在此基础上通过遗传算法进行参数选择,从而提高了该模型的泛化能力。将最小二乘小波支持向量回归机应用于导弹陀螺仪的漂移趋势预测,仿真实验结果表明了该方法的有效性和可行性,因此可以为陀螺仪的故障预报、可靠性辅助决策提供依据。     

外汇储备的组合预报法

通过深入研究我国外汇储备季度增量与主要宏观经济变量的计量关系,发现宏观经济形势对外汇储备增长有重要影响.提出R²权重组合预报法, 该方法将R²统计量作为模型预测结果组合的权重, 对不同模型的预测结果进行组合加权,得到了较为稳定而且准确的预报结果:外汇储备规模将会持续增长.对此结果提出了相应的政策建议.     

用于回归估计的支持向量机方法

用于回归估计的支持向量机方法以可控制的精度逼近非线性函数，具有全局最优、良好泛化能力等优越性能，得到广泛的研究。描述了该方法的基本思想，着重讨论了V-SVM、最小二乘SVM、加权SVM、线性SVM等支持向量机的新方法，降低训练时间和减少计算复杂性的分解法、SMO及增量学习算法。在非线性系统参数辨识、预测预报、建模与控制研究中，支持向量机是很有发展前途的研究方法。     

混沌分析在水文径流预报中的应用

本文介绍了将混沌理论应用于水文径流报中的方法，该方法通过实例证明是可行的。     

基于SVM的故障预报中的并行优化仿真研究

在基于支持向量机的故障预报过程中,故障样本数据的不相关变量会影响支持向量机的性能;加权支持向量机中直接选择加权系数存在很多不足;支持向量机参数主要凭人的经验或通过多次实验获得,还没有一个确定而有效的方法.针对这三种问题,提出了采用改进的人工鱼群算法将特征选择、加权系数、支持向量机参数进行并行优化的方法,并将此方法应用于船舶动力装置冷凝器的故障预报中.仿真结果表明:相对于单独优化,并行优化能够在更短的时间内进行最有效的故障特征提取,并且提高支持向量机的性能;相对于遗传算法,改进人工鱼群算法能够以更快的速度达到最终的优化结果.     

基于粗集的水文单要素预报模型

基于粗集理论,应用水文系列自身的历史资料作为预报因子,建立了水文单要素分级预报模式.在建立预报模式的过程中,由属性重要度和规则出现频度最大原则确定问题的最小规则集,即预报模式集,提出应用预报模式集对预报对象的支持强度最大原则作预报决策.建立的模式经应用于大伙房水库年径流预报,表明应用粗集理论提取的预报模式集,能有效地描述预报因子与预报量间的强非线性映射关系,具有较高的判别率;粗集预报模式由简单的决策规则组成,易于理解与使用.     

基于组合质量评估参数的音频信息隐藏盲检测方法与仿真

描述了一种基于组合质量评估参数及支持向量机的音频隐藏信息盲检测方法.该方法对一系列音频质量评估参数进行组合,用多维特征选取的方法选择组合质量评估参数的种类和数量,生成支持向量机盲检测仿真模型,可对可疑的音频进行隐藏信息盲检测.该方法经计算机仿真,对DSSS和常用的变换域信息隐藏方法有较好的检测效果.     

具有艏前波观测量的大型舰船姿态运动预报

讨论了应用舰前波观测量和舰船运动姿态观测数据，对大型船舶运动姿态进行建模预报的方法。提出了运动预报的ARMA模型和艏前波预报AR模型。给出了艏前波幅预报算法及舰船运动姿态预报算法。并对舰船从摇运动进行了仿真。仿真计算表明，该方法可达到满意的预报精度。最后，将该方法与通常的只依据舰船姿态观测量进行预报的AR方法进行了比较。     

遗传优化的SVR在钢材力学性能预报中的应用

提出了基于支持向量回归的钢材力学性能建模方法,采用遗传算法优化支持向量回归模型的参数,避免了参数选择的盲目性,使得支持向量回归模型的预测性能有了显著提高.将此方法应用于实际钢厂的钢材力学性能预报中,模型的训练与验证数据都来自于实际的过程,结果表明采用遗传优化的支持向量回归模型对钢材力学性能具有很好的预估性能.     

基于动态组合残差修正的预测方法

本文建立了一种基于残差修正的组合预测方法,并基于该方法证明了针对多个单一的预测方法根据其在某个时间段的相对预测误差的大小选择组合选项可以进一步提高预测精度.提出了针对不同时间段可根据各种单项预测模型的相对预测误差的大小动态选取相对预测误差最小的两种模型构成组合残差来修正基本方法的预测误差,以提高预测精度.最后通过实际空调负荷预测对其进行了验证,结果表明这种动态组合残差修正的预测方法相对于基于多个固定单一预测方法的组合预测方法,可以进一步改善预测效果.     

基于标准差的预测有效度的组合预测模型

针对考虑预测精度标准差的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定义．然后探讨了非劣性组合预测以及优性组合预测存在的充分条件，并给出冗余信息出现的一个判定定理．最后也讨论了组合预测模型的新的近似计算方法，给出实例分析，结果令人满意．     

基于相关系数的优性组合预测模型研究

传统的组合预测模型是从改善某种拟合误差角度建立的.基于相关系数的组合预测模型有别于传统的组合预测模型,它是研究组合预测方法的一个新思路.针对该模型,提出了新的优性组合预测、预测方法优超,冗余度等概念;探讨了非劣性组合预测、优性组合预测以及冗余预测方法的存在性,并证明冗余预测方法的一个判定定理.这在理论上表明基于相关系数的组合预测方法的有效性,最后文中进行实例分析也验证了这个结论.     

变权组合预测模型研究

给出了一种变权重组合预测模型权系数估计的新算法 .该算法通过广义逆矩阵的循环迭代 ,形成收敛的权系数 ,进而进行组合预测 .文中还给出了算法收敛性的证明 .实例分析效果是显著的——变权重方法比普通方法预测精度高 ,拓广了组合预测的范围.     

基于EGA算法的小样本非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型

针对复杂经济系统下时间序列所呈现出的小样本非线性残差特征,采用非线性残差灰色Verhuilst模型进行研究,修正传统计量模型对于残差信息挖掘不够,预测精度不高的问题,在此基础上,选择带有精英策略的EGA算法来建立灰色Verhulst计量组合预测模型,设计了算法实现的逻辑流程和非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型的整体建模思路,提出了改进多准则目标优化NP完全问题的新方法,对模型的预测效果进行比较分析.实证研究表明:基于EGA算法的小样本非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型算法收敛速度快,拟合效果好,预测结果更精确.     

基于改进IOWA组合模型的舰船装备维修费预测

针对诱导有序加权平均（induced ordered weighted averaging,IOWA）组合模型中,单项预测方法精度相同时诱导值可能存在多种不同排列顺序的问题,提出综合考虑预测方法的历史性能确定其唯一排序;针对实践中单项预测方法较多时,IOWA组合模型构建过程十分复杂的问题,通过构建适合于Matlab软件计算的最优化模型矩阵形式,降低计算复杂性;结合舰船装备维修费预测中样本小、预测方法多的特征,采用各单项预测方法的历史平均拟合精度来估计其预测期诱导值的排序,并以此计算组合预测值。最后实例说明了该方法的有效性。     

基于小波和多维泰勒网动力学模型的金融时间序列预测

提出建立多维泰勒网动力学模型及参数辨识方法, 和基于小波多维泰勒网模型的金融时间序列预测方法. 利用Mallat算法将金融时间序列分解成一个低频信号和若干个高频信号; 对不同频率的时间序列建立多维泰勒网动力学模型; 通过共轭梯度法训练模型参数, 并进行预测; 将各模型的预测结果进行叠加, 得到原始序列的预测值. 实验结果表明, 这种金融时间序列预测方法具有较高的预测精度和预测方向正确率.     

数据特征驱动的火电产能过剩分解集成预测模型

有机融合数据特征驱动与多模态信息集成建模思想,构建了中国火电行业产能过剩组合预测方法和模型.首先识别火电产能过剩规模时序数据的本质和模式特征,发现其不仅具有非平稳,非线性特征,还呈现高复杂性和突变性;其次采用与数据特征相配的变分模态分解方法将时序数据分解,得到多个分量;然后识别各分量的数据特征,据此选择三次指数平滑-最小二乘支持向量机模型进行预测;最后集成各分量预测结果,得到火电产能过剩规模的最终预测结果.实证检验表明,所构建模型的预测水平精度,方向精度和稳定性均优于目前广泛使用的单一模型和其他组合预测模型.预测结果显示,2020-2022年中国火电产能过剩规模仍处于较高水平,呈先降后升趋势,且体制扭曲仍将是火电产能过剩的决定性因素.     

峰值识别的SVM模型及在时用水量预测中的应用

提出了一种峰值识别理论及相应改进的SVM模型.该模型在结构风险最小化准则的目标函数中加大峰值误差的权重,并结合杭州市时用水量预测实践结果,其能很大提高对峰值用水量的预测精度.模型还把时用水量序列分为参数优化集和训练预测集,以对参数C、γ优化选取.