一种组合预测模型及其应用

在分析宏观经济灰色预测模型、BP神经网络预测模型、回归分析预测模型等基础上,结合西安市宏观经济预测模型指标GDP的历史数据,采用最小二乘法求权系数的方法,建立并检验了一种组合预测模型.实验证明该模型的预测精度有显著提高.     

基于改进指数平滑法的岩体边坡变形预测

结合VisualBasic.NET编程技术提出了二次和三次指数平滑预测模型参数α的优化改进方法,建立了参数最优的二次和三次指数平滑法预测模型.基于锦屏一级水电站左岸高边坡工程部分监测数据,应用指数平滑法基本原理建立二次指数平滑法和三次指数平滑法预测模型,并应用该模型对左岸高边坡某工程部位监测位移等变形物理量进行预测预报分析,结果表明,改进的预测模型预测结果准确有效,与后期实际监测位移比较误差较小.     

用水量预测模型选择方法的研究

时间序列法在用水量预测中被广泛使用,为了提高预测精度,关键在于模型的选择。针对目前以拟合误差最小选择预测模型方法的问题,提出了以预测误差最小为目标确定用水预测模型的方法,并且以山西省太原市近25年的生活用水量系列资料为例,进行了适用性分析。     

灰色预测模型的数据处理及应用

简要分析灰色预测方法的优缺点,针对其不足之处,在建立灰色预测模型过程中提出了3种数据处理方法:指数平滑法、包络曲线法、灰模块法,应用情况表明比原方法有较好的结果。     

IGBT模块结温预测BP神经网络模型

探索了BP(Back Propagation)神经网络在IGBT模块结温预测中的应用。首先从物理机理角度分析了IGBT模块中饱和压降、集电极电流与温度的内在关系。通过IGBT结温测试试验,获取了三者的关系图,并建立了基于饱和压降的温敏参数法结温预测模型。最后建立了BP神经网络结温预测模型,并与温敏参数法进行了对比分析,证明该方法计算速度更快,误差降低。     

基于熵权组合模型的风电功率预测

利用灰色预测法、人工神经网络法、ARMA时间序列法3种不同的预测模型对某风电场的风电功率进行了预测研究。计算结果表明,利用单一预测模型进行预测的精度有待提高。提出建立组合预测模型对风电功率进行预测,为了充分利用单一预测方法的优势,引入熵值理论。利用熵值法确定组合预测模型中的权重,进而建立熵权组合预测模型。模拟结果表明,熵权组合预测模型可以有效地提高风电功率的预测精度。     

安庆机动车发展规模合理化研究

随着城市经济的发展,城市机动化水平在逐渐提高。文章采用了时间序列法、回归分析法及弹性系数法,首先建立了机动车发展总量的预测模型,其次通过对各类车型的出行特点分析,分别对各类型车辆的发展规模建立分量预测模型,最后通过比较各种预测模型方法的结果值,提出了合理的机动车总量及各类型机动车保有量值。     

苏晖总结当前车市十大特点

本刊讯全国最大的汽车交易市场之一--北京亚运村汽车交易市场18日在京举行了信息发布会,会上,北京亚运村汽车市场总经理苏晖针对国内轿车市场,特别是北京轿车市场前四个月出现的火爆局面进行了分析,同进总结了当前车市的十大特点.……     

混沌时间序列在边坡位移预测中的应用

根据非线性边坡位移时间序列，运用相空间重构理论，建立了加权一阶局域法边坡位移预测模型、基于Lyapunov指数的边坡位移预测模型、基于神经网络的混沌时间序列边坡位移预测模型，对比分析了三个预测模型的特点。新龙寺滑坡预测研究表明，基于混沌时间序列预测方法具有很好的预测精度和广泛的适应性。     

粒子群优化算法在城市需水量预测中的应用

在对天津市需水量现状进行调查的基础上,分析需水量与相关因素的变化规律,建立天津市需水量预测模型.应用粒子群优化算法(PSO)对神经网络权值进行优化,建立PSO-BP神经网络,应用于需水量预测模型的求解.将PSO-BP法与传统的BP神经网络法的计算结果进行对比,前者的预测平均相对误差比后者低500/.结果证明,该预测模型能够较好地拟合天津市需水量变化趋势,PSO-BP方法比BP方法具有更高的收敛速度和精度.