广义加权函数平均组合预测模型及其应用

针对各种预测问题的实际情况，组合预测模型可以采用多种不同的组合形式．而不同的组合预测模型，其预测效果是不同的．给出一种新的组合预测模型——广义加权函数平均组合预测模型及其加权系数的参数估计方法．利用此模型对航材消耗进行预测，并以实例说明其预测效果．     

基于灰色聚类的组合预测单项模型选择

建立组合预测模型关键是单项预测方法的筛选,本文将采用灰色聚类分析方法对单项预测模型组进行筛选.首先依据所研究的实际问题,建立多个单项预测模型,然后计算每一个单项预测方法的点拟合相对误差,最后再利用这些数据,借助灰色聚类方法实行对比评估,构建组合预测模型需求的各个单项模型,以增强该模型预测的准确性.应用实例的分析表明该方法是可行的和有效的.     

组合预测模型在山东省地下水资源量预测中的应用

针对山东省地下水资源量的预测,利用搜集到的山东省2000—2014年地下水资源量时间序列数据,建立了ARMA模型、灰色预测及序列拟合模型,并综合运用这3种单项预测方法建立了组合预测模型.通过比较,发现相比于各个单项预测模型,组合预测模型具有更高的精度.从预测结果来看,未来山东省地下水资源量呈现递减趋势.     

基于单项预测模型筛选的隧道变形优选组合预测

采用优选组合理论,提出了基于单项预测模型筛选的隧道变形优选组合预测方法,建立了隧道变形预测系统.系统由包含各种监测成果的监测库、动态更新的变形预测模型库和模型评价库组成,采用人机对话方式在众多的经评价满足最优组合预测条件的单项预则模型中筛选出合理的单项模型,对其进行组合预测,继而再对不同的组合预测结果进行评价比较,得到较好的隧道变形组合预测结果.将该方法应用于隧道工程的拱顶下沉预测,利用前期工况的数据建模,对后期工况的未来变形量进行滚动预测,获得了令人满意的结果.     

基于拓扑预测与GM组合模型的舰船运动预报

针对舰船运动系统的复杂性及非线性,提出采用灰色拓扑预测模型、GM(1,1)模型建立舰船运动的单项预测模型,并对各单项模型的优缺点进行了比较分析.采用标准差法建立基于拓扑预测与GM(1,1)模型的舰船运动组合预测模型.结果表明,组合预测模型的预测精度高于各单项模型的精度,该组合模型可作为提高舰船运动数据预测精度的有效工具.     

基于拓扑预测与GM组合模型的舰船运动预报

针对舰船运动系统的复杂性及非线性,提出采用灰色拓扑预测模型、GM（1,1）模型建立舰船运动的单项预测模型,并对各单项模型的优缺点进行了比较分析．采用标准差法建立基于拓扑预测与GM（1,1）模型的舰船运动组合预测模型．结果表明,组合预测模型的预测精度高于各单项模型的精度,该组合模型可作为提高舰船运动数据预测精度的有效工具．     

基于熵值加权组合预测模型的黑龙江省旅游收入预测分析

针对黑龙江省旅游收入预测问题,考虑到单一预测模型往往在预测精度上不高的特点,在引入灰色系统GM(1,1)预测模型及时间序列线性回归模型的基础上,建立了基于3种误差指标信息下的熵值加权组合预测模型,并以黑龙江省2009—2018年的旅游收入数据进行分析.结果表明,所建立的组合预测模型在预测精度上有了较好的改善并优于所选单一预测模型.利用建立的组合预测模型对黑龙江省2019—2022年的旅游收入进行预测,可为黑龙江省未来的旅游业发展规划提供一定的科学依据.     

云计算服务组合系统的综合预测

从对服务组合效果进行分析与预测的角度出发,在理论上提出了云计算服务组合系统综合预测的思路.在多层递阶预测模型基础上,给出了云计算服务组合综合预测方法,并对其应用前景进行了分析.     

一种新型的职工需求量预测模型

我们采用灰色预测方法与平均增长量外推法相结合，建立了一种新型的预测模型——灰色组合预测模型、用多种方法检验，都说明该模型的精确度较高，预测结果可信．进而用它预测出某企业在1990年至2000年各年的职工需求量。     

广东省博罗县中长期电力负荷预测的研究

基于中长期电力负荷预测受诸多不确定因素的影响,结合广东省博罗县电力负荷的发展情况,建立了一种基于灰色系统理论的中长期负荷组合预测模型,旨在提高博罗电力负荷预测的准确度。对传统灰色预测模型进行了改进,引入二次指数平滑法对原始数据进行修正,构造一个新的样本序列,并构建灰色等维新息预测模型。然后将改进后的GM(1,1)模型与一元二次回归模型进行线性组合,该预测模型精度高,其结果对博罗电力生产实际具有指导意义。     

灰色模型在体育运动成绩预测中的应用

本文通过实例介绍了单项未来运动成绩预测的灰色模型和后验差检验的方法.建立了男子短跑道速滑全国纪录的灰色预测模型,为未来运动成绩的中长期预测提供参考.     

基于BP网络的我国工伤事故死亡率预测模型

应用MATLAB软件的神经网络工具箱建立BP网络模型,通过基于时间序列分析方法对1974～2003年全国工业企业事故死亡率进行预测模型的建立和检验.结果表明,用人工神经网络建立的预测模型预测我国工伤事故死亡率符合度高,效果较好.     

基于灰色系统GM（1,1）模型和Verhulst模型的矿石价格预测对比研究

提出矿石价格预测对于矿山企业的重要性,研究矿石价格走势,预测矿石价格.运用灰色系统GM（1,1）模型和Verhulst模型对近十年银矿石年平均价格进行分析预测,分析对比预测结果,得出GM（1,1）比较适用于矿石价格预测,价格相符度比较高,预测结果能为矿山企业和政府提供相对可靠的价格信息来源.     

短期电力负荷预测的模糊神经网络方法

针对短期电力负荷的复杂性和不确定性,提出一种应用模糊神经网络的短期电力负荷预测模型. 该模型具有神经网络的强有力学习能力. 由于利用了模糊理论处理非线性问题的能力以及从海量数据中抽取相似性的功能,因而弱化了神经网络对样本的依赖性,增强了外推性,可在一定程度上减少学习时间,并充分考虑气温变化对负荷的影响. 实验结果表明,该模型对短期负荷有较好的预测精度,具有实用价值.     

我国居民消费价格指数的FAR模型

根据我国居民消费价格指数的非线性特征,基于多项式样条估计,并利用AIC准则和逐步回归方法选择门限变量和滞后变量,建立了函数系数自回归(FAR)模型,同时运用所建模型对我国居民消费价格指数进行估计和预测,计算结果表明:FAR模型能够很好地解决居民消费价格指数估计和预测这一问题,而且预测精度较高.     

预测控制在数控机床伺服系统中的应用研究

提出一种采用模型算法PI预测控制及其在数控机床伺服系统的应用方案,对预测控制三要素（预测模型,参考轨迹和控制律）作了详细的论述．模型算法PI预测控制使数控机床伺服系统实现了快速、精密的位置控制．经仿真和实测践表明,谊系统具有较好的鲁棒性和跟踪性能．     

基于灰色新信息GM(1,1)模型的城市生活需水量预测

对城市生活需水量进行科学地分析和预测是满足城市生活发展需求、保证水资源合理规划的前提。根据城市生活需水量的特性，将灰色新信息GM（1，1）模型的建模方法引入到城市生活需水量的预测中，建立相应的预测模型。并建立起一套系统的城市生活需水量预测方法，为城市水资源规划提供决策参考，具有理论和实践意义。     

基于指数平滑模型的大型开源软件开发成本预测分析

Linux和FreeBSD内核进化有较明显的超线性趋势和内在规律.研究其开发成本是管理软件工程的一项重要的基础性工作,找到一种简易又有足够精度的预测方法,科学地预测分析大型开源软件开发成本,有助于大型开源软件发展.以Linux的 54个内核和FreeBSD的26个内核版本数据作为时间序列 ,用指数平滑模型建模并做出预测 ,将预测结果与最新的Linux和与FreeBSD内核的实际计算结果进行对比,预测结果令人满意,表明该类模型可用于大型开源软件开发成本预测.     

基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型

MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具．利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数,建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水预测模型．计算结果表明,基于主成分分析的神经网络模型在预测中与多元回归模型相比有较好效果．