无偏灰色预测模型在电力系统负荷预测中的应用

灰色预测模型已在负荷预测中得到了广泛的应用，该模型是一种有偏差的指数模型，在该模型基础上作者已导出了无偏灰色预测模型。将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中，并与传统灰色预测模型进行了比较，结果显示了无偏灰色预测模型的优越性。     

基于季节指数和灰色预测的月电量预测模型

灰色预测模型GM（1，1）主要适合于光滑数据序列的预测，对非光滑数据序列常采用对数变换法、开n次方变换法和指数加权变换法提高数据的光滑度．由于月电量呈现明显的季节性变换，常用的提高光滑度的方法效果并不明显．文章提出了一种基于季节指数和灰色预测的月电量预测模型，以南京市某供电分公司近五年的月电量数据为基础，采用季节指数变换的灰色预测模型进行预测，与对数变换法的灰色预测模型比较，预测效果得到了明显提高．     

新能源电动车销量预测模型的应用

随着新能源电动车(乘用车)的使用越来越普及,对其销售预测的研究尤为重要。首先采用指数平滑预测方法对其进行销量预测;考虑到新能源电动车销售量呈现季节性变化,将季节变动指数融入灰色预测中,给出了基于季节变动指数改进的灰色预测模型;为了进一步提高预测精度,引入IOWA算子,将指数平滑预测与改进的灰色预测相组合,给出了基于IOWA算子的组合预测模型;最后通过实例仿真验证了模型的可行性和有效性,为发展新能源汽车提供基础资料。     

商业数据的预测模型及其算法研究

以商务流通中的经济时间序列数据为对象，设计实现了经济时间序列预测系统。在预测系统中采用了多种预测模型，设计实现了包括指数平滑算法、AR(Auto Regression)算法、Holt-Winter算法、回归分析算法在内的各种统计学算法，并且把神经网络引入到时间序列预测系统的模型中，采用动态学习的BP(Back Propagation)神经网络进行训练预测，取得了很好的实用效果。神经网络的预测模型与传统的统计方法相比，在预测的精度上有了很大的提高。     

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。     

基于组合预测模型的我国管道货运量的预测分析

选取2005—2014年以来我国管道货运量的时间序列数据,在指数平滑法、灰色预测法的基础上,运用两者的组合预测模型对管道货运量进行预测分析,以揭示出其变化的内在规律。最后运用预测函数对"十三五"规划期间我国管道货运量进行短期外推预测。分析结果表明,到2020年,我国管道货运量将达到116.56千万吨。     

组合预测模型在安徽省粮食产量预测中的应用

利用安徽省粮食产量的历史数据,分别采用一元线性回归、指数曲线及神经网络方法建立了安徽省粮食产量的预测模型。以此为基础,建立了安徽省粮食产量的组合预测模型,并对模型的适用性进行了检验。最后,应用该模型对安徽省未来10年的粮食产量进行了预测。结果表明,组合预测模型可以作为安徽省未来粮食产量预测的有效工具。     

矿井瓦斯涌出量灰色GM（1，1）预测模型的分析

灰色预测模型为矿井瓦斯涌出量时间动态数列的预测提供了一条新的途径。本文在对灰色ＧＭ（１，１）预测模型进行有关分析的基础上，提出了矿井瓦斯涌出量预测的ＧＤＭ模型，以进一步拓宽灰色预测的应用范围．利用该预测模型对一些矿井进行瓦斯涌出量的预测研究，均得到了较为满意的结果．     

灰色预测模型GM（1，1）的修正

应用样条函数对灰色预测模型ＧＭ（１，１）的残差序列进行插值，将插值后的残差表示式作用于微分动态模型，用最小二乘法则进行参数辨识，从而建立残差的时间响应式，并以此修正ＧＭ（１，１）模型。经实例检验，修正后的模型精度有显著提高。     

最小方差预测模型和预测控制预测模型的分析研究

比较研究了最小方差预测模型和广义预测控制预测模型。分析了两种预测模型的本质区别。指出了包含未来控制输入的多步预测模型是预测控制优良性能的一个重要基础。用MAT-LAB语言仿真了基于上述两种预测模型的最小方差控制算法和广义预测控制算法。     

定性预测与定量预测的综合运用研究

定性预测和定量预测各有其优点和缺点。这里介绍了它们各自的特点，并介绍了3种综合运用定性预测和定量预测的方法，在此基础上通过具体事例解释了它们的应用，然后比较了3种综合方法的相对适用情形。     

情报信息预测中定性方法与定量方法的结合

通过阐述定性预测方法和定量预测方法的优点和缺陷，探讨了在情报信息预测中两种方法之间的内在联系和有机结合，指出只有两种方法相结合，才能使预测对象的各方面因素融合在预测结果之中，从而提高情报信息预测的精确度。     

面向MIS的预测支持系统的研究

通过对预测支持系统研究现状的分析,讨论了预测支持系统如何更好的适用于MIS,为其提供预测支持.并提出了更加适应MIS当今和未来发展的预测支持系统构建模式.     

水文预报不确定性的研究进展与展望

本文归纳了水文预报不确定性的来源与分类,综述了国内外对水文预报不确定性的研究进展以及相关文献、方法与模型,展望了水文预报不确定性研究的发展前景.水文预报的不确定性始终存在,并制约防洪调度决策的正确性,水文预报结果应该描述为概率的而不是确定的形式,概率水文预报实现了预报与决策的耦合.     

神经网络预测系统中的输入输出指标研究

建立了一个用一串ＢＰ网络组成的、用于地区主要经济指标预测的人工神经网络系统,给出了该模型在两个地区应用中得出的不同结果;在分析这两种预测结果的基础上讨论了预测模型中输入输出指标变化对预测结果的影响．说明在神经网络预测模型中,输入输出指标的选择起着不可忽视的作用．     

基于BP神经网络的税收预测模型

在分析影响税收主要因素的基础上，将反向传播（BP）神经网络理论应用于税收的预测．首先对初始数据进行预处理，使其适应BP神经网络学习的要求，然后建立基于BP神经网络的税收预测模型．采用实际数据对模型进行验证，并将其与传统的统计模型相比较，证明了基于BP神经网络的税收预测模型有较高的精度和较强的实用性．     

多模型专家组合预测系统大纲

用１９种模型与５种群组决策方法相融合，构成了多模型专家组合预测系统，该系统较好地解决了多模型多专家预测分歧意见的协调统一问题，并已用于土地利用系统中大量要素变化的预测。     

谈高空气象测报质量

介绍了高空气象测报的意义,对高空气象测报工作者如何做好本职工作进行了探讨。     

组合预测法在弹药消耗预测中的应用

提出了利用组合预测法预测弹药消耗的设想,建立了基于BP神经网络的弹药消耗组合预测模型,并对弹药消耗影响因素进行了初步探讨,为今后弹药消耗预测的研究工作提供了参考依据。