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.     

年径流预测的遗传模拟退火门限自回归模型

根据年径流时间序列资料所隐含的时序分段相依性,用门限自回归模型(TAR)来预测年径流,并研制了TAR建模的一整套简便通用的方案.文中所提出的模拟退火遗传算法,可同时优化门限值和自回归系数,从而解决了TAR建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题,为TAR模型的广泛应用提供了强有力的工具.实例计算的结果说明这套方案是可行和有效的.     

年径流预测的小波系数加权和模型

利用连续小波变换和小波方差分析年径流的周期特征,已被众多学者认可并应用于年径流的分析中。但这种方法只是一种定性预测,并不能作出比较明确的定量预测.本文在原有定性分析方法的基础上,提出基于年径流时间序列主周期小波系数加权求和预测周期成分的年径流预测模型.该方法更为有效地利用了小波分析的多分辨率特征,并可减小趋势成分的预测误差.经对千河流域年径流建模并检验,结果表明,文中所提出的预测方法可得到较为理想的预测结果,并可用于年径流时间序列预测.     

基于小波分析的径向基神经网络年径流预测

对年径流的预测采用基于小波分析的径向基神经网络模型,从时频分析角度出发,把水文年径流序列分解成不同的频率成分,用径向基神经网络对小波分解的周期和趋势频率成分分别进行预测,然后通过小波重构得到水文时间序列,从而可以对未来的径流变化情况进行描述.     

基于灰色预测对我国心血管疾病的研究

针对我国心血管疾病发病率,选取2005—2012年我国城市男性及女性不同年龄段心血管病发病率的时间序列数据,通过级比检验,确认所选数据适合进行灰色预测,为此运用所选数据建立相应的GM(1,1)模型.运用MATLAB编程,对男性及女性不同年龄段心血管病的发病率分别拟合,拟合精度良好.作外推预测,得到2013—2020年男性及女性不同年龄段心血管病发病率的预测值.预测结果表明,不同年龄段的我国城市男性心血管病发病率高于女性,而且随着年龄的增长呈现上升的趋势.     

全国人口时间序列模型预测研究

对1949—2010年全国人口时间序列数据进行了分析,并建立自回归移动平均模型(ARIMA).通过对数据的平稳性检验、模型识别与参数估计、模型检验等综合分析,确立了ARIMA(2,1,1)模型.仿真结果显示,该模型可以用来做短期预测.     

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.     

计量器具检定周期灰色动态模型及应用研究

企业的计量器具是保证产品质量的有力工具,由于工况的复杂性、多样性、随机性,其检定周期的确定应是动态的.根据计量器具检测数据的统计特点,采用了加权处理的办法,建立了基于时间序列和基于频次序列的动态灰色模型DGM (1,1).通过具体案例对比(例如游标卡尺)发现:该模型具有较高的拟合精度及预测精度;不同工况下周期和寿命有明显差异;频次序列模型的预测结果优于时间序列模型条件下的预测结果.结合动态模型与汽车制造业实例,建立了基于信息集成的、多传感器监控与管理监控相结合的检定周期与使用寿命周期监控流程和信息子系统,应用于企业生产.     

关于自回归预测方法的注记

已知时间序列资料,建立自回归模型进行预测时,为了提高预测的准确性,采取的途径之一是固定自回归模型为线性模型,对数据列进行变换,提高数据列的光滑程度.证明了利用反双曲正弦函数变换能提高数据列的光滑程度,给出了改善的自回归预测方法,并且举例加以论证。     

灰色模型在武汉市商品房价格预测中的应用

应用灰色系统理论对武汉市2001—2010年各季度的商品房均价的数据进行分析,得到武汉市商品房价格GM(1,1)模型,并利用该模型对商品房价格进行预测.检验结果表明,该模型适用于商品房价格的中长期预测.     

粗糙集理论在水科学中的应用

应用可变精度粗糙集,对水电站水库最优出力规则进行知识发掘,并获得了出力决策规则.与一般优化调度规则相比,基于粗糙集的规则隐含了决策时段以外的入库水量信息,不同于仅以当前时段水库来水和水位进行决策的常规优化调度,具有更大的灵活性和合理性.     

胡状集地区建筑结构样式模型建立及应用

根据对构型要素,特别是对构型要素测井相模式的研究,对建筑结构样式做了系统的分析,建立了对应目的层的建筑结构样式模型。通过研究模型与地质-地震特征的相互关系,发现以下两点:1.模型与地震频谱分析曲线具有相关性,不同的建筑结构样式有不同的频谱分析曲线;2.模型分类与沉积相具有较好的相关性。可根据二者相互佐证反推可能存在的建筑结构样式,进而预测有利的含油气区,为含油气区的预测提供一种新的思路。     

基于最优样本子集的在线模糊LSSVM混沌时间序列预测

提出一种基于最优样本子集的在线模糊最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM) 混沌时间序列预测方法. 算法选择与预测样本时间上以及欧氏距离最近的样本点构成最优样本子集,并采用" 不敏感函数对其进行模糊化处理,通过模糊LSSVM 训练获得预测模型. 随着时间窗口的滑动,最优样本子
集和预测模型实时更新,模型更新采用分块矩阵方法降低运算复杂度. 实验中对时变Ikeda 序列进行预测,表明所提出的方法与离线和在线LSSVM 相比,训练速度更快,预测精度更高.     

基于升力面混合模型的水平轴风力机性能研究

提出了叶素方法（BEM）与升力面法相结合的一种新型混合模型．将叶片用一平面代替,并在叶片平面上采用压力跳跃边界条件,混合模型将CFD解算器与叶素方法（BEM）联合起来进行迭代求解,首先采用BEM模块根据入流条件和叶片各段面翼型的气动参数确定叶片上的不连续分布压力,然后采用CFD模型根据压力分布计算叶片上的力和转轮的流场尾迹结构等流场参数,CFD计算得到的流场参数再应用到BEM模块进行计算．每次迭代得到的流场参数与上次得到的值进行比较,残差达到要求则迭代过程结束．将该混合模型用于求解NREL第6期风力机出力性能,并与试验结果对比,得到了满意的效果．     

非线性灵敏度分析存储层优化解释中的应用

目前油田应用最优化方法来广义反演储层物性参数,常出现当设计变量、适时约束发生摄动时,导致优化结果不稳定,从而使解释结果不令人满意.该文针对这些问题,应用非线性灵敏度分析方法,为储层优化解释模型设计了一个低灵敏度数学模型.由此使其最大限度的克服了干挠.对比处理了几口井资料,取得了满意效果.     

陀螺随机漂移时间序列的辨识

文中提出了一种辨识陀螺随机漂移的弱非线性时间序列模型，给出了其辨识方法并用来挠性陀螺漂移数据进行仿真研究，结果表明该方法比用线性模型辨识效果更佳。     

盘式电流变传动机构的动态模型研究

电流变流体是一种智能软物质，圆盘式电流变传动机构是电流变技术的主要应用领域，利用时间序列模型，对电流变传动机构的动态模型进行理论和实验研究，提出用时间序列模型和功率谱密度，来确定实际系统的动态参数，测试和控制过程采用NI虚拟仪器构建的系统自动进行，这是一个通用的动力学实验平台。     

裂缝型页岩储层DHSR预测方法研究

水平应力差异比是页岩储层地应力评价的重要参数,可从应力角度有效判断出压裂有利区,在页岩储层"甜点"预测中发挥着至关重要的作用。页岩储层裂缝较为发育,因此可将裂缝型页岩储层等效为具有水平对称轴的横向各项同性介质。在此基础上,根据方位叠前反演理论,结合等效各向异性介质方位反射特征,发展了一种基于方位地震数据的页岩储层水平应力差异比预测方法。模型试算结果表明,该方法具有较好的稳定性和精度,可较为准确地预测页岩储层水平应力差异比,为页岩储层有利压裂区及"甜点"区的寻找提供依据。