基于RAGA的灰色BP神经网络预测模型及其对三江平原地下水埋深的动态预测

三江平原是我国粮食主产区之一,近年来农业水资源出现危机.预测该地区地下水动态变化趋势,对于指导该地区合理开发利用地下水有着重大的理论和现实意义.建立了基于RAGA的灰色BP神经网络预测模型.该模型克服了传统GM(1,1)模型存在明显系统误差的缺点,既具有GM(1,1)模型对数据确定性方面把握的长处,也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势.通过两种途径进行检验,结果表明该模型具有相对较高的预测精度.运用该模型对三江平原地下水埋深进行动态预测,未来五年内,如果仍按目前的发展模式,该地区地下水埋深仍将持续下降,从2007年到2012年,该地区地下水平均每年下降0.3m.预测结果对有关部门的政策决策具有一定的指导意义.     

基于因素重构分析的人才总量预测模型

针对传统预测模型的缺点，该文建立因素重构分析法的预测模型，该模型只需要少量的数据就可以准确的预测，减少了在预测过程中的计算量，并用这个模型来对某个城市的人才总量进行预测．     

不分明自回归预测模型的研究

一、引言 考虑经典的n阶自回归预测模型: Y_1=A_0+A_1Y_(t-1)+…A_nY_(1-n)+e (1.1)本文应用Fuzzy集的理论,将其扩展为 (1。2)其中待估参数和因变数均为(·,f)型Fuzzy数,e_t为误差。     

地下车库噪声影响的随机点声源模型

在道路交通噪声随机点声源预测的研究基础上，根据地下停车库车辆进出的特点，提出分时从而瓣不同车辆类型的随机点声源模型。该模型通过计算机模拟给出按时段分布的预测值，与实测值进行比较后发现，模型预测精度较好，比较符合实际情况。     

耐用消费品需求预测模型及其应用

给出了耐用消费品需求的３个数学模型。并以实例阐明模型在需求预测中的应用，表明模型有较高的精度，可用于生产实际。     

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。     

市场经济下需求预测的随机模型

本文从不确定性科学的角度研究市场经济条件下商品的需求量预测问题，提出了一种新的随机预测方法，并用一个算例证实了该预测方法的有效性。     

社会养老保险的预测模型研究

本文系统地研究了人口预测模型、出生率、死亡率及人口结构模型和社会负担的预测模型，这些对研究社会保险问题有一定的帮助。     

微分方程数值解法在GM(1,1)建模中的应用

提出了建立GM(1,1)模型的新方法,认为应用微分方程数值解法估计GM(1,1)预测模型中的待辨参数a,b,建立灰微分方程的时间响应表达式,可以达到与[1]同样的拟合精度.对部分数列拟合精度有所改善,其滚动模型的拟合精度改善明显.表1,参6.     

AR预测模型与α-β预测模型的实用比较

AR模型与α-β模型是建立变形测量动态预测模型的常用模型.文章介绍了这两种模型的建模方法,并用两个变形测量的实例对它们进行了比较.结果表明:两种模型的稳定性和预测能力基本相同,但α-β模型的建模方法更加简单方便.因此在建筑物的变形测量中,应优先考虑采用α-β模型建立变形预测模型.