基于灰色关联分析的“白屋顶计划”评价模型

在已知人为热释放、风速、日照时数和相对湿度的前提下,以芜湖市为例,运用灰色关联分析求出以上四个影响因素对行为因子(城市热岛效应)的关联影响程度,算出日照时数在四个环境因子中的比重,从而将白色屋顶计划对城市热岛效应的作用量化,建立了灰色预测模型。通过回归分析计算白屋顶计划对城市温度的影响,最后将预测数据与真实数据进行对比,模型结果表明"白屋顶计划"是合理且可行的。     

复杂产品开发过程仿真与预测研究

为了更有效的对复杂产品开发过程进行预测分析,提出一种两层设计结构矩阵模型作为仿真的结构关系模型.建立了服从三角分布的时间与成本模型,采用拉丁超立方抽样法对该模型进行抽样并生成样本点.采用任务返工概率、返工影响与学习效应曲线来描述开发过程的迭代特征,对任务返工概率的变化调整、返工需求判断策略、多任务返工执行约束等问题给出了相应的仿真模拟方法.在此基础上提出了改进的产品开发过程仿真算法,并设计开发了基于Matlab的复杂产品开发过程仿真平台.最后,通过一个实例证明了该仿真平台的有效性和实用性.     

财务困境概率贝叶斯估计

通过财务困境概率估计模型建立一套企业财务风险预测系统,具有降低企业经营风险、投资风险以及防范金融危机的重要意义。现有的预测模型主要有:多元识别分析模型、Logit和Probit等统计回归模型以及人工神经网络预测模型。但以上模型均忽略了决策者个人经验、智慧以及信息优势对财务困境预测的重要作用。本文利用贝叶斯分析方法建立的概率估计模型,可以较好地解决这个问题,提高预测的针对性和准确性。     

轿车市场短期需求的多层次灰色预测方法

本文提出一个新的实用多层次灰色预测方法,并用此方法预测了中国轿车产品短期市场需求     

基于预期机制的供应链产品转移价格混沌预测研究

将供应链管理系统中与原材料和产品流动过程有关的产品转移价格作为上游企业基于提前期内下游企业对产品的反馈信息作出的预期价格.提出了预期机制下供应链产品的非线性、非均衡转移定价模型,研究了供应链管理系统产品转移价格决策的混沌动力行为,并基于最大Lyapunov指数对供应链产品转移价格进行预测.最后,通过实例进行分析其应用价值.     

Research on Chaotic Time Series Prediction Based on K-entropy and RBF Neural Networks

In this paper, a method of direct multi-step prediction of chaotic time series is proposed, which is based on Kolmogorov entropy and radial basis functions neural networks. This is done first by reconstructing a phase space using chaotic time series, then using K-entropy as a quantitative parameter to obtain the maximum predictability time of chaotic time series, finally the predicted chaotic time series data can be acquired by using RBFNN. The application considered is Lorenz system. Simulation results for direct multi-step prediction method are compared with recurrence multi-step prediction method. The results indicate that the direct multi-step prediction is more accurate and rapid than the recurrence multi-step prediction within the maximum predictability time of chaotic time series. So, it is convenient to forecast and control with real time using the method of direct multi-step prediction.     

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时,为满足用户动态变化的带宽需求,虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值,一定程度上造成了资源浪费.针对这一问题,提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法,利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测,根据流量预测结果进行拓扑重构,在避免出现乒乓效应的同时节省更...     

基于自适应变异PSO-SVM的APU性能参数预测模型

为提高辅助动力装置(auxiliary power unit,APU)性能参数预测的精度,针对支持向量机(support vector machine,SVM)模型在实际使用中遇到的参数选择问题,采用自适应变异粒子群优化(particle swarm opti-mization,PSO)算法实现对SVM惩罚参数和核参数...     

基于HMM的多维数据下扶贫对象状态预测

针对扶贫领域中贫困、脱贫和返贫状态预测不准确,影响状态变迁的关键因素难以识别的问题,从扶贫基础数据和多个行业数据中提取8个关键特征和22个观测状态,构建观察状态和隐含状态关联关系,建立扶贫对象状态预测隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)。以某深度贫困县连续3年的数据为样本,进行参数训练、测试实验和结果验证,结果表明该方法对返贫、贫困和脱贫状态有较强的预测能力,误差率较低,且能准确识别出影响返贫的关键要素。该方法对指导精准扶贫工作具有非常重要的实际意义。     

两阶段非线性Wiener过程退化建模与可靠性分析

基于性能退化数据对产品进行可靠性分析一直是可靠性工程领域研究的热点与难点。针对多阶段退化过程中存在的非线性规律,同时考虑变点位置位于测试时刻之间的一般情形且各试样变点存在个体差异性的实际情况,提出了基于Wiener过程的两阶段非线性退化模型,给出了模型参数极大似然估计方法,建立了可靠性分析和寿命预测方法。最后通过高压脉冲电容器实例的对比分析,验证了所提方法的合理性与有效性。结果表明,与多阶段线性Wiener过程方法相比,所提方法能够更加准确地描述退化过程的非线性时变特征,进而得到更为合理的寿命评估结果。