枯季径流预报探讨

在分析研究流域气候特征及枯季径流来水规律的基础上,用水文方法分别建立了枯水期月径流预报模型。水文方法是利用水文序列资料建立自回归模型,用实测资料对预报模型进行了验证。     

用历时因子预报自然水体冰厚的探讨

长期以来冰厚预报广泛应用的是：累积负气温法”，本文从另外角度提出“历时因子”方法，阐述了其理论根据，并通过实测资料的验证说明其实用意义。     

玛纳斯河年径流的灰色拓扑预测

运用灰色系统理论中的拓扑预测法,提出一种较适合于水文实测资料缺乏情况下的中长期预报方法,并利用玛纳斯河水文站的实测资料序列对该方法进行成功地验证。     

西安气象要素变化的马尔柯夫概型预报

应用时间离散、状态离散的马尔柯夫过程理论，结合多元线性回归，以实测时间序列内部概率分布结构为特征，建立了西安几类气象要素的短期预报模型．计算结果表明，模型对气象要素的短期（时）变化规律有较好的反映能力．     

建筑物沉降的时间序列分析与预报

首先对建筑物沉降数据序列进行了平稳化处理,然后研究了平稳化序列的建模和预报方法,最后结合建筑物沉降监测的具体实例进行了时间序列的分析与预报.结果表明:将时间序列分析方法应用于建筑物沉降监测,具有建模容易、计算简单、预报快速的特点;时间序列分析方法对建筑物沉降具有较高的模型拟合及预报精度,尤其是短期预报,效果更佳;应尽量避免使用时间序列进行中长期预报,要根据实测数据对所建模型进行实时更新.     

GM（1,1）模型建模的一种方法

根据ＧＭ（１，１）模型的特点，通过在原始数据序列前加一个数的方式，提出了ＧＭ（１，１）模型建模的一种方法。该方法克服了直接用原始数据序列建立模型的原有方法不能利用第一点数据的缺陷，提高了原始数据利用率，在短数据序列的场合可得到改善的模型结果。     

冰雪融水与雨水混合洪水的预报方案

基于NAM融雪径流计算思路,改进了SRM融雪径流模型,使SRM与三水源新安江流域预报模型形成统一整体,构建了冰雪融水与雨水混合洪水预报模型.为进一步提高洪水预报精度,弥补积雪量、气温等相关因子实测资料的不足,考虑运用实测水位(流量)资料进行实时校正.同时运用卫星遥感图及GIS系统工具,结合模型参数调试,实现模型参数的确...     

洪水预报水文水力学模型研究

针对平原地区洪水预报特点，建立了以水动力学方法为主的河道一维洪水预报水文水动力学模型以及无资料地区以水文学方法为辅的洪水预报水文水力学模型。模型中河道洪水演算采用基于圣维南方程的差分解法，流域降雨径流预报采用新安江三水源模型。模型采用变动边界技术，将河网与两侧的地形联系起来，能准确计算出逐时段河网各断面的水位与流量。该模型在浙江省诸暨市城关至湄池河段洪水过程的模拟与预报结果表明，预报水位与实测水位吻合良好。     

基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用

提出用遗传学习算法和权重调整BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型；即先通过遗传学习算法进行全局训练，再用权重调整BP算法进行精确训练，使网络收敛速度加快和避免局部极小。作为实例，以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量。结果表明，该方法具有收敛速度快和预测精度高的特点。     

黄河径流量预测的DAMSM模型

黄河径流量的大小对黄河冰凌的开河有重要的影响,利用以往的黄河径流量资料预测未来的黄河径流量的大小对黄河的开河时间预测具有重要的意义。文章利用DAMSM模型,利用1979~1990（n=12）的实测流量资料作为统计样本,留1991~1994的4年流量资料作为独立样本进行试报检验。预报结果与实测结果相比较为吻合,说明利用DAMSM模型做径流量预测是切实可行的。     

电力短期负荷的混沌局域关联性预测

在混沌局域预测中,相空间最近邻域点的确定通常采用欧氏距离法,其预测精度在很大程度上取决于所确定的最近邻域点性态,然而距离最近并不一定意味着预测效果最好,当该邻域存在伪近邻点或系统具有高嵌入维数时某些邻域点的演化轨迹在一步或多步后会远离预测点,究其原因是欧氏距离难以反映最邻近点与预测状态的关联程度.因此,作者提出了将欧氏距离和关联度相结合的思想,并将该方法应用于电力短期负荷预测,结果显示该方法能有效地提高预测精度.     

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。     

用回归分析预测法预测伤亡事故

利用回归分析预测法对伤亡事故进行了预测,并采用VB6.0了相应的计算机软件。实践证明回归分析预测法是一种有效的事故发生趋势预测法。     

组合预测模型在北京市汽车拥有量预测中的应用

将单项预测模型有机地结合,从相关性角度出发,各单项模型在各时点的权重系数与该时点的预测精度有关,得到了基于Theil不等系数的IOWGA算子组合模型,克服了传统组合预测的缺陷.介绍了相应的优性组合预测的概念,并利用该组合模型对北京市家用汽车拥有量进行预测,5种误差指标值均较低,说明了本文方法的有效性.     

用回归分析预测法预测伤亡事故

利用回归分析预测法对伤亡事故进行了预测,并采用VB6.0了相应的计算机软件。实践证明回归分析预测法是一种有效的事故发生趋势预测法。     

基于预测有效度的优性组合预测模型研究

针对基于预测有效度的组合预测模型提出了新的优性组合预测、预测方法优超和冗余度的概念 ;指出了简单平均组合预测方法至少是非劣性组合预测 ;并探讨了优性组合预测存在的充分条件 ;给出了冗余信息出现的两个判定定理     

基于组合预测方法的安徽经济发展预测

利用最优加权组合法,对时间序列模型、灰色预测模型和神经网络模型进行组合,通过计算确定其权重,得出未来五年安徽省的GDP,同时根据平均绝对百分误差、均方根误差以及泰尔系数,将组合预测模型与单一的预测模型进行比较,得出组合预测模型的精度比单一预测模型预测精度高,并根据组合预测结果可以看出在未来五年安徽省的经济会持续稳定的发展。     

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。     

预测未来的科学

“未来无法预测”的说法肯定是错误的。在科学基础上预测未来是常见的事,并不奇怪。典型例子如天气预报。而对地震的研究导致了地震学科的建立。客观世界遵循自然规律,但又是无规、随机、非线性和有突变的,因而预测未来既可能又很难成功。不能用因果性要求批评量子物理实验;可以用因果性对待经典物理实验,但不应死守“因先于果”的时序限制。因果律的精髓应是“在任何情况下果都不能影响因”。在Maxwell—d’Alembert方程求解过程中,完整的数学分析结果是有一个滞后解和一个超前解。过去的习惯作法是抛弃超前解而只留下滞后解,虽然从逻辑上的因果性出发而这样做并不合理,能被人们接受的理由只是“滞后解才与实验情况相符合”。现在已出现了众多的负波速实验,证明了超前渡存在,并且在实验中“果超前于因”。这些实验体现了“进入未来”的意蕴,或许可以看成是“时间机器”设想的某种体现。一般认为经过时空隧道可作时间旅行;也可利用量子力学现象,例如纠缠态和后选择。量子隐形传态传送的是量子态而非实体物质,从逻辑上讲量子后选择传态与时间旅行是一致的。因此旅行者实际上未动,而传送的是描写旅行者的全部信息。很明显,在量子理论中时间旅行是可能的。量子力学是未来学发展的动力。……然而未知事物大量存在,要承认未来充满了不确定性;对未来学的研究面临巨大困难,道路是漫长的。     

混沌时间序列的预测及其在电力系统短期负荷预测中的应用

在局域预测法的基础上重点分析了一种基于Lyapunov指数的混沌时间序列预测方法,并将这种方法应用于解决电力系统短期负荷分配问题,得到了较好的仿真预测结果.