预测地铁施工中地表变形的动态系统方法

提出了基于自回归（AR）模型对时间序列统一建模的新观点和方法,可大大减少计算量,并在微机上编程实现,以实例对动态模型与静态模型分别作了应用比较,结果表明,时间序列分析动态模型是系统分析的重要方法,是统计预测中的高级预测方法,预测精度高,用途广泛,而静态模型适合于内插,不适合于外推预报。     

电力系统短期负荷预报的动态神经网络方法

提出了一种用于电力系统短期负荷预报的动态神经网络模型。这种模型同时兼顾了时序法和相关法的特点，将日期特征量，气象特征量及一天的多个有功负荷水平作为神经网络的输入信息，通过对输入信息动态，灵活地处理，利用有监督的学习算法对神经网络进行训练，再预测下一天相应时间点的多个有功负荷，以提高有功日负荷的精度和方法的适应性，为电力系统经济负荷分配提供可靠的依据。     

考虑交通流行驶时间的高速公路动态OD矩阵估计模型

在对高速公路的起-讫(OD)矩阵进行动态估计时,往往忽略了交通流在运行实际过程中运行时间和车队离散的现象.分析了这一问题对高速公路的OD估计的影响,并通过时空分析引入了交通流"时-空带"的概念,消除了同一股车流在道路下游出现的时间不同步性对于OD估计的不利影响.在上述分析基础上,采用最小二乘理论建立动态OD矩阵估计模型.数值算例表明,该估计模型能够有效地过滤交通流运行时间的影响,提高动态OD矩阵的估计精度,具有较强的实用性.     

非线性动态模型的迭代滤波及Bayes预测

就观测误差方差V_t已知和V_t=V常数未知两种情况,对于非线性动态模型,利用新获得的观测值y_t及滤波公式重新对t—1时刻的状态进行估计,改进了均值与随机状态向量的接近程度,然后重新对非线性函数进行线性化,之后再进行滤波,直到均值和方差没有显著的改善为止,由此再进行下一步的递推和预测。     

灰色预测模型与指数曲线预测模型的比较分析

该文通过剖析灰色预测模型ＧＭ（１，１）与指数曲线预测模型ｙ＝ａｅ＾ｂｘ的建模原理，对两者进行了实例比较分析，从中得到了若干启示，两者的差异在于参数估计方式的不同，均仅适用于呈指数规律变化的系统。     

基于数值分析的动态指数分布模型的一个预测算法

在自然参数与状态参数之间满足非线性关系ωt-ft(θt）的假设下,利用数值分析的方法给出了动态指数分布模型的修正递推及其预测。     

紫鹊界梯田旅游开发模式研究

湖南省新化县紫鹊界梯田具有2000多年历史,是南方稻作文化和苗瑶山地渔猎文化交融揉合的历史遗存。气势恢宏,景观奇特,文化内涵丰厚,有观赏、体验和教育等多方面的旅游价值。通过对紫鹊界梯田景区现状的考察,客观分析了紫鹊界梯田景区旅游发展的现状,并提出了紫鹊界梯田旅游开发的“增长极”、“点一轴”、“区域一体化”和“综合开发”等四种空间发展模式。     

A Dynamic Forecasting System with Applications in Production Logistics

Production logistics involve the co-ordination of ac tivities such as production and materials control (PMC), inventory management, p roduct life cycle management, etc. Those activities demand for an accurate forec asting model. However, the conventional methods of making sell and buy decision based on human forecast or conventional moving average and exponential smoothing methods is no longer be sufficient to meet the future need. Furthermore, the un derlying statistics of the market information change ...     

行人过街设施选择偏好的非集计模型

为提高行人的交通安全水平和过街设施的使用效率,研究行人对过街设施的选择行为.对中关村大街选择人行横道和过街天桥的402个行人进行问卷调查,内容包括行人特性、设施特性及行人对过街设施的选择特性;基于调查数据,分析了影响行人选择过街设施的因素,并建立了反映选择偏好的二元Logit模型.观测数据和模型预测结果对比分析表明,模型对行人选择人行横道和过街天桥的预测准确率分别为80.29%和85.66%.     

基于动态神经网络的系统边际电价预测

在分析系统边际电价(SMP)特点的基础上,确定了预测系统边际价格的主要依据为电力负荷、历史上对应时刻的SMP以及当天的SMP趋势.将电价看作是电力市场动态运行的结果,采用动态神经网络预测电价.由于动态神经网络结构及权值确定困难,采用二进制与实数编码相结合的联合编码,用遗传算法优化得到神经网络结构及对应权值.利用某电力市场的历史数据对该模型进行验证,结果表明该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度.     

季节变动时间序列的两种新预测模型

对于季节变动时间序列提出了一种新的乘法分解模型,它可表示成年度变动因子、季节变动因子、总平均值和随机变动因子的乘积.然后在此基础上给出渐进预测模型和乘法预测模型,最后进行了实例分析.     

南昌市氮氧化物预报模型研究

空气中的氮氧化物(NOx)是发达国家和我国大中城市的主要污染物之一,对人体健康和生态环境造成严重危害,NOx已列入空气质量预报项目。本研究以南昌市为对象,针对NOx的污染特点,按点源、面源和线源采用综合模式建立了南昌市NOx污染预报模型,开发了预报系统软件,模拟精度和预报精度分别达到了51％和60％以上,符合预报要求,为南昌市NOx预报提供了科学的方法和手段,对我国其它大中城市开展NOx预报具有参考价值。     

基于公交限时免费换乘的居民出行方式选择建模与分析

为了促进城市公共交通的发展,鼓励市民公交出行,多地推行公交限时免费换乘政策。为了研究该政策对于居民出行方式选择结构的影响,运用效用最大化原理,改进了非集计模型,建立了居民出行方式选择模型。调查了青岛实施公交限时免费换乘政策前后通勤出行者的年龄、月收入、职业、出行距离和出行时间等特征,获取了相应数据;以此数据为例进行了模型检验,结果发现所建立的模型计算值与用调查数据直接计算出的公交限时免费换乘政策下公交出行分担率的误差为1.65%,表明该模型的准确性与有效性。该模型为预测城市实行公交限时免费换乘政策后的公交出行分担率提供了一种新方法。     

EXPTAR(1)过程的递推预测

本文推广文献[4]关于EXPTAR(1)过程的预测方法,给出EXPTAR(1)的递推预测方法,系统噪声不再限定为正态白噪声,适用于更广泛的指数型噪声的范围,模拟计算表明EXPTAR(1)的递推预测效果优于外推法预测效果。     

基于Theil不等系数的调和平均组合预测模型研究

The il不等系数是一种新的相关性指标,基于该指标提出调和平均组合预测的一种新的模型,探讨了该模型非劣性组合预测、优性组合预测以及冗余预测方法的存在性,并给出冗余信息的判定.     

我国国内旅游发展研究

改革开放20余年来，中国国内旅游呈现出快速发展的局面，并取得了举世瞩目的成就，业已成为国民经济中一个新兴的支柱产业。本文回顾了我国国内旅游的发展历程、现状，论述了当前国内旅游发展的有利条件和制约因素，最后提出了加快国内旅游发展的几点建议和措施。     

几种作物产量预测模型及其特点分析

作物产量预测是农业科学研究的一个重要内容，是农业决策的重要依据，不少学者进行了大量研究并建立了许多预测模型。简述了常用的GM（1,1）灰色预测模型、趋势一随机预测模型、神经网络预测模型和组合预测模型的原理、方法，并就应用情况及其特点进行了简要评价，为人们的选择性使用提供依据。     

新疆地区物候测报模式的统计研究

作者利用新疆维吾尔自治区32个地点6种树木物候发生期的记录,进行了两两之间的相关、回归分析,得到了15个回归方程式。回报检验的历史拟合情况良好,为当地提供了一组进行春夏期间物候测报的数学工具。     

一种在线预测故障的方法

根据生产过程主控制变量的最大动态误差变化趋势，提出一种建立在随机过程统计规则上的预估诊断方法，并通过一个实例说明本方法的应用     

组合预测模型的回归分析方法

给出求解组合预测权系数的回归分析方法，文章首先给出了基于最小二乘和最小一乘准则的线性回归组合预测模型，然后应用最小二乘原理得到权系数最小二乘估计值。由于最小一乘准则下，目标函数不可微，传统的优化规则方法无法求解，故文中提出用基于最小二乘的逐步变权方法进行求解。同时，还给出了百分误差绝对值最小为目标的组合预测模型及权系数求解方法。通过实例分析，表明组合预测模型的预测精度很高，回归效果很显著。