常用预测方法及评价综述

科学的预测是正确决策的前提和依据，介绍了回归分析方法，神经网络方法，组合预测方法等预测方法，还介绍了利用模糊综合评判来评价预测方法以辅助预测者选择预测方法。     

基于小波分解的色噪声预测

研究色噪声的预测．将小波分析理论与神经网络建模预测基本原理相结合，提出了基于小波分解的神经网络预测方法．通过对年平均太阳黑子数典型统计模型的预测，验证了该方法的预测效果．将该预测方法用于色噪声的预测研究，通过改变对色噪声的采样速率，分析了色噪声预测的可能性和效果．研究结果表明，色噪声是可以预测的；对其预测的误差随采样率的提高而减小；基于小波分解的神经网络预测方法的预测精度优于线性神经网络预测方法．     

人工神经网络在软土地基路基沉降预测中的应用

将人工神经网络应用于软土地基填筑施工中的沉降预测，提出了一种有效的预测方法，并构造了预测路基沉降的神经网络模型，预测结果表明，该模型具有很高的预测精度，为预测软土地基路基填筑施工引起的沉降提供了一种新的方法。     

新型区域公路网交通产生量预测方法研究

以人工神经网络理论为基础，结合归预测和时间序列预测技术，形成一种新型的区域公路网交通产生量预测方法，从而克服了传统预测方法的局限性，提出了预测的准确性与合理性，为该方法在实际工程中得应用提供可能。     

电力系统中长期负荷预测的模糊算法

介绍了用模糊指数平滑法和模糊线性回归法进行电力系统中长期负荷预测的方法，以实际预测为例，给出预测结果，实践证明了上述2种方法虽然以传统预测方法为基础，但具有算法简单，计算速度快，预测精度高，预测误差小，并能提供负荷的一个预测区间等优点，尤其在原始数据存在不确定性和模糊性时，更有着常规预测方法无可比拟的优越性。     

情报信息预测中定性方法与定量方法的结合

通过阐述定性预测方法和定量预测方法的优点和缺陷，探讨了在情报信息预测中两种方法之间的内在联系和有机结合，指出只有两种方法相结合，才能使预测对象的各方面因素融合在预测结果之中，从而提高情报信息预测的精确度。     

经济系统预测精度及有效性分析

本文讨论了预测误差的根源，给出了点或区间预测精度的测度准则，分析了目前人们给出的预测精度测度，以及评价预测方法的有效性测度，为不确定性系统预测方法评价提供了可行的工具。     

高速公路车流量预测方法的研究

阐述了高速公路车流量预测研究的意义，并对各种预测方法进行了详细的讨论。通过一个高速公路的实例，对这些预测方法进行了对比分析，并对这些预测方法在高速公路车流量预测问题上的适用性进行了归纳总结。     

混沌预测技术在径流预报中的应用

以多条河流的径流时间序列为例详细分析了基于混沌动力学的局部预测方法，并与全局方法和基于随机理论的ＡＲ（ｐ） 模型等预测方法进行了对比，结果表明，局部预测方法往往优于其他预测方法．     

一种电力系统中长期负荷预测方法

提出了一种电力系统中长期负荷预测的方法－时间序列的指数平滑法。该方法适用范围广，具有较强的预测精度，并通过实例计算，结果表明预测精度满足要求，证实了这一方法用于系统中长期负荷预测的可行性。