中国人口发展的灰色预测模型

应用灰色系统理论对我国的人口数量进行预测,首先预测净增人口数量,进而预测总人口数量,给出了不同维数的预测结果并进行对比,对比结果表明,7维灰色预测模型为最佳模型,最后利用其对我国的总人口进行预测。     

分析及改进阻滞增长模型及对人口数量和结构的预测

目的改进阻滞增长模型及对深圳人口进行预测,为计划生育政策以及＂单独二胎＂政策提供有效的理论依据。方法通过建立阻滞增长模型,利用统计数据资料,求出了模型中的参数,并对1970—2010年的人口数量进行了预测。通过与实际人口数量进行比较,发现阻滞增长模型人对口数量的预测是较符合真实情况的。本文第二部分建立了Leslie模型。结果得到1990年人口11.433亿与真实值11.106亿十分接近,预测了2015—2030年人口数量的变化与人口年龄结构的变化,预测得出了2030年人口老龄化更加严重。结论发现Leslie模型不仅可以对人口总量进行准确预测,也可以反映人口变化的深层次因素。     

基于自组织方法的成都市居民生活用水量的预测和分析

基于成都市1981－1996年间居民生活用水量及相关因素的实际数据，采用自组织方法对居民生活用水量进行了分析，然后，运用不同的预测方法进行了比较。经实际样本检验表明：自组织方法具有较强的建模能力和较好的预测效果。最后，采用自组织方法预测了成都市2001－2005年的居民生活用水量。     

基于RBF神经网络的时间序列预测

分析了RBF神经网络的结构和学习算法,利用RBF神经网络和Matlab神经网络工具箱建立人口数量预测模型,并应用该模型对中国人口数量进行了预测.     

基于马尔萨斯模型对甘肃省人口的预测

从什肃省的实际情况和人口增长的特点出发,建立甘肃省人口增长的数学模型,本文利用竹肃省1978-2010年的人口数量,利用马尔萨斯模型对甘肃省人口进行了预测,建立了人口预测公式。对甘肃省人口做山预测和分析,来预测甘肃省未来10年的人口数量。     

改进Logistic模型在城市人口预测中的应用

人口系统是一个非常复杂的非线性系统,对人口数量的准确预测能为城市经济可持续发展计划的制定提供重要依据.以福州市1961～2005年的人口统计数据为例,应用2个改进Logistic模型对人口进行预测,借助自编的改进单纯形程序进行了参数估计,并与几种常用模型的预测结果进行比较.结果 表明,应用改进Logistic模型对人口数量的预测精度更高,效果更好.     

基于BP神经网络与灰预测方法的杭州市城市生活垃圾产量预测研究

通过分析影响城市垃圾数量的主要因素,利用灰预测方法构建未来数据,建立了一个考虑人口数量、人均收入影响下的BP神经网络模型,对未来10年的杭州市生活垃圾数量进行预测,得到较好的结果.     

SCC—DV—Xα方法的应用 Ⅱ．催化活性研究

应用电荷自洽离散变分Xα方法（SCC－DV－Xα）和动力学实验,研究了酸碱催化剂对羰基化合物离子型反应的催化活性。对甲醛模型物的SCC－DV－Xα计算表明,碱催化剂对甲醛羰基的活化作用比酸催化剂强,碱催化剂的催化作用是羰基π健的削弱有关,而酸催化剂能提高羰基碳原子的亲电能力。动力学实验结果与计算结果相一致。     

成矿的预测方法及科学找矿

矿产资源是人类生存和发展的物质基础,然而现阶段随着人口数量的增加和工业,冶金技术的不断发展,矿产资源危机的严重性日益显现出来。针对于此种情况,我国相关部门对矿产资源的勘察工作给予高度的重视,并不断研究对矿产资源预测的方法及找矿的技巧。     

改进的Leslie离散型人口模型在我国人口预测中的应用

针对我国人口发展的新特点,建立了改进的Leslie离散型人口模型,对我国未来人口数量进行预测,并用MATLAB编程计算,预测效果良好.     

基于X-12-ARIMA和AR-GARCH模型的房价波动研究

以SAS软件为工具,以2007年1月至2015年6月北京市新建住宅价格指数序列为样本,构建时间序列模型进行实证研究.结果表明,基于X-12-ARIMA模型和AR(2)-GARCH(1,1)模型的复合模型是拟合房价的最优模型.房价序列存在明显的季节特征和典型的波动聚集性,X-12季节调整方法和异方差模型显著有效,拟合相对误差不超过0.4%.对房价的短期预测表明,近期内房价仍保持3%~5%的增长态势,且外部因素对房价的影响程度远远大于房价自身的波动冲击力.     

加权几何平均组合预测方法在公路客运量预测中的应用研究

对我国公路客运量进行科学、准确的预测,提前掌握客运量的变化发展趋势及规律,是为职能部门制定公路客运发展规划和配置基础设施的基础。提出基于向量投影法的加权几何平均的组合预测模型,并运用该模型对某城市2003－2015年公路客运量进行了预测,预测结果表明该方法具有较好的预测精度。     

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。     

公路客运量预测方法的比较

科学准确地预测公路客运量,超前掌握公路客运量发展的趋势、特点、规律和数量,是制定公路客运发展和站场配置规划的基础。运用灰色模型、指数平滑模型、回归分析法、弹性系数法等多种预测模型对某城市2003~2015年公路客运量进行了分析预测,通过残差分析和绝对百分误差(MAPE)进行择优,提高了预测精确度。最后采用组合预测确定终值并进行了分析比较。结果表明,组合预测综合考虑了各种因素的影响,能够提高公路客运量预测精度,为公路客运发展提供科学决策依据。     

煤炭产需量预测方法讨论与实证分析

讨论了近几年来国内关于煤炭产需量预测的方法以及预测结果。并在此基础上综合使用多种预测方法如时间序列法、GDP线性回归法、灰色系统法、煤炭消费(生产)弹性系数法等,对未来10 a中国煤炭的生产量和需求量进行了预测,预测结果与国家煤炭"十一五"规划基本一致。最后,根据预测结果提出了相关政策建议。     

吕梁市2008年1月11日至22日降雪天气过程分析

从环流背景、影响系统、物理量场等方面对吕梁市2008年1月11日至22日连阴降雪天气过程进行了综合分析,提出了有利于产生连阴降雪天气的环流背景以及预报同类天气的着眼点。     

基于自相关理论的GM(1,1)和GM(1,N)联合预测

通过引入自相关分析，将GM（1，1）与GM（1，N）两者的优点有机结合，运用GM（1，1）预测模型所需的数据量，达到GM（1，N）预测模型所具有的预测精度，减少灰色模型的预测误差。     

基于粒子群算法的天气滚动预报集成技术

针对集成预报的权重分布法,采用具有全局寻优特点的粒子群算法优化其权重系数,以更好地集中各种预报模式的优势.以天津地区天气预报为实例,建立基于粒子群算法的集成预报模型,实现多种预报模式的集成处理,结果表明该方法对于短时天气预报具有较好的准确度.     

GM(1,1)和GM(1,N)联合模型在自来水厂自动加矾系统预测中的应用

通过引入自相关分析,将GM(1,N)模型预测精度高的优点和GM(1,1)所需统计数据数量少的优点,两者有机结合形成一个联合预测模型,运用于自来水厂自动加矾系统,进一步提高灰色模型的预测精度,并证明了该方法在实际应用中的可行性.     

基于SVR的区域物流需求短期智能预测模型研究

区域物流需求预测是区域物流系统规划、物流资源合理配置过程中的重要环节,而区域经济发展是产生区域物流需求的内在决定性因素,因此寻求利用区域经济发展指标来预测区域物流需求具有较强的可行性,同时能够促使区域物流产业与区域经济之间的协调发展.为此提出了基于支持向量回归(SVR)的区域物流需求预测模型,不仅揭示了区域物流需求与区域经济发展之间的非线性映射关系,同时也为区域物流需求预测提供了一种新的思路和方法,通过实验证明了该方法的有效性.