应用直线回归和GM模型预测S市性病流行趋势

应用直线回归分析和灰色系列预测模型GM（1,1）预测S市性病的报告发病趋势。结果表明,两者的预测结果均呈逐年上升的趋势。     

运用统计方法预测企业生产经营发展趋势

运用统计学中的长期趋势方法,分析预测了中国水利水电第八工程局生产经营的发展趋势,为企业编制计划和领导决策提供了依据。     

季节型趋势模型在供电量预测中的应用

应用季节型趋势模型，采用先定线性趋势和先定季节指数两种预测方法，对某市2002年供电量进行预测，其预测结果为电网发展规划和电力生产计划提供了重要的依据。     

2003年经济发展趋势预测

<正> 一、2002年经济运行基本情况 2002年,面对复杂多变的宏观经济形势,全省经贸系统认真贯彻国家扩大内需等一系列方针政策,落实省委、省政府的各项工作部署,积极应对入世挑战,在深化改革、调整结构、开拓市场、扩大开放、优化环境等方面做了大量扎实有效的工作,使全省经济运行出现了一系列积极变化,主要经济指标均好于预期。全年国内生产总值达6163亿元,比2001年增长9.5％,比全国平均增速高约1.5     

人工神经元网络在安全事故趋势预测中的应用

安全事故的发生有着一定的随机性,因此如何有效利用有限的资源来防止安全事故的发生和完善救援措施一直是一个难题.但长期的研究工作表明安全事故的发生也存在着一定规律,正确的认识这些规律对企业的安全管理具有重要意义.人工神经元网络(ANN)在理论上能够无限的逼近任何非线性函数,同时又较强的适应性和抗干扰能力.适合解决事故预测这类的问题.     

AR模型在网站点击量预测中的应用与研究

对数据挖掘的“预测”功能进行了研究，在对网站进行流量统计的基础上，利用AR模型建立点击量时间序列模型进行点击量的预测，同时也与其他常用的预测方法进行对比。从实验结果可以看出，AR模型的预测精度要优于其他的预测方法，达到了预期的精度要求。     

“模糊控制”模型在农业预测中的应用

本文将预测过程模拟成一个“模糊控制系统”,以预测因子作为系统的输入,预测量作为系统的输入。根据历史资料确定系统的特性,建立模糊控制预测模型;然后,在一定输入条件下,通过预测模型,即可求得预测输出。这一模型本质上属语言控制模型,无需知道输入量与输出量之间函数关系,与经典的数学模型相比更具有广泛的适应性。文中用某地1980－1987年棉花烂铃病流行趋势资料为实例建立模型,对1998－1991年的棉花烂铃病流行趋势进行预测,收到了良好的效果。     

基于灰色马尔科夫模型的家纺流行色趋势预测

分析了家纺流行趋势研究现状以及现有方法的优缺点,以国际流行色权威机构国际色彩委员会发布的2007-2013年的春夏流行色定案作为分析对象,提出了基于灰色马尔科夫模型的家纺流行色趋势预测方法.采用灰色模型对未来家纺流行色进行预测,并通过后验差检验法来探讨此模型的预测精度及其建模的可行性,应用马尔科夫模型对预测结果进行修正.实验结果表明:灰色马尔科夫模型在流行色预测方面相比单一的灰色模型有更高的精度.     

基于Holt线性趋势和ARIMA模型对安徽省能源消费的预测

能源消耗直接关系到一个地区的发展,能够预测到一个地区的能源消耗量有利于今后的能源调度配置方案的制。针对安徽省能源消耗问题,选择1990年到2017年的安徽省能源消耗量数据,综合利用EViews,SPSS,EXCEL等软件,采取Holt线性趋势模型和ARIMA模型对安徽省2018年到2022年的能源消耗量进行预测。所建立的模型通过相关检验,预测效果理想,并对两个模型的预测结果进行对比分析。最后,根据所得到的结果,对安徽省今后能源使用提出相应的建议,助力区域发展。     

统计预测在邮政企业中的应用

介绍了统计预测的方法,给出了利用二次指数平滑法预测的武汉市邮政局的函件业务应用实例.     

AR模型在网站点击量预测中的应用与研究

对数据挖掘的“预测”功能进行了研究，在对网站进行流量统计的基础上，利用AR模型建立点击量时间序 列模型进行点击量的预测，同时也与其他常用的预测方法进行对比。从实验结果可以看出AR模型的预测精度要 优于其他的预测方法，达到了预期的精度要求。     

组合模型在机械故障预测中的应用

机械故障预测中,反映系统变化的特征参数往往含有多种趋势成分.引入组合预测模型,用灰色模型描述机械故障发展中的确定性趋势,用AR时间序列模型描述机械故障中的随机趋势.实践证明,较单一模型具有更高的预测精度.     

直线模型三点预测法

本文所论及的是一种简化了的时序模型，只要初步掌握计量经济方面的理论，就能运用本模型处理诸如市场预测、经济预测等问题，具有一定的实际意义。     

基于GM（1，1）模型的趋势预测方法及其应用

基于灰色理论中GM(1，1)模型提出了一种新的预测方法(趋势预测)，再将其应用到组合预测中，运用遗传算法调整组合预测权系数从而得到最优解。通过实例证明，该方法是正确的，算法是有效的。     

支持向量机在机械设备振动信号趋势预测中的应用

将支持向量机（SVMs）用于机械设备振动信号趋势预测中，研究了SVMs参数及核函数类型对SVMs预测能力的影响．试验显示，在短期预测中4种核函数有着基本相同的预测能力，而在长期预测中，径向基函数核和多项式核表现出了相对较高的预测能力，同线性核和神经网络核相比，它们的归一化均方误差约降低了20％．SVMs与向后传播神经网络、径向基函数网络和广义回归神经网络预测能力的对比表明，实现了结构风险最小化原理的SVMs具有更好的预测能力，在长期预测中，其归一化均方误差约降低了15％。     

灰色系统预测在煤矿安全事故发生趋势预测中的应用

在分析了灰色模型特点的基础上,运用灰色预测方法,依据煤矿事故统计数据,编制了相应软件对煤矿事故发展趋势进行了预测,分析预测的过程和结果表明,该方法简单易行,其结果可信.为确定煤矿安全管理目标、制定安全工作计划或做出安全决定提供依据.     

直线导路机构在空间模型中的分布规律

以空间模型理论为基础，提出了直线导路机构在空间模型中的几何模型──单直线导路曲面和双直线导路曲线；推出了该机构在空间模型内的存在范围及各参数的变化区间     

引力模型在游客预测中的应用

本文利用北京市1985年6月份国内游客抽样调查资料,应用引力模型,选用若干指标建立了北京市6月份国内游客预测数学模型。     

RBF神经网络在股市趋势预测中的应用

将RBF神经网络应用在股市趋势预测中，RBF网络中心点的选取采用最近邻聚类学习算法，以上证指数和基金裕阳为对象进行建模与预测，结果表明，此种网络具有较好的学习和泛化能力，在股市趋势预测中取得了较好的效果。     

趋势模型在海西州地区肾炎发病情况中的应用

基于趋势模型的理论,对Logistic曲线进行修正,并通过建立的趋势模型研究每月肾炎的发病人数。通过EViews软件对青海海西州地区肾炎发病例监测登记资料进行统计分析,同时利用趋势模型对原数据进行预测,观察每月肾炎发病人数的发展趋势。