Logistic曲线在预测中的一种应用

Logistic(逻辑斯谛)曲线最早由比利时学者(P.Frerulst)在1838年提出。后来,美国生物学家、人口统计学家(P.Peari)和学者(L.Jreed)于1920年在研究果蝇的繁殖中重新发现了这条曲线,并且开始应用在人口估计和预测之中。本文采用该曲线预测某城市职工在几类耐用消费品方面的普及率。     

基于改进logistic模型的中国社会消费品零售总额预测

建立改进的logistic模型,预测中国社会消费品零售总额.依据中国1991-2016年社会消费品零售总额曲线变化特点和最终发展状态,建立改进的logistic模型,利用此模型预测中国社会消费品零售总额.预测结果与其他的社会消费品零售总额模型和经典的Logistic模型预测结果相比,可信度更高,可为相关部门制定政策提供参考.     

耐用消费品的逐年统计实时预测方法

本文介绍一种耐用消费品市场的预测方法。该方法利用家庭开支的最优效益原理,因而可以避免在市场引入竞争机制而耐用消费品又非每家每户平均消耗的特定条件下,单纯利用趋势外推预测可能导致的失误。文中还介绍了此法的具体应用。     

改进的Logistic模型在中国城镇化水平预测中的应用

依据中国城镇化水平曲线变化的特点,在经典的Logistic模型基础上,设计相对增长率函数,建立改进的Logistic模型应用于中国城镇化水平的预测.研究结果表明,预测结果同经典Logistic模型和双S曲线模型相比,拟合程度更高,其预测值可为相应决策部门制定政策提供参考.     

基于路基沉降变形规律的预测新模型及其应用

针对山区高速公路路基沉降变形规律复杂而难以预测的实际情况,通过整理大量现场试验监测数据,深入探讨不同工况条件下路基沉降变形发展趋势,总结得出其变形发展规律。在此基础上,基于指数函数曲线模型,提出了DR曲线预测新模型;并运用数值分析方法,结合实际工程实例与泊松曲线、Logistic曲线的预测结果进行对比;其结果表明:DR曲线预测模型精度更高,能更好的适应实际情况的变化,为山区高速公路路基沉降发展预测提供了一种有效而实用的方法,具有一定的工程实用价值。     

基于NAR神经网络的湖北省社会消费品零售额预测

科学预测地区社会消费品零售额,对该省制定区域宏观经济调控政策,有效配置资源,改善供给质量,促进消费发展,确保国民经济长久发展具有重要意义.动态神经网络主要通过系统之前的信息预报系统未来的变化发展趋势,具有反馈和记忆功能,能进行长时段预测.运用动态神经网络对湖北省社会消费品零售额进行了预测,模型的拟合误差为0.96041%,预测得到了2020-2026年湖北省社会消费品零售额数值.     

泥砂岩薄互层时移测井曲线预测方法

为满足泥砂岩薄互层储层时移地震研究需求,实现油藏开发后测井曲线预测,在岩石物理模型理论分析、实际岩心观察和测井数据分辨率分析基础上,提出在薄互层储层测井曲线预测时将砂岩薄层与泥岩薄层分开,并将油藏参数变化限定于砂岩薄层的方案,从而使计算过程符合实际油藏条件.建立了时移测井曲线预测工作流程,并利用实际薄互层油藏开发前测井曲线和开发前后温度、压力和饱和度变化参数,实现了油藏开发后测井曲线预测.实际油藏开发后测井曲线预测结果与油藏参数变化有很好一致性,变化范围合理.     

一种广义Logistic模型的参数估计方法

讨论了Logistic曲线模型结构上的缺陷,分析了广义Logistic曲线的解析性质及拟合预测的优势,提出了一种求解广义Logistic模型参数的方法.并通过预测实例,说明了该模型具有高于Logistic曲线模型的预测精度.     

耐用商品销售的数学模型

利用三次增长率模型预测了耐用商品销售量最大值,利用Gompertz曲线模型预测了销售状况,并对浙江省城镇居民平均每百户彩电拥有量和空调拥有量进行了分析、预测,为耐用商品的生产、销售及更新换代提供了依据。     

灰色系统预测方法在我国私人汽车拥有量预测中的应用

文采用灰色系统预测方法来分析2011-2016年我国私人汽车拥有量数据,并对各省的私人汽车拥有量分别建立灰色预测模型,进行模型检验,且预测了未来几年私人汽车拥有量。通过对各省私人汽车拥有量预测发现平均增长率这一指标,可以将研究省份分为五类。同时结果表明我国私人汽车拥有量将会持续快速的增长。     

高含水油藏开发指标动态预测方法

通过HCZ预测模型与水驱特征曲线联合求解的数学统计方法,实现区块年度产油量、含水率、采出程度、可采储量与采收率等开发指标的动态预测。多种预测方法的联解,优化了区块的动态分析过程,准确地完成各项开发指标的预测。     

耐用消费品的销售规律研究——以我国彩电业为例的研究

本文试图通过对新型的耐用消费品的销售规律的分析,建立logistic模型,通过实证分析的方式来验证本人的对其销售规律的分析.并对其中的某些特例的市场前景给出预测.     

声发射信号预测山体滑坡基础性试验研究

对现场取样并二次加工的岩石样本采用深梁三点加载方式在5种工况(变速加载、匀速加载、破坏形态改变、加载环境改变以及尺寸改变)下进行剪切加载至破坏,以模拟岩体滑坡.进而基于声发射理论,利用声发射传感器对试验样本破坏全过程中的声发射信号进行实时采集,并形成相应位置的声发射信号随时间变化曲线.最终通过声发射信号曲线变化特征识别区分出岩石样本加载破坏整个过程中的不同阶段.试验结果证明,基于传感器合理布置位置,通过观察声发射信号曲线变化特征可以对山体滑坡面中关键点破坏的预警提供较好的判断依据,从而通过对多个关键点破坏位置的预警来预测滑坡面的早期形态,为今后声发射信号预测山体滑坡的工程应用提供试验基础.     

中国水稻纹枯病发生率预测研究——基于时间序列预测模型

该文以1960年~2007年中国水稻纹枯病发生率年度数据为样本,通过分析病害流行动态与周期特征,运用时间序列Logistic模型、自回归移动平均（ARIMA）模型和自回归AR模型进行预测,在此基础构建组合预测模型预测2014年水稻纹枯病发生率,预测结果与模型构建过程可以为相关研究提供借鉴参考。     

考虑不规则驾驶行为的城市隧道事故率预测

准确预测交通事故风险概率是实现隧道内交通安全主动管理的先决条件。本文从交通状态和驾驶员行为2个方面分析影响事故发生的主要因素,提出“不规则行为率”作为特征变量。对特征变量显著性检验,选用Logistic概率模型构造城市隧道事故率预测模型,并提出利用ROC曲线寻找阈值的方法。最后基于实测的青岛胶州湾隧道数据进行实例验证,研究结果表明,阈值确定为0.36较为合适,此时基于不规则驾驶行为的事故率预测模型准确度为78.4%,能够较为准确预测隧道内事故发生的可能性,研究成果可以为智能交通安全发展奠定理论基础。     

基于ARIMA-GARCH模型的股票价格预测研究

利用时间序列模型对宇通客车股票的收盘价格进行预测.首先利用ACF平稳性检验来判断时间序列是否平稳,然后,选择ARMA、ARIMA、ARIMA-GARCH进行性能比较.最后,根据相关准则选择ARIMA-GARCH优化模型对宇通客车股票价格进行预测.结果表明,构建的ARIMA-GARCH模型能更准确地预测宇通客车的股价.     

强透水地层半封闭基坑降水特性及排水量预测

采用有限差分法分析了半封闭基坑的降水渗流特征,发现地层渗透性仅改变地下水流速,而帷幕嵌入深度、含水层厚度、降水井滤管长度均会导致流网形态变化,与帷幕阻隔效应耦合,进而影响排水需求.基于等效井假设,建立了标准状态下排水量随帷幕变化的特征曲线,提出了阻隔效应的量化公式;并针对非标准降水条件提出了对应的特征曲线修正方法,进而可对需求排水量进行初步预测.数值模拟和现场测试对比验证表明所提出的量化预测方法具备可靠性,且保留了一定程度的安全冗余度.     

桥市风电场风机基础沉降观测及预测分析

为了准确了解风机基础在风机吊装过程与运行过程中的沉降量,采取传统的测量方法对风机基础进行了长期观测,得出了风机在施工过程与运行过程的基础沉降量,同时结合数学Logistic模型对风基基础沉降的变化趋势进行了预测.实践表明,采用Logistic模型得到的预测结果很好地反映了风机基础在运行过程中的实际情况,该预测方法能为类似工程的沉降估计提供一定的参考.     

三种油田产量预测联解模型的对比

数学模型和甲型水驱特征曲线是油藏工程中两种重要的预测方法。为有效克服两种方法的局限性,近年来不少学者提出了数学模型与甲型水驱特征曲线联解模型。在前人研究的基础上,选取较具代表性的三种联解模型,从模型的特点及适用范围进行分析和对比,实例验证表明Hubbert模型与甲型水驱特征曲线联解法对油田整个生产阶段预测效果最理想,Rayleigh模型与甲型水驱特征曲线联解法适用于油田生产递减阶段,而广义翁氏模型与甲型水驱特征曲线联解法预测含水率偏低。     

基于梯度特征的分布曲线模型预测控制算法

在分布曲线控制中,传统的积分平方误差指标仅考虑输出曲线与目标曲线的误差面积,忽略了分布曲线的内在特征结构。该文从曲线相似度度量出发,提出了一种基于梯度特征的分布曲线模型预测控制算法。该算法采用B样条模型描述分布曲线对象,基于梯度特征度量曲线相似度,综合曲线数值信息与梯度信息构造优化命题,并通过复合梯形方法对优化命题进行离散化,求解得到最优控制策略。仿真结果表明:该算法可提高曲线切换过程中输出曲线与目标曲线的相似度,实现了曲线形状的自然过渡。