基于Copula函数的广西洪涝灾情预测模型

基于Copula函数理论,利用广西1950—2013年的洪涝灾情数据,研究洪涝灾害的受灾人口、农作物受灾面积和直接经济损失的分布状况并进行拟合优度检验,建立了Gumbel-Hougaard Copula三变量的联合分布.通过计算和对比单变量重现期的设计值和三变量重现期下的设计值,发现采用三变量的联合重现期预测洪涝灾情会更好.并且,洪涝灾情重现期和降水重现期大致相符.最后将基于Copula函数的广西洪涝灾情预测模型与GM(1,1)灾情预测模型相对比,结果表明前者能更好地反映洪涝灾情的发生情况.     

贵州省工业生产总产值的趋势分析和预测

以贵州省 1998年 - 2 0 0 0年工业生产总产值为依据 ,用时间序列的最小平方线性拟合数学方法对工业生产的长期趋势量化测定 ,并用自回归预测法对贵州省未来的工业生产值进行预测     

基于遥感抽样的农作物灾害损失评估方法(Ⅱ)——实证实验研究

为实现农业保险中快速精确获取农作物受灾面积与受灾等级的目标,作者设计了一套基于分层系统抽样的农作物受灾评估方法.本文基于该方法,以GF-1影像为实验数据,对2014年河南襄城2个村进行了旱灾灾情评估.实证研究表明:研究区受灾面积总量反推精度为90.00%左右,各等级受灾面积精度均在80.00%以上,基于遥感抽样的方法能获取高精度的受灾总面积和各等级受灾面积,且该方法成本低、效率高,具有广泛应用前景.此外,相对于通常以遥感反演参数直接人为进行等级划分的受灾等级评估方法,这种以真实减产比率为基础的方法可以为不同灾种、不同地区间的灾情程度的比较提供依据.     

Markov残差修正的灰色GM(1,N)模型在粮食产量预测中的应用

将灰色理论和Markov预测方法用于中国粮食产量的预测。运用灰色关联分析,从众多影响粮食产量的因素中确定了影响粮食产量的主要因素为：乡村从业人员、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、受灾面积。以粮食产量作为特征变量,以影响粮食产量的主要因素作为选定变量构建了粮食产量的灰色GM（1,5）预测模型,并对我国粮食产量进行拟合和预测。为了捕获粮食产量时间序列的随机波动性,使用马尔可夫模型对GM（1,5）模型的残差进行修正,以便改善预测精度。实例结果：事后检验阶段GM（1,5）模型的平均绝对百分比误差为15.45%,灰色Markov模型的平均绝对百分比误差为5.625%。灰色Markov模型能够提高预测的精度,是一种有效的、具有鲁棒性的预测方法。     

基于中心逼近的非等距灰色模型

基于非等间距灰色预测模型的建模机理,通过对一次累加生成序列的开方运算来弱化序列的变化幅度,利用背景值取代传统的中心值,从而得到了基于中心逼近化的非等间距灰色预测模型。最后,给出了一个应用实例,实例计算结果表明该改进灰色预测模型具有较高的拟合和预测精度。     

论甘肃近50年重大气候事件

甘肃省1950年到2000年农作物干旱、水灾、风雹、霜冻、病虫害受灾面积最大的一年分别是1995年、1984年、1984年、1977年、1985年。很显然从整体看,1977年后气象灾害日趋增多。近50年的主要气     

改进GM（1,1）模型在营养状况预测中的应用

为了提高灰色GM（1,1）预测模型的拟合和预测精度,通过初值和背景值的修正,给出了改进灰色GM（1,1）预测模型,并利用粒子群优化算法给出了模型相关参数的优化.根据中国学生体质与健康调研报告中4种营养性疾病检出率的数据资料,就10～12岁城乡男女的超重和肥胖数据,建立改进GM（1,1）预测模型对2010年和2015年的...     

基于灰色理论的武汉市全社会固定资产投资预测

根据武汉市2001—2010年固定资产投资数据,利用灰色预测理论对未来几年的投资进行预测。文章在分析灰色理论的基础上,结合实际情况构建GM(1,1)预测模型,并用于对武汉市2001—2010年全社会固定资产投资进行拟合,同时为保证模型预测的高精度,引入了新陈代谢思想,即加入新数据的同时丢弃较"老"的数据,使拟合精度进一步提高。通过对模拟投资值与实际投资值进行比较,并且对模型精度进行检验,证实该预测模型具有较高的预测精度,其精度等级为"好",可用于对武汉市未来几年全社会固定资产投资进行预测,预测结果具有一定的参考价值。     

基于改进灰色模型的我国天然气产量预测研究

在灰色预测模型的研究基础上,针对灰色预测模型拟合结果误差方面的问题,引入了广义翁氏模型的对数方程式积分形式,以此思想给出了灰色预测模型提高预测精度的理论依据及其改进过程,构建改进后的灰色预测模型.将该改进后的模型用于模拟我国2002年至2011年天然气产量数据,结果显示该改进模型的拟合结果优于改进过程中所应用的任何一个单独模型的拟合结果.使用改进模型预测了2012年至2025年我国天然气产量数据.     

基于AHP的大学生就业信心指数组合预测

大学生就业信心指数预测结果的准确性关系到就业政策的制定与实施的效果.提出综合利用各单模型预测信息的组合预测思路,采用层次分析法确定单模型的权重值,构建组合预测模型.结果显示,组合预测模型在拟合期的表现与神经网络模型接近,优于其他两种模型;在预测期远超过其他模型的预测效果.组合预测模型的拟合性能和泛化性能优越,预测信息可作为高校制定相关政策时的重要参考依据.     

基于GA-PSO-BP神经网络的气象能见度预测

针对安徽省气象能见度数据缺测问题,本文选取安徽省四种不同地形条件下的自动气象站点(黄山站、灵璧站、山南溪谷站、白泽湖站)2017-2019年的气象数据,首先采用灰色关联分析法筛选出与能见度联系紧密的气象要素,然后构建遗传算法(Genetic algorithm, GA)和粒子群算法(Particle swarm optimization algorithm, PSO)混合算法优化BP(Back Propagation)神经网络的预测模型,对四种不同地形条件下的自动气象站点的能见度进行预测,并与RF预测模型、XGBoost预测模型的预测效果进行对比,结果表明采用GA-PSO-BP神经网络预测模型无论在哪种地形条件下,预测误差更小,模型精度更高。     

黔北山区城镇合理布局问题

本文分析了贵州北部山区的区域条件及其发展现状,提出了区域城镇合理布局体系,并根据该区情况预测并指出该区在２０００～２０１０年间在城镇布局中应采取“点—轴”模式。     

基于神经网络和时间序列的河南省老年人口系数的预测

基于河南统计年鉴2001—2013年老年人口系数的数据,利用BP神经网络模型对河南省老龄化指标进行预测,训练效果不理想.因此采用时间序列二次指数平滑法对老年人口系数进行预测,预测结果的相对误差均值为4.97%.为了更加精准地预测老年人口系数,采用时间序列和BP神经网络结合的模型对其进行预测,此方法解决了老年人口系数的非线性的映射关系,预测结果的相对误差基本控制在1%左右,因此这个模型是最优的,更加适合预测河南省老年人口系数.预测结果表明河南省人口老龄化趋势是逐渐上升的.     

地下水资源管理的GIS系统研究

以实现贵州省遵义市地下水保护与科学管理为目标,介绍了基于GIS的地下水管理信息系统的总体设计以及所实现的功能,并以污染指数评价模型为例,详细阐述了地下水管理GIS系统所实现的评价和预测功能.     

基于CEEMD-BiLSTM-RFR的短期光伏功率预测

由于短期光伏预测中气象因素的时间尺度不同,直接分析其对光伏功率的相关性,易忽略时间尺度的影响,进而导致预测模型误差。为提高光伏功率预测精度,构建了预测模型。首先,利用互补集合经验模态分解(complementary empirical mode decomposition, CEEMD)将光伏序列进行分解,得到在不同时间尺度上的光伏分量;然后,通过Pearson相关系数分析各光伏分量与空气温度、太阳辐射度、风速、风向和空气湿度的关系,对于强相关分量建立关于气象因素的随机森林回归(random forest regression, RFR)预测模型,弱相关分量直接通过双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory neural network, BiLSTM)进行预测;并将预测求和输出。通过安徽省蚌埠市光伏电站7月实测数据进行验证,实验结果表明,所提预测模型CEEMD-BiLSTM-RFR相比传统预测模型有较好的预测精度。     

CADNA/A噪声预测软件在城市道路中的应用分析

从城市道路和公路的差异分析入手,对目前公路噪声预测模型和德国RLS90模型的CADNA/A噪声预测软件的特点进行了比较分析,并以山西省临汾市五一路下穿铁路分离式立交工程噪声预测为例,对CADNA/A噪声预测软件的应用和噪声预测结果进行了分析。     

基于马尔科夫过程修正的湖南洪涝灾变灰预测研究

通过对1985~2015年的湖南省受灾率和成灾率的数据分析,研究未来15年湖南省洪涝灾害的灾年预测和发展趋势.利用统计数据建立灰色灾变模型GM(1,1),得到了洪涝灾害有阶段性波动且受灾率与成灾率有明显的同步性的结论.经由马尔科夫过程修正的灰色残差模型,具有更高的准确率,可为中长期预测提供参考.     

清香型优质烟叶物理特性指标预测分析

探究清香型优质烟叶物理特性指标与生态因子间的定量关系,构建物理特性指标预测模型。选择云南省玉溪市2019-2020年优质烟叶的物理特性指标数据与生态数据（气象、土壤和海拔）,建立多元线性统计预测模型与BP神经网络预测模型,并分析各生态因子对烟叶物理特性指标的相对贡献率;利用均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）与归一化均方根误差（Normalized Root Mean Square Error,NRMSE）对两种预测模型模拟效果进行检验分析。结果显示,气象因子平均相对贡献率明显高于土壤、海拔的相对贡献率,气象因子对清香型优质烟叶物理特性指标尤为重要;统计预测模型的RMSE、NRMSE值均高于神经网络预测模型,神经网络预测模型预测准确性更高。利用统计方法与神经网络构建物理特性指标预测模型,可以为不同生态条件下提升烟叶品质、促进烟叶品质评价智能精准化提供一定的科学理论依据。     

基于灰色马氏链模型的农村居民人均收入预测

对农村居民人均收入变化趋势进行研究,将灰色模型与马氏链模型相结合,建立灰色马氏链预测模型,对河南省新乡市农村居民人均收入进行预测.与灰色预测模型相比,灰色马氏链模型能够提高预测精度.利用灰色马氏链模型对2017—2025年新乡市农村居民人均收入进行了预测,结果表明,该市农村居民人均收入有明显的上升趋势.     

改进灰色马尔可夫模型在湖南省粮食产量预测中的研究

通过选取湖南省2001年至2017年间的粮食产量数据,采用灰色系统理论、背景值优化、新陈代谢原理、结合马尔可夫模型建立等维新陈代谢的改进无偏灰色马尔可夫模型对湖南省粮食产量进行预测。结果显示:等维新陈代谢的改进无偏灰色马尔可夫模型的预测精度远高于传统的灰色预测模型,该模型更适合中短期粮食产量预测。