灰色聚类分析预测法及其应用

本文把预测问题化为灰色聚类分析问题，应用在黑龙江850农场农作物病害预测预报工作中，取得了符合实际的结果．     

煤与瓦斯突出预报数据关联性的聚类分析

合理地选择突出控制因素是进行突出预测的关键技术之一．首先给出了基于系统聚类的突出预报数据关联性分析方法，通过DB Index准则判断聚类模型的有效性．然后研究了煤与瓦斯突出控制因素的选择规则．最后以平顶山煤矿为例，分析了该矿突出预报数据间的关联性，得到了相应的变量聚类树，并选择了主要的突出控制因素．仿真结果验证了所提出的突出控制因素选择方法的合理性和有效性．图2，表3，参11．     

人工神经网络在矿藏预测中的应用

将人工神经网络方法应用于矿藏预测，本文介绍了该方法的原理和计算步骤，报道了应用人工神经网络方法评价化探异常。特征变量包括化学成分Ｃｕ，Ｓｎ，Ｍｏ，Ａｓ，Ｓｂ，Ｎｉ，Ｐｂ以及物理和地质变量，训练样本的分类正确率达１００％，据此模型预报了若干矿点为铅矿区，将人工神经网络的预报结果和模式识别结果作了比较，并讨论了它在地质勘探中应用的若干特点。     

基于HMM的煤与瓦斯运动状态预测

介绍了隐马尔科夫模型(HMM),并将该理论引入到煤与瓦斯运动状态预测的研究中,以工作面瓦斯浓度正常值C、瓦斯浓度峰值P、峰值浓度与正常值之比B、两次采掘前后峰值浓度之比P的非接触式动态指标作为观察变量输入,煤与瓦斯的运动状态作为隐含变量输出,基于HMM提出一种新的预测煤与瓦斯运动状态的方法,通过实例训练预测,预测结果与实际监测趋势一致,且能实现提前预报.     

基于知识编码的剪切位点预测

在现有生物统计中，对脱氧核糖核酸中碱基的编码表达主要限于腺嘌呤，鸟嘌呤，胞嘧啶和胸腺嘧啶4种．但这种编码方式的变量太少，同时没有考虑碱基在脱氧核糖核酸中的位置信息，在剪切位点预测中，准确率不会超过90％．据此采用基于知识的编码方式，即真剪切位点与假剪切位点的统计差表，结合支持向量机方法，大大提高了剪切位点识别的准确率，并进一步采用碱基的统计特征的多变量编码方式使真给体位点和假给体位点的预报率分别达到96．4％和93．0％，真受体位点和假受体位点的预报率分别达到94．4％和93．0％．     

典型回归及其在趋势面分析中的应用

本文用典型相关分析的理论来研究多重回归(即多个自变量对多个因变量的回归的问题。首先对预报量集团和预报因子集团进行降维,化成一对(或少数几对)综合变量以后,进一步用逐步回归的方法挑选那些影响预报量的综合变量的主要因子,建立回归方程(称为典型回归方程)以实现对预报量的预测或最优控制等问题.应用典型回归于趋势面分析中,建立一种多重趋势面(称典型趋势面),它发展了通常利用最小二乘法建立多项式曲面来拟合单变量观测数据的趋势面分析,使我们能够从某一测区的一组相关变量的观测值揭露其综合效应的变化趋势,而且这个趋势具有地质量与地理坐标之间的最大相关性质。因之,可以预测一组地质变量在测区的不同位置上的变化规律.     

非参数回归方法在短时交通流预测中的应用

为了提高短时交通流预测的准确性,提出了应用改进的非参数回归方法进行短时交通流预测。利用反馈机制动态调节系统变量和输入变量集是对非参数回归方法的主要改进之处。将建立的模型用于北京实际大规模路网的交通流预测预报,实例分析结果表明,应用非参数回归方法的5m in交通流预测结果明显优于神经网络方法;有反馈调节机制的非参数回归方法优于有固定输入变量集的非参数回归方法。     

基于BP网络的土壤水分预报研究

基于一个具有两个输入变量，一个输出变量的误差反传网络结构模型，对土壤床中10cm,20cm,30cm,40cm,50cm等不同深度处的水分含量进行预报，结果表明，该模型的预报精度较高，其最大相对误差为－4．04％，最小相对误差为－0．34％，平均相对误差为1．68％（绝对值），还能同时预报不同深度处的土壤水分。     

基于Kalman滤波的GB-InSAR时序处理方法

传统的GB-InSAR时序处理方法针对整个数据集或分组进行实时处理，该类方法占用大量的电脑内存，效率低，不能满足边坡监测的时效性，无法实现形变预测与灾害预警预报.针对此种情况，提出了基于Kalman滤波的GB-InSAR边坡形变监测实时处理方法.以河北省迁安市马兰庄铁矿边坡监测为例进行分析，提出方法在实验所用解算平台下，在1 min内可解算出研究区当前时刻形变量，并可以预测下一时刻的形变量，与传统时序InSAR的结果相比，时序形变标准差优于1 mm.     

大豆根潜蝇预测预报方法的研究

在多年研究的基础上，查阅国内文献，针对大豆根潜蝇的田间调查、发生期预测、发生量预测及防治指标等问题进行了系统的阐述．对我国大豆根潜蝇的预测预报及综合防治工作具有指导作用和实用性。     

多变量弱信息非线性预测问题的一类组合模型

针对预测研究中,变量指标较多,数据携带的信息较弱且和预测变量是非线性关系。造成预测模型构建困难且预测结果稳定性不强的问题,提出了构造非线性组合模型的方法,解决了上述问题。应用于华北地区的地震预报,取得了较好的效果。     

微弱振动信号的谐波小波频域提取

为解决设备故障检测和故障预报中某些微弱振动信号难以提取出来的问题,在介绍谐波小波变换的优良特性及其基本原理的基础上,给出了谐波小波变换的实现技术.在不减少信息点数的情况下,用谐波小波变换成功地对微弱振动信号实现了频域提取与时域重构,并且实现了强噪声下微弱周期振动信号的频域提取.通过算例和工程实例,说明谐波小波方法在微弱信号的频域提取能力和精度上明显优于基于二进分解的小波方法和傅里叶分析方法,且在混有强噪声的信号提取中消除了二进小波包仍然存在的噪声泄漏,同时也显示了谐波小波变换的频域保相特性.     

多途径提高预测精度的探讨

经济预测中提高预测精度是一个十分重要的问题。本文通过研究预测各阶段的适应性和对预测精度指标的评价及其选择等途径探讨如何提高预测精度。     

灰色预测模型的有限自动机的实现问题

负荷预测是整个电力系统规划的依据,目前国内外负荷预测方法及建立相应的数学模型也很多,特别是灰色预测模型,对此有过成功的应用,现引进有限自动机理论研究模型在时序电路中的实现问题。     

组合预测中基于粗糙集理论的权值确定方法

权系数的确定问题是组合预测方法中的关键和难点，提出了一种基于粗糙集理论的权系数确定方法，将权系数确定问题转化为粗糙集中属性重要性评价问题，建立了关于组合预测方法的关系数据模型，通过属性值特征化建立了知识系统，在数据驱动下通过分析预测方法对预测对象的依赖性和重要性，计算出组合预测模型的权系数，该方法克服了传统权系数确定方法的主观性，避免了线性或非线性极值问题的数值计算，使得组合预测方法具客观性，所给案例说明了所提方法 的有效性。     

影响IPO公司自愿披露盈利预测信息的因素分析

首发新股时的相关信息披露是一个重要问题,其中的盈利预测又是众多投资者关注的焦点,而在我国IPO公司中有过半数的公司不愿意披露其盈利预测信息.针对这一现象,采用Logistic回归模型分析了影响IPO公司自愿披露盈利预测信息的因素.     

铜川市产业结构发展趋势的成分数据预测

饼图中各份额数据的组合被称为成分数据。由于不能满足成分数据两个约束条件,以往对按时间顺序收集的成分数据预测,其预测值之和不等于1。针对这个问题,文中采用球坐标变换方法,对铜川市产业结构和就业结构进行预测。该预测结果可为铜川市产业结构调整提供有益的指导和参考。     

Probability forecast of regional landslide based on numerical weather forecast

0IntroductionChina is a country with most of its territorycovered by mountain region.Every yearmountain hazards are responsible for disasters andcatastrophesin mountainous area,of whichlandslideis especially outstanding.It has caused the greatthreat to lives and property and has restricted eco-nomic development.Landslide forecast,as an effec-tive measure,plays ani mportant rolein hazard miti-gation.Great progresses have been achievedin sin-gle landslide forecast up to now.Many methods,fromFa…     

多步自适应组合预测及其应用

提出一种多步自适应组合预测方法,预测由多个并行不同的多步自适应预测模型组成,最终预测结果,由多个预测模型预测值的线性加权组合决定,本法适用于随机时变动态系统过程的多步预测问题,在某省粮食产量趋势预测中,应用此法获得了良好的效果.