电力系统中长期负荷预测的模糊算法

介绍了用模糊指数平滑法和模糊线性回归法进行电力系统中长期负荷预测的方法，以实际预测为例，给出预测结果，实践证明了上述2种方法虽然以传统预测方法为基础，但具有算法简单，计算速度快，预测精度高，预测误差小，并能提供负荷的一个预测区间等优点，尤其在原始数据存在不确定性和模糊性时，更有着常规预测方法无可比拟的优越性。     

教育中预测的原则、类型与调控

在教育过程中，许多教师重视教育反馈环节，而忽视了教育预测环节。然而，预测环节是教育始端，是判断教育是否适合学生的重要环节。预测可以提高教育的科学性和有效性，减少教育盲目性和错失性。预测也是教师素质和能力的集中体现，任何缺乏预测能力的教育工作者，都难以适应新形势教育工作的需要。因此，“只有鉴往知来，才能为人导师”，所有教师都要充分认识预测重要性，掌握预测原则，合理应用预测原理，及时调整教育过程。一、教育中预测的原则１、预测的超前性。预测之所以有生命力就在于超前性。若不对事物超前认识，就不能洞察未来…     

基于小波分解的色噪声预测

研究色噪声的预测．将小波分析理论与神经网络建模预测基本原理相结合，提出了基于小波分解的神经网络预测方法．通过对年平均太阳黑子数典型统计模型的预测，验证了该方法的预测效果．将该预测方法用于色噪声的预测研究，通过改变对色噪声的采样速率，分析了色噪声预测的可能性和效果．研究结果表明，色噪声是可以预测的；对其预测的误差随采样率的提高而减小；基于小波分解的神经网络预测方法的预测精度优于线性神经网络预测方法．     

基于网络服务的蛋白质二级结构预测软件

借助位于互联网的蛋白质结构预测服务，开发了一个蛋白质二级结构预测软件，它能全面快速地搜索到不同网站的各种预测结果，对其进行综合分析可获取更准确的预测，用户不必分别访问每个网络服务界面并填写数据，程序能自动提交预测请求，并收集，分析各个网站的预测结果，因而该软件能够大大提高结构预测效率和准确率。     

人工神经网络在软土地基路基沉降预测中的应用

将人工神经网络应用于软土地基填筑施工中的沉降预测，提出了一种有效的预测方法，并构造了预测路基沉降的神经网络模型，预测结果表明，该模型具有很高的预测精度，为预测软土地基路基填筑施工引起的沉降提供了一种新的方法。     

直升机航迹预测精度分析

该文全面分析直升机航迹预测方法，给出直升机航迹模型和去相关的航迹及其预测精度分析，提出用灰色系统实时在线建立直升机航迹的GM预测模型，并进行精度预测。结果表明，去相关的卡尔曼滤波方法虽可提高预测精度，但计算量较大，对目标作机动时，预测误差较大；而用灰色系统预测直升机航迹，只需用较少的探测数据，就可以得到较高的预测精度。     

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。     

常用预测方法及评价综述

科学的预测是正确决策的前提和依据，介绍了回归分析方法，神经网络方法，组合预测方法等预测方法，还介绍了利用模糊综合评判来评价预测方法以辅助预测者选择预测方法。     

系统安全性预测模型与系统的建立

系统安全性预测对预防事故起到至关重要的作用，而预测模型的正确选择是预测的关键。本文就目前安全性预测的原则、预测模型的复杂程度、特点和选择等若干问题进行了分析，并就系统安全性预测中如何处理这些问题进行了探讨。在综合分析的基础上，建立了合理的预测系统。组合预测利用各种预测方法提供的有用信息，有效提高了预测精度，改变由于预测模型选择不合理而带来得预测误差。     

试论灰色灾变预测

在论述灰色灾变预测的建模及预测全过程的基础上，探讨了灰色灾变预测的一种特殊情况——拓扑预测，提出对非平稳时序过程分两步预测，建立灰色拓扑辅助预测模型，提高了对非平稳时序过程的预测精度。     

新型区域公路网交通产生量预测方法研究

以人工神经网络理论为基础，结合归预测和时间序列预测技术，形成一种新型的区域公路网交通产生量预测方法，从而克服了传统预测方法的局限性，提出了预测的准确性与合理性，为该方法在实际工程中得应用提供可能。     

地下工程监控时间序列分析方法及应用

根据现场位移监测提出１种工程预测方法，利用现场测量的围岩或支护的位移对未来位移发展趋势作出定量预测，在预测位移的基础上，应用数值方法可以预测支护围岩压力，应力及安全度随时间发展的趋势，这种预测方法可用于岩石工程安全监控，支护设计、施工效果评价及预测。     

经济系统预测精度及有效性分析

本文讨论了预测误差的根源，给出了点或区间预测精度的测度准则，分析了目前人们给出的预测精度测度，以及评价预测方法的有效性测度，为不确定性系统预测方法评价提供了可行的工具。     

专门人才预测的信息采集和处理

专门人才预测是制定教育规划的基础，为提高预测的准确性，应在定量预测技术中注意信息采集和处理两个环节，本文用实例论述了人才预测信息采集的注意点，信息指标的内涵外延，以及处理人才预测信息数据的方法。     

基于时间序列的朝阳市生猪价格短期预测研究

为了获取更多利润，降低价格波动带来的风险，对朝阳市生猪价格进行基于时间序列的短期预测研究.根据辽宁省朝阳市某养猪场提供的2020～2022年3种生猪日销售价格，首先利用Excel对数据进行处理，以周为基本单位，把每周的平均价格作为周价格；其次，根据外三元猪价格中前100周的价格，分别采用时间序列预测法中的一次移动平均预测法、一次指数平滑预测法和三次指数平滑预测法来预测后57周的价格，通过与实际价格的对比可知，采用三次指数平滑预测法预测的误差最小，由此用该预测法来预测内三元猪和土杂猪后57周的价格；最后，利用Matlab计算土杂猪、内三元猪的预测值，结果显示二者的预测误差分别为0.386、0.604,并据此绘制价格变化趋势的图像，为养猪场预测生猪价格提供理论依据.     

模糊逼近算法与人工神经网络预测功能

有些实际问题是无法用已知的很多定量预测方法预测的，这更是在预测中有极大局限性的人工神经网络难以解决的问题．本文通过对预测问题模糊逼近算法的研究，提出新的模糊逼近泛函微分方程定量预测方法，并从而化为能用人工神经网络预测的方法，扩充人工神经网络解决实际问题的功能．     

应用改进BP神经网络进行用水量预测

针对工业用水量的特点，建立了改进的BP神经网络用水量预测模型，采用遗传算法对BP神经网络权系进行优化改进，改进的BP神经网络算法预测结果好于灰色理论预测和BP算法预测。以本溪市某供水厂用水量数据对改进的BP神经网络模型进行训练并预测，将其预测结果与灰色理论预测和BP神经网络预测结果进行比较分析，得出该方法用于供水系统用水量预测误差较小，同时克服了其他两种算法的缺陷。     

贝叶斯动态线性模型的组合预测

组合预测就是将随机变量或向量的点预测进行组合，这些预测是根据几个模型所给出的，一般的方法是求这些点预测的算法平均值。本文给出的是根据模型的预测精度确定权的贝叶斯动态线性模型的组合预测，它的预测精度比取算术平均值的预测精度高。     

BP神经网络在围岩变形预测中的应用

利用神经网络，建立了围岩变形预测的BP神经网络模型，采用围岩变形的实测数据对网络进行了训练，以此训练好的BP神经网络对围岩变形进行了预测。预测结果表明，该模型具有很高的预测精度，为预测围岩变形提供了一种新的方法。     

双向Elman神经网络在卫星电池阵功率预测中的应用研究

针对神经网络预测电池阵功率存在的模型阶数难以确定及预测精度低下的问题，提出一种基于改进的Elman神经网络的双向预测模型。该模型利用关联层动态神经元的反馈连接，将未来预测网络和过去预测网络的信息进行融合。使网络对时间序列特征信息的记忆得到加强，从而提高预测精度。用该文提出的双向预测模型对电池阵功率进行预测，输入层仅需一个节点，不需事先对模型进行定阶。仿真预测表明，预测精度比单向模型明显提高，且网络具有较好的泛化能力。