逐步回归时间序列和RBF-ANN在降水预测中的应用

将逐步回归融入到时间序列预测模型的建立中,摒弃了传统的“考虑所有变量”模式,利用“有进有出”的形式,分清各因子主次关系,仅选用影响显著的变量建立预测方程。径向基函数人工神经网络(RBF-ANN)属于局部逼近网络,准确度高。以桦甸市五道沟站的月降水量和月蒸发量为例,分别用传统、逐步回归时间序列分析和RBF-ANN建立降水预测模型,并对比其精度。结果表明：传统、逐步回归时间序列及RBF-ANN模型的后验差比值分别为0.315、0.272、0.284,平均绝对误差分别为18.37、15.65、13.82 mm,有效系数分别为0.87、0.94、0.93,精度均满足要求,最后用逐步回归时间序列法预测了未来5年的月降水量和月蒸发量。     

加权零阶局域法在网络舆论趋势预测中的应用

采集了某一时段国内某著名网站上针对某一指定话题的帖子,按时间周期构造了一个关于新增帖子数量的时间序列,利用混沌时间序列预测方法中的加权零阶局域预测法预测了该序列的变化趋势.仿真结果表明该预测趋势与实际趋势在短期内是基本一致的;短期预测误差明显小于长期预测误差.     

混沌算子网络在经济数据预测中的应用研究

采用多个混沌算子单元组成一种新的预测网络,实现经济数据的预测分析.利用已知数据构造出训练样本,通过调节混沌算子单元的控制参数来控制其动力学特性,以此改变预测网络的动力学行为,使预测网络的动力学特性逐渐逼近被预测系统,并随之一致变化,从而实现时间序列的动态预测分析.利用该方法对国内生产总值和国民总收入等经济数据进行了预测...     

用户预测在无线网络规划中的方法研究

用户预测在无线网络规划中具有举足轻重的作用，本文介绍了用户预测的各种方法，并给出了具体实例。     

模糊时间序列预测在动态经济系统预测中的应用

研究适合于动态经济系统的预测方法,对指导我国现阶段的经济工作有很大的意义。为尽可能地减少对动态经济系统预测的偏差,将模糊数学的理论应用于预测过程中,应用模糊时间序列预测方法,解决带有模糊信息的动态预测问题,使所得出的预测结果能够更加符合现实的需要。     

电力电量负荷预测方法及应用分析

为了进一步提高预测精度,则需要对传统方法进行一些改进,使预测结果具有更高的参考价值,本文主要探讨了时间序列预测法以及其实际运用。     

混沌预测技术在径流预报中的应用

以多条河流的径流时间序列为例详细分析了基于混沌力学的局部预测方法，并与全局方法和基于随机理论的ＡＲ模型等预测方法进行了对比。结果表明，局部预测方法往往优于其他预测方法。     

简单移动平均预测法在航材保障中的应用

航材消耗预测的准确性影响着航材保障的效果,简单移动平均预测法可以有效地进行航材消耗的预测,其预测的精度在很大程度上受到移动平均项数的影响。本文利用简单移动平均预测法建立航材消耗的预测模型,并探讨移动平均项数对预测误差的影响。     

一种基于在线修正时间序列预测方法的UCAV粗决策模型

针对机载传感器不能在作战时限内获取目标参数从而造成属性匹配过程失败的情况,提出了一种基于在线修正时间序列预测方法的UCAV粗决策模型.通过对以往时刻传感器数据的时间序列分析,建立最优自回归移动平均模型,根据延迟获取的数据,运用在线修正预测方法,完成对未来时刻传感器数据的预测及预测值的修正,作为粗糙集决策属性匹配的输入完成决策过程.通过对UCAV目标威胁估计实例的分析可知,该模型能在决策数据的基础上,根据时间序列预测值,提取出所有条件下的决策规则,给出有效决策建议.     

BX数据生成灰色预测方法及其在环境预测中的应用

本文提出了一种适于灰色预测的数据生成方法-BX数据生成法。该法有效地改善了GM（1,1）,模型的预测精度,并在降水量和地下水硬度的预测中取得了成功的应用,获得了满意的效果。     

一种改进的判别方法及其在纵向岭谷夏季降水预测中应用

 在遵循Fisher判别准则的基础上,提出了一种判别系数和判别临界值随时间变化的新方法,并应用于能反映纵向岭谷区域降水主要变化规律的镇沅测站7月份降雨量的预报中.在前人工作指出印度洋海温变化对该区降水变化有显著影响的基础上,以前期秋季、冬季和春季印度洋海温距平的纬向梯度为预报因子,建立判别预报方程.实际应用结果表明,此方法具有较好的历史回报率和外推预报率;同时具有良好的预报稳定性.     

熵值法及其在确定组合预测权系数中的应用

组合预测方法能有效地提高预测精度,因而在众多领域有广泛的应用。其研究的核心的问题就是如何求出组合预测加权平均系数。本文从信息论的观点出发,利用信息论中熵值的概念,重新定义预测误差序列的变异程度,从而获得计算组合预测加权系数的一种方法。该方法具有概念清楚、计算简单的特点。实例计算结果令人满意。     

基于三参Weibull分布的泥石流降雨动态预警模型

降雨是触发泥石流灾害的重要因素。现有的泥石流预警模型多为半定量的预警,通过划分不同的预警级别来预报灾情,没有做到任意时刻泥石流爆发的定量计算。通过分析文家沟5次大型泥石流灾害的降雨数据,引入泥石流爆发降雨驱动指标RTI并运用三参Weibull分布确定了绵竹市清平镇文家沟泥石流的降雨阈值,提出了计算任意雨量下的泥石流的瞬时发生概率。最后通过Weibull分布结果和泥石流堆积方量的计算值拟合出文家沟泥石流爆发概率和堆积方量的关系。该模型不仅实现了文家沟泥石流灾害的动态定量预警,同时也给出了任意概率下泥石流堆积方量的域值区间。最后以2012.8.13文家沟泥石流事件为例验证了该模型,说明三参Weibull分布可以用于泥石流分析并建立预警模型,可将此法推广到其他地质灾害的分析及预警中。     

加权互谱估计方法研究及应用

在众多的谱估计算法中，互谱方法是用于色噪声背景下参量估计的一种十分有效的方法。通过对旋转不变技术估计信号参量的方法进行了深入的分析，提出基于ESPRIT的加权互谱估计方法来估计正信号的频率。这种方法避免了以往互谱在整个频域上的搜索以及克服了自谱ESPRIT估计方法对噪声的严格限制(要求噪声为白色高斯噪声)。将本文方法应用于Inv级正弦信号现代互谱测量仪，从仿真结果可看出本文方法不仅分辨率高，而且旁瓣电平很低，没有伪峰。     

诱导有序加权平均的组合预测模型及其应用

有序加权平均算子是近年来发展的在许多领域有着广泛应用的信息融合方法.本文引进诱导有序加权平均算子的概念,并探讨了它的一些性质,然后建立诱导有序加权平均新的组合预测模型,最后给出其在股票价格预测中的应用研究,实例分析结果表明了该方法的有效性.     

灰色-马尔科夫链在年降水量预测中的应用

首先用三点滑动法优化原始数据,并在此基础上建立了灰色-马尔科夫链预测模型,然后利用湖北省恩施市1985年至2002年的年降水量历史资料,分别用此模型、无偏GM(1,1)及滑动无偏GM(1,1)模型预测了该市2003年至2008年的年降水量.结果表明;新模型预测精度明显提高,该模型应用于年降水量预测切实可行.最后,还结合预测数据给恩施市提供了政策建议.     

综合GPS和NCEP在区域降雨预报中的应用研究

利用GPS估计大气可降雨量（Precipitable Water Vapor,PWV）时,除了需要GPS观测数据外,还需要对相应的GPS测站进行气象观测.然而,我国多数GPS网是用于大地测量学的应用与研究,并未配备相应的气象传感器.针对这一情况,本文利用美国环境预报中心（NCEP）和国家大气研究中心（NCAR）联合推出的逐6h再分析资料,提出一种GPS测站附近无气象传感器时估算PWV的新方法.利用此方法对上海地区的GPS数据进行试验,结果证明,即使在GPS测站附近没有气象观测设备时,地基GPS气象学同样能够获得精度较高的PWV,可以用于区域降雨预报.     

多模式集成MOS方法在精细化温度预报中的应用

利用T213和ECMWF模式产品,对集成MOS预报方法在温度预报方面做了研究试验,并将其与单模式MOS预报方法进行了对比分析.研究结果表明,多模式集成MOS预报方法与传统MOS预报方法相比,预报水平有了进一步的提高,它能同时充分利用多个模式产品的有用信息,吸取其各自的优点,做出更好的预报.在系统程序设计时,给各因子附带...     

谱分析预测法及其在气象上的应用

介绍有关经典的谱分析及其谱估计方法 ,并应用于天气预报中取得良好效果