动态加权预测方法设计及在降水预测中的应用

在动态数据预测中,为克服传统预测方法中所造成的较大误差,本文通过动态预测理论与移动平均预测理论相结合,设计了一种加权移动平均预测方法,用来预测时间序列数据.在原有的移动平均预测基础上构造一个动态加权参数.通过对相对误差的比较,证实了该方法预测效果优于移动平均预测.并利用该方法对乌鲁木齐地区30年平均降水量进行预测研究.并与动态预测方法相比较,预测效果相对误差较小.     

基于绝对误差的线性组合预测研究

针对组合预测效果评价中存在着把拟合精度和预测精度相混淆的问题,阐述了区分样本区间和预测区间的组合预测精度评价方法,并在预测区间上对2种常用的基于绝对误差的线性组合预测方法的预测精度进行了评价,对评价结果进行实例和理论分析。在此基础上,提出一种新的基于绝对误差的线性组合预测方法——基于预测模型有效性的线性组合预测方法。     

电力负荷预测技术及其发展趋势

介绍了电力系统负荷预测方法的几种分类方法、神经网络负荷预测方法及其在短期负荷预测中的研究情况,也指出了负荷预测技术的发展趋势。     

基于ARIMA—ANN的时间序列组合预测模型

目前,时间序列预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单一预测方法.近年来的研究表明,组合预测方法比单一预测具有更高的预测精度.提出了一种基于BP神经网络和ARIMA组合模型的预测新方法,对中国GDP的变化趋势进行了综合分析与预测,预测结果表明这种方法相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在非平稳时序的预测中的应用是可行、有效的.     

基于ANN-泊松模型的预测研究

目前,经济预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单项预测方法．近年来的研究表明,组合预测方法比单项预测具有更高的预测精度．本文提出了一种基于BP神经网络和泊松模型的组合预测新方法,对轮船发生事故进行了综合分析与预测,预测结果表明这种方法相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在计数模型的预测中的应用是可行、有效的．     

基于多分支神经网络的深基坑变形多点预测

文章为研究基坑变形预测方法,根据基坑信息化施工对变形预测的需求,在分析当前常用预测方法的基础上,提出了基于多分支神经网络的深基坑支护变形多点预测方法,建立了深基坑锚杆复合土钉支护结构变形预测模型;采用Matlab7编写了预测程序,运用多步滚动预测方法,实现了对多个测点变形的实时预测;最后通过工程实例验证了模型的正确性和有效性.     

NWS预测子系统的应用

利用性能的历史测量信息预测短期内的网络性能,可以动态监视和预测特定网络和计算资源在应用层的可用性。介绍了网络预测服务及其体系结构,讨论了其关键技术,对预测方法和自适应动态预测器选择方法进行了讨论,研究了动态自适应预测技术在网络性能服务器中的具体实现。仿真分析表明,使用该方法可以在较低开销的条件下获得最好的预测结果,实验验证了这一结论。     

论现代经济预测方法的分类原理

分析了现代经济预测的定化、面对数据流、灰色、非线性、动态和智能化等主要特征。简要回顾了经济预测的传统分类方法,认为它己不能很好地满足现代经济预测的要求。然后,根据现代经济的预测特征,结合现代数学、计算机技术和信息技术等的发展,提出了一种新的经济预测分类方法。并阐述了这种分类方法在现代经济预测中所适用的范围。由于现代经济的变化是复杂多变的,在预测时为了准确、真买、迅速地反映其运行规律,有时采用多种预测方法组合预测,有时采用动态仿真预测。     

航空电子设备故障预测框架与方法

针对环境应力对电子产品造成的累积损伤,提出了覆盖电子设备全寿命周期的故障预测框架与方法。首先提出了可预测性的概念,在设备设计阶段采用辅助软件eXpress进行可预测性设计,跟踪实际环境中设备的工作数据,采用3种改进神经网络进行特征参数的趋势预测。基于信息熵理论,采用多指标评价准则融合单项预测方法,实现了对某型电子设备的故障组合预测。预测框架在某型电子设备上的实践验证了框架的可行性,预测结果表明了组合预测方法较单项预测方法具有更强的鲁棒性和稳定性。     

一种有灰色初值函数的泛函微分方程数据预测

利用数学工具来解决一类数据在某一点处出现跳跃性变化的系统预测问题.并结合一个经济预测实例,对某种不能用已有预测方法预测的系统,经理论推导,提出了一种以灰色模型拟合初值函数,以中立型泛函微分方程映射预测的预测方法,对实例做出了良好的预测,解决了用常规预测方法难以解决的问题.