动物鼠疫预测模型的研究进展

目的:了解动物鼠疫预测模型研究的最新进展.方法:收集、分析近年来有关动物鼠疫预测及在疾病控制领域运用的其它预测数学模型的文献.结果:收集了三十多篇国内外相关文献.结论:合适的复合预测模型将在动物鼠疫预测预报中广泛运用.     

水情自动测报系统在水库管理中的作用

洋河水库是国家大型水库,担负着秦皇岛市工农业供水及下游的防洪抗旱的重任。洋河流域降水时间集中,河身短,汛期易形成洪水,防汛调度工作十分重要。本文简要介绍了洋河水库水情自动测报系统的功能、特点和运行情况,通过水情自动测报系统在防洪调度工作中的运用,阐明了水情自动洲报系统的实时性、综合性等特点,进一步表明了自动化管理在水利工程中的重要作用。     

电力系统短期负荷预测应用中小波函数选取的方法

根据信号奇异性检测理论,提出了一种小波函数的选取方法:首先根据负荷序列的特点及短期负荷预测对小波函数的应用要求,粗选使用db(N)小波函数系进行分析;然后根据李普希兹指数与小波分解尺度及模极大值点之间的关系,找出可以检测到最大李氏指数的db小波,并结合小波重构对正则性的要求对N作出选择.算例说明了这种选取方法具有一定的合理性.     

遗传算法在经济混沌组合预测中的应用

经济混沌是由确定性的经济系统产生具有随机性的动态行为。虽然经济系统产生的时间序列不具有长期预测性，但在短期内可有较为精确的预测，可以为其建立确定性的预测模型。为了探求经济时间序列中的混沌特性，文中在Wolf提出的相空间重构的基础上，提出了一种基于遗传算法的经济混沌组合预测方法，在该方法中采用自适应并行遗传算法确定组合模型中权系数，这样可以较好地解决传统经济混沌预测大多数都是使用单一模型以至影响了观测精度等问题，最后以实例检验了提出的算法。     

飞来峡水利枢纽防洪调度对佛山市水情预报的影响

通过分析佛山市防洪的水文特征，提出了飞来峡水利枢纽建成后，因放闸流量的不可预见期，将对西、北江中下游佛山市的水情预报造成影响。     

GM(1,1)模型研究的一些进展

介绍作者对灰色GM（1，1）模型研究取得的成果，具体内容为：证明了GM（1，1）模型为有偏差的指数模型，导出了模型的相关公式，提出了无偏灰色预测模型（无偏GM（1，1）模型），并用实例说明了该模型的优越性。     

一种构建灰色预测模型的新算法

针对传统的GM（1，1）建模方法，对于历史数据采取等权处理的局限性，提出了GM（1，1）建模的新算法，不同的历史数据在预测值中具有不同的权重，并且解决了确定权值的学习算法。仿真结果表明了该算法的有效性。     

Judgemental revision of sales forecasts: The relative performance of judgementally revised versus non-revised forecasts

The judgemental revision of sales forecasts is an issue which is receiving increasing attention in the forecasting literature. This paper compares the performance of forecasts after revision by managers with that of the forecasts which were accepted by them without revision. The data set consists of sales forecasting data from an industrial company, spanning six quarterly periods and relating to some 900 individual products. The findings show that, in general, the improvements made by managers bring the forecast errors of revised forecasts more into line with non-revised forecasts, but the change is often marginal, and the best result is equivalence between revised and non-revised forecasts.     

矿井采掘计划预侧检验的精度分析

本文研究分析了影响矿井采掘计划预测精度的因素,介绍了样本数据的检验方法和预处理方法,并用实例显示了预测预报的效果。     

电力系统超短期负荷预报的一种有效方法

针对电力系统超短期负荷预报的特点提出了自校正移动窗卡尔曼滤波—最小二乘算法(SMWKL)。首先用带移动窗的卡尔曼滤波算法减少负荷数据的噪声,然后通过自校正移动窗最小二乘算法得到较精确的参数估计,再进行一步预测就可得到较好的结果。实例表明了这一点。