基于人工神经网络的高考扩招趋势预测研究

高考扩招系统足一个“黑箱”,各因素问是否存在因果关系还很模糊,基于人工神经网络自身的特点,采用BP模型,借助MATLAB语言对高考扩招系统进行预测研究．通过对历史数据的处理、程序的设计、网络的训练等进行分析,最终预测出中国未来20年高等教育发展的趋势,为国家相关政策的制定提供参考依据．     

基于小波变换的期权市场中的时间价值序列预测

目的试探利用小波变换研究预测期权市场中时间价值序列。方法提出了基于小波变换的期权市场中的时间价值序列预测方法。结果实际分析表明所设计的预测方法是有效的。结论它同传统的预测方法相比较具有较高的可靠性,且有很好的应用前景。     

空中交通延误预测研究综述

空中交通系统作为典型复杂系统,其非线性聚合的动力学特征给延误预测带来挑战,使空中交通延误预测问题保持了开放性.近二十年来,针对此问题,利用传统机器学习、深度学习、复杂系统建模仿真、排队理论等,涌现出大量研究成果.首先系统性阐述了空中交通延误产生与传播的原因,并根据预测数值类型、预测对象以及预测时间尺度对现有研究中的延误...     

江淮地区未来气候变化趋势的模型试验研究

本文报导了运用灰色系统拓扑预测方法，对长江下游江淮地区的降水和温度变化趋势作了长期预测模型试验，并对该预测模型的预测精度和预测能力作了检验。试验结果表明：预测模型的预测准确率较高且稳定性好；该地区未来３０年将由多雨期（前１０年）转入少雨期（后２０年）；相应地，盛夏将由偏凉期转入偏热期，隆冬冷暖则表现为准ＺＯ年周期变化。因此，在２００Ｏ年前，洪涝年型仍较多，凉夏年型仍占优势，暖冬年型将逐渐减少；在下世纪初的２０年中，洪涝年型减少，夏季高温干旱趋势上升。     

Objectivity in confirmation: Post hoc monsters and novel predictions

The aim of this paper is to put in place some cornerstones in the foundations for an objective theory of confirmation by considering lessons from the failures of predictivism. Discussion begins with a widely accepted challenge, to find out what is needed in addition to the right kind of inferential–semantical relations between hypothesis and evidence to have a complete account of confirmation, one that gives a definitive answer to the question whether hypotheses branded as “post hoc monsters” can be confirmed. The predictivist view is then presented as a way to meet this challenge. Particular attention is paid to Worrall’s version of predictivism, as it appears to be the most sophisticated of the lot. It is argued that, despite its faults, his view turns our heads in the right direction by attempting to remove contingent considerations from confirmational matters. The demand to remove such considerations becomes the first of four cornerstones. Each cornerstone is put in place with the aim to steer clear of the sort of failures that plague various kinds of predictivism. In the process, it becomes obvious that the original challenge is wrongheaded and in need of revision. The paper ends with just such a revision.     

汽车消费趋势调查及预测

分析了杭州汽车消费的现状,指出影响汽车消费的主要因素,并提出了汽车消费的未来发展趋势。     

预测日径流过程的最近邻仿真模型

准确预测日径流过程对区域水资源管理和防洪抗旱决策具有重要的现实意义，文中探讨了用基于历史相似性和数据驱动的最近邻仿真（NNB）模型预测日径流过程的新途径，提出了一套基于加速遗传算法的NNB建模方案，实例研究的结果说明：用NNB模型进行日径流过程预测的计算直观，精度高，这套NNB建模方案简便，有效和通用，在水文气象时间序列预测中具有较好的实用价值。     

基于同伦(homotopy)关系的ARMAX模型的辨识算法

论述了采用同伦 (hom otopy)法辨识 ARMAX模型的问题 .在 ARMAX模型的辨识中 ,由于滑动平均(MA)噪音模型部分的存在 ,用以估计 ARMAX模型参数的误差函数不再是单峰的 ,因而常用的基于最优化的估计算法有被陷入局部最小点的危险 .本文提出一种基于同伦关系的算法来解决这个问题 ,其基本想法是建立 ARMAX模型参数的估计和 ARX模型参数的估计两者之间的同伦关系 .由于用以估计 ARX模型参数的误差函数是单峰的 ,因而没有局部最小点问题 ,这就使得有可能利用它们之间的同伦关系来解决 ARMAX模型参数的估计中的局部最小点问题 .详细描述了基于同伦关系的新辨识算法 ,并利用蒙特卡罗 (Monte Car-lo)仿真试验说明了新算法的有效性     

基于线性预测滤波的抗速度欺骗干扰技术

针对调频连续波 (FMCW)雷达 ,提出了采用自适应线性预测滤波预处理实现速度欺骗干扰的检测。与直接对回波进行加速度补偿检测法相比 ,只需进行简单的门限检测即可判断干扰的存在及干扰参数估计 ,无需进行复杂的二维检测处理     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。