基于IOWHA算子的人口组合预测与分析

以1979-2012年河南省人口总量为样本区间,在ARIMA、非线性回归和Gompertz曲线3种单项预测模型的基础上,根据预测值倒数的误差平方和最小准则构建基于IOWHA算子的组合预测模型.该人口组合预测模型能够综合利用各单一预测模型的预测信息,有效的减少预测误差,提高预测精度.预测结果显示:河南省人口总量2015年将达到10 807.08万人,2020年将达到11 555.64万人.     

降水预报准确度分析及其在提高降水利用率中的作用

为提高降水利用率,以南京地区为例,搜集了中央气象台2011年6月26日至10月28日南京市未来4 d降雨预报值及南京气象站实测降雨数据,分析各等级降雨预报的准确度及其在水稻灌溉决策中的应用。结果表明：无雨和小雨预报时准确度较高,如达到灌溉标准的下限可直接按计算灌水定额实施灌溉;预报为中雨和大雨时,实际发生降雨的概率较高,因此可适当推迟2 d进行灌溉;如果没有降雨或者降雨不能满足作物生长需要,则可进行补充灌溉。     

三门峡市2008年1月10—22日低温阴雪天气过程分析

通过天气背景、卫星云图、数值预报产品及新一代多普勒雷达产品,对三门峡市2008年1月10—22日低温阴雪天气过程进行了分析检验,结果表明:不断南下的冷空气和源源不断的暖湿气流是产生这次低温阴雪天气的根本原因;云顶亮温在低于-50℃时降水强度是最大的,而高于-20℃时降水强度则很小;降雪时雷达回波强度比较小,回波强度主要维持在15~20 d Bz之间;欧洲144~168 h的降温预报对三门峡本站具有很好的指导作用;相对湿度的预报和实况有很好的对应关系;提前4~5 d的欧洲风场形势预报有很好的可信度;24 h晴雨预报TS值,日本明显高于德国和T213,其中T213漏报较多;3~5 d降水预报TS值,T213优于德国和日本.在24 h分量级降水检验结果中,德国的TS评分高于日本和T213.     

2013年初夏河南一次区域性暴雨天气过程的分析

利用常规资料和NCEP再分析资料,对2013年5月25—26日河南省区域性暴雨过程的环流形势、水汽条件和垂直螺旋度进行了分析,结果发现:西南涡沿切变线移出是暴雨形成的诱因,中低层低涡与涡前持续的低空急流为暴雨的产生提供有利的大尺度天气背景条件.700 hPa水汽通量变化对强降水落区有一定的指示作用,暴雨区一般位于水汽通量大值中心附近和前端等值线梯度密集带内;水汽通量辐合增强增厚降水增强.强降水多位于垂直螺旋度正大值中心附近和长轴两侧.     

基于Stacking算法的员工离职预测分析与研究

针对员工离职会增加企业运营成本,降低企业盈利能力的问题,提出使用机器学习的离职员工预测算法;通过Stacking集成学习算法组合Adaboost和Random Forest基本算法构建LRA预测模型,实现对某企业的员工离职预测;实验结果显示,LRA模型的预测准确率为89. 09%,相对于单一算法所构建验证的模型预测准确率明显提高,LRA模型的查准率、查全率以及F1度量指标证实模型的可行性与可靠性,通过对输入LRA模型的特征进行重要性排序,得到影响员工离职的主要因素有加班、工龄(0-3年)、收入、职业级别等,丰富已有研究的结论,有利于企业决策者,针对离职行为进行合理决策。     

基于优化灰色-马尔可夫链的河南省旅游总收入预测

以原始序列的一阶累加生成序列与其模拟值的误差平方和最小为准则建立优化GM(1,1)模型,然后对优化GM(1,1)模型的预测结果进行了马尔可夫链的改进.最后选取2003—2013年河南省旅游总收入建立基于优化灰色-马尔可夫链的预测模型,并对2014—2016年河南省旅游总收入进行了预测,为旅游预测提供了一种新的研究思路和方法.     

基于时间序列模型的商业企业销售量预测方法研究

预测是企业管理的一个重要职能,在如今激烈的商业竞争下,如何根据现有的数据预测未来并制定适宜的策略是企业成败的关键。本文在研究商业企业销售量时间序列的基础上,结合季节变动分析方法,建立商业企业年销售量预测模型,并在此基础上对商业企业实际销售预测给出的指导性建议。     

非线性自回归时序模型研究及其预测应用

从函数逼近和系统辨识两个方面推导了非线性自回归时序模型(GNAR模型)的物理结构,通过公式推导及仿真数据研究GNAR模型与确定性实函数、经典时序模型和混沌序列的关系,明确GNAR模型对系统逼近的机理.以Lorenz系统输出的混沌序列和现代经典时序-太阳黑子序列为算例进行数据实验,证明了GNAR模型在建模和预测方面的优越性.     

辽宁沿海经济带经济与环境协调发展的态势预测

区域经济环境协调发展的目标是在经济持续增长的过程中充分考虑环境要素的限制并加以保护,以获得经济效益与环境效益的统一.预测的目的则是为了掌握经济与环境协调发展的状况和趋势,以及时化解和防范经济与环境协调度恶化的风险.通过灰色预测模型对辽宁沿海经济带经济与环境协调发展的态势进行预测,经济与环境协调度预测的结果显示,2017年之后会呈现大连、盘锦两市协调度开始下降的态势;经济与环境效益综合指数预测的结果显示,辽宁沿海经济带的经济与环境效益综合评价指数主要依靠大连、营口两市的拉动和提升;经济与环境协调发展度预测的结果显示,大连市、营口市的经济与环境协调发展度明显高于其他4个城市.     

基于Apriori模型的海洋灾害预警数据挖掘技术

针对Apriori模型在挖掘的过程中需要多次访问数据库和产生大量频繁项目集占用更多的内存的问题,文章对基于数据库记录的Apriori模型的数据挖掘方法进行了改进,采用以事物数据库为中心的挖掘方法减少了频繁项目集和访问数据库的次数。此方法能够快速地形成预警决策支持库,是解决海洋自然灾害预报的一种新方法。