用组合模型预测油田产油量

时间序列分析是统计学的一个重要分支,灰色系统理论是一种动态趋势预测理论。将时间序列分析与灰色系统理论相结合用于油田产量预测是一个非常有益的探索。先采用灰色建模或逐步回归方法,从数据中得到趋势项的数学模型,然后对剔除趋势项之后的数据进行时间序列分析,建立了ＡＲ模型或ＡＲＭＡ模型。将以上两个模型结合起来构成组合模型,用于预测油田产油量。应用实例证明,该方法具有容易实现、预测准确的优点,是一种非常有效的     

用基团贡献法预测原油平衡闪蒸气化率

用正构烷烃模型分子法确定假组分的基团组成,根据ＵＮＩＦＡＣ基团贡献法饱和蒸气压模型与活度系数模型,以及修正的活度系数模型,计算了假组分的相平衡常数Ｋ,并预测了大庆原油平衡闪蒸气化率。结果表明,用平均沸点确定基团组成,Ｒｉａｚｉ－Ｄａｕｂｅｒｔ关联式计算相对分子质量的Ｒａｕ－Ｋ模型的预测值与实验值的偏差最小,为３．３６％;用ＡＰＩ式计算相对分子质量的Ｋｉｋ－Ｋ模型和Ｌａｒ－Ｋ模型次之,预测偏差低于５     

小麦流态化干燥实验关联式及在热泵流化床谷物干燥中的应用

基于流化床干燥理论,采用热风循环充分的电热烘箱作为干燥器,对小麦进行了一系列的薄层干燥实验研究,模拟小麦流态化干燥过程,总结出适用于流化床小麦干燥时间预测的经验回归公式.开发了热泵流化床谷物干燥实验系统,并将小麦干燥的经验回归公式应用于此实验台的干燥实验过程.结果表明,小麦干燥经验回归式可用于预测小麦在流态化条件下的干燥时间,所开发的热泵流化床谷物干燥装置经济性合理,有市场应用前景.     

专家预计亚太IT业将继续高速增长

美国国际数据公司(IDC)近日发表预测报告说，2005年亚太地区的信息技术和通信投入将以10％的高速增长，尽管该地区总的经济增长速度可能略有减缓。     

关于河道一维非恒定流水温预测模型的研究

作者在全面地分析影响河道水温变化各种因素的基础上，根据大渡河流域实测资料所推荐的有关计算纵向离散系数的经验公式．确定了一种适宜于河道一维非恒定流水温的预测模型．作者运用此模型预测了水库下泄低温水、火电厂温排水对下游水环境的影响及其应用价值，其结果可为制定水库生态用水调度方案和流域开发的环境影响评价提供科学依据．     

温州区域环境噪声污染的灰色预测和灰色关联分析

根据1997～2003年温州区域环境噪声的监测数据以及相关影响因素的数据,采用两次残差修正GM(1,1)对2010年前温州区域环境噪声进行预测,并进行灰色关联分析.结果表明,该模型为一级模型,进行中、短期预测精度高,相对误差仅为±0.2%,预测结果可为城市区域环境噪声污染防治提供科学的依据.     

公路客运量预测方法的比较

科学准确地预测公路客运量,超前掌握公路客运量发展的趋势、特点、规律和数量,是制定公路客运发展和站场配置规划的基础。运用灰色模型、指数平滑模型、回归分析法、弹性系数法等多种预测模型对某城市2003~2015年公路客运量进行了分析预测,通过残差分析和绝对百分误差(MAPE)进行择优,提高了预测精确度。最后采用组合预测确定终值并进行了分析比较。结果表明,组合预测综合考虑了各种因素的影响,能够提高公路客运量预测精度,为公路客运发展提供科学决策依据。     

人工神经网络及其在气候预测中的应用

利用湛江地区近50年的月平均气温时间序列资料，采用人工神经网络模型建立了该地区的短期气候预测系统，试验结果表明，人工神经网络模型对湛江地区的短期气候具有较好的预测能力，在平均绝对误差（MAE）小于1C的条件下，年尺度上气温的实际预报准确率达到75％，充分显示出神经网络模型在气象业务中极高的应用价值。     

一种改进的遗传优化算法在网络故障预测中的应用

模糊逻辑控制器(FLC)模型简明，易于利用专家知识，适应能力强．适用于多输入、具有不确定因素、非线性系统的控制。随着系统复杂度的提高，直观经验获取难度变得越来越大．既难表述，又难使用。本文针对网络系统中故障的预测和诊断问题，将遗传算法与前馈网络结合，提出了一种基于BP的遗传优化改进型算法(RGA—BP)，并与经典BP算法结果作了比较，迭代步骤很明显的减少，精度明显提高。     

N阶线性跟踪-微分器及其在电力系统相角预测中的应用

证明了一种N阶线性跟踪一微分器的收敛性。由于该线性跟踪一微分器的结构参数和跟踪性能对噪声和对象有一定的敏感度和依赖性，采用自适应遗传算法对三阶线性跟踪一微分器的结构参数进行了优化，以期获得较好的参数匹配，提高跟踪预测的精度和速度。将优化后的三阶线性跟踪一微分器用于电力系统参考相角预测研究中，仿真结果证明，优化后的三阶线性跟踪一微分器具有较好的跟踪性能和预测精度，满足电力系统相角预测的要求。