采样间隔非均匀一阶渐近增长模型及贝叶斯预测

利用贝叶斯预测方法给出采样间隔非均匀情况下的一阶渐近增长模型，当观测误差方差已知时，给出了它的先验分布、预测分布和后验分布的修正递推算法。     

优化灰色模型在负荷预测中的应用

论述了用优化灰色理论进行电力系统负荷预测的建模过程。通过指数平滑法对原始负荷数据进行预处理 ,把有起伏特性的原始数据序列改造成规律性强的序列 ,再利用优化灰色模型进行预测 ,提高了预测精度 ,该方法简捷实用 ,经实际算例校核证明 ,可以作为中期电力负荷预测的理想工具     

冲击荷载下地基下沉量预测

冲击荷载加固地基，场地地基下沉量的计算可用于估计其它地基加固效果指标。本文采用三种方法对地基下沉量进行计算，工程实例表明极限孔隙比法预测结果最好。     

基于预测有效度的组合预测模型近似求解

在文献[1]的基础上,首先指出了文献[1]算法存在的一些缺陷,然后给出了组合预测方法精度均值E(A)等于各单项预测模型精度序列均值E(Ai)(i=1,2,…,m)的线性组合的一个充分条件,并给出了组合预测精度的上限和下限估计,从而就一般的情况提出了基于预测有效度的组合预测模型新的近似求解方法.最后以文献[1]中的实例说明了本文算法的有效性.并和文献[1]的结果进行了比较分析.     

幂律度与成矿预测

分形理论的引入极大地促进了现代定量地学的发展。在成矿预测的科研和实践中，人们曾先后建立了多种分形预测模型，并取得较好的效果。作者另辟蹊径，通过引入新的分形变量——幂律度(power—law)，建立地质一分形联合预测模型，在理论上进行了初步探索；并以云南省宁蒗—永胜地区铜矿成矿预测为例，圈定A级找矿靶区1处、C级找矿靶区2处，已知矿点的误判率较单一地质预测模型明显降低，体现了幂律度这一分形变量在成矿预测中的优越性。     

组合预测模型的回归分析方法

给出求解组合预测权系数的回归分析方法，文章首先给出了基于最小二乘和最小一乘准则的线性回归组合预测模型，然后应用最小二乘原理得到权系数最小二乘估计值。由于最小一乘准则下，目标函数不可微，传统的优化规则方法无法求解，故文中提出用基于最小二乘的逐步变权方法进行求解。同时，还给出了百分误差绝对值最小为目标的组合预测模型及权系数求解方法。通过实例分析，表明组合预测模型的预测精度很高，回归效果很显著。     

多级加载下混凝土疲劳剩余寿命预测新方法

运用非线性动力学观点，对二级加载下混凝土疲劳剩余寿命进行分析，发现了分岔现象，从而验证了在多级加载下混凝土疲劳损伤累积与加载顺序有关，并呈非线性，在考虑加载历史对疲劳寿命的影响下，基于非线性累积损伤模型提出了预测混凝土疲劳剩余寿命的新方法，实例计算证明该方法概念明确，便于工程应用。     

多瓶颈节点ATM网络预测拥塞控制方法

应用广义预测控制(GPC)方法,对多瓶颈节点的网络设计了一种ABR反馈控制方法,保证了闭环控制的稳定性,降低了网络的拥塞程度和持续时间,最大化了网络资源的利用率,同时极小化了高优先级业务对系统性能的影响.     

系统存在建模误差时动态矩阵控制鲁棒性分析

在点预测控制器鲁棒性分析的基础上，进行由两点到多点预测控制器的鲁棒性分析，得到任意的动态矩阵控制(DMC)控制器都可由点预测控制器的加权和表示，而其鲁棒性亦可由点预测控制器的鲁棒性加权和近似表示．这为动态矩阵控制的鲁棒性和快速性综合提供了明确的指导作用．     

BP网络应用于黄河水质的预测研究

利用黄河兰州段水质指标浓度时间序列作为学习样本，选取了DO、COD、氨氮、重金属离子等l0项指标作为输出参数，运用人工神经网络BP模型中的Levenberg—Marguardt优化算法对学习样本优化建模，将优化好的网络的预测结果与实测结果进行了比较，表明BP网络可以很好地用于黄河水质指标值及水质类别的预测。