曲线分类建模方法及其在多地区GDP预测中的应用

传统方法解决大规模时序曲线的预测建模问题,需要对每条曲线逐一建模,这使得建模工作量相当庞大,在实际应用中缺乏可操作性.为此,提出了一种解决此问题的新方法--曲线分类建模方法.该方法先减少曲线的模型种类,再进行曲线分类和分类建模,在尽可能保留原始信息的前提下大大降低了建模的工作量.文中阐述了该方法的原理和计算过程,并应用于多国家和地区GDP曲线的预测案例,说明该方法的实用性和有效性.     

基于模型预测的网络化控制系统补偿控制

针对分时控制模式下存在于网络诱发延迟大于一个采样周期的网络化随机控制系统中的空采样和数据拒绝问题,提出了一种基于模型预测的补偿控制法。该方法通过在执行器设立缓冲区窗口并存放一定数目的历史控制量,利用多个历史控制量对当前采样周期的控制状态进行估计预测,对空采样和数据拒绝情况进行补偿控制,达到改善系统性能的目的。通过仿真实验证明了该补偿控制算法的有效性。     

基于累积延误损失算法的GHP模型

考虑不同机型的不同延误损失费用提出了一种累积延误损失算法,并建立基于该算法的地面等待策略(GHP)数学模型.该算法进行到达航班排序时,以所有航班总延误损失费用为首要排序标准,以先来先服务为第二排序标准,从而得到总延误损失费用与总延误时间值都较小的到达航班序列.同时,该算法也考虑了有后继任务的航班对到达航班序列的影响.基于该算法的GHP模型结合实际数据在实验仿真中取得了较好的效果,表明了该算法与模型的实用性与有效性.     

基于局域支持向量机的海浪水压场混沌预测

针对海浪水压场的短时平稳性,采用局域支持向量机进行预测滤波.首先分析了海浪水压场信号的混沌特性,并根据其混沌特性,提取训练空间中与当前相点的行为特征密切相关的最近邻点作为训练样本对支持向量机进行训练,减少了训练样本的数目,节省了网络学习时间,从而可实时对网络参数进行更新,使支持向量机能够跟随海浪的变化.实际计算表明这种算法能够以较快的学习速度和较高准确度实现海浪预测,能够克服由于海浪的短时平稳性所带来的随时间的增长预测精度下降的问题.     

针对不平衡数据集的客户流失预测算法

针对客户关系管理中的客户流失预测问题进行探讨,通过对客户流失数据特点的分析,以及现有预测算法的比较,将数据挖掘方法中的随机森林算法引入客户流失预测,建立预测模型,并在实际的银行业贷款客户数据集上进行实验,得到了较好的效果.     

基于WNN-RAGA 的非线性组合预测方法

将小波变换与神经网络结合构成WNN非线性组合模型,弥补单一预测方法的不足,利用RAGA 的全局优化能力,优化WNN 学习的网络参数,解决传统WNN网络学习算法在学习后期收敛速度慢、存在局部最小值以及训练结果不稳定的问题。实例的预测结果显示出这种基于WNN-RAGA 非线性组合预测的良好预测性能。     

基于ARMA（1,1）需求的多级供应链牛鞭效应仿真

在市场需求信息为ARMA(1,1)平稳可逆时间序列模型的前提下,首次建立了多级供应链各级成员以均方误差优化预测技术预测市场需求,以订货点法来确定订货量时多级供应链牛鞭效应理论及仿真模型,并利用仿真模型对多级供应链的整体牛鞭效应及其影响因素进行了详细的分析,研究表明供应链牛鞭效应和相关系数ρ与滑动平均系数θ之间的相互关系有关.     

一种基于随机进程代数的软件性能预测方法

性能是软件系统的内在属性之一,主要取决于体系结构选择和软件设计.基于模型的性能预测方法可以在软件开发完毕前得到性能需求满足情况的评价,也可帮助系统进行性能规划和调优.使用随机进程代数PEPA对J2EE应用交互过程进行了建模,该模型描绘了远程调用过程和容器处理过程的细节,能有效反映分布式应用中影响性能的主要因素.基于PEPA模型提出了一种面向COTS系统的性能预测方法,并可用于指导改进系统的响应性和可伸缩性.通过一个J2EE实例验证了方法的有效性.     

公司多阶段财务危机动态预警研究

以上市公司的季度数据为研究样本,以指数加权移动平均控制图模型为研究方法,以被实施特别处理和暂停上市为两个财务危机演变状态,建立了一个多阶段动态财务危机预警模型;实证结果表明,该模型对上市财务危机公司具有较好的预测效果,有较大的应用价值.     

Robust model predictive control of continuous uncertain systems*

The authors concern robust model predictive control for linear continuous systems with polytopic uncertainties and input constraints. At each sampling time, a piecewise constant control sequence is obtained by solving a set of linear matrix inequalities. The sufficient conditions on the existence of the model predictive control are given, and the robust stability of the closed-loop systems is guaranteed. A simulation example illustrates the efficiency of the proposed method.