基于同类单因素影响的施工进度预测模型研究

在工程项目管理实践中,施工进度管理直接关系到项目投资效益的及时发挥,是项目管理关键指标之一.由于施工过程的复杂性、动态性、不确定性等原因,使得工程实施中进度的预测与控制难度极大.研究基于可靠性理论、概率论方法,量化施工进度计划执行中复杂影响因素的不确定性和随机性,建立施工进度同类单因素影响可靠性预测模型,并应用于工程实例,对施工进度实施中短期复杂变化进行科学、定量的预测分析,从而更加准确评估工期风险,有效地控制施工进度.     

基于数据挖掘的移动客户流失量预测模型

为了解决移动客户流失量建模与预测中的一些难题,结合移动客户流失量的变化特点,提出一种基于数据挖掘的移动客户流失量预测算法.首先收集移动客户流失量的历史样本,并通过预处理消除一些无用样本,然后根据贝叶斯决策树算法对移动客户类型进行分类,最后针对具体的移动客户预测流失量.结果表明,该算法建模速度优于其他移动客户流失量预测模型,可以获得更优的移动客户流失量预测结果.     

基于灰关联度的IGOWLA算子中国楼市库存的预测分析

在回顾灰关联度和诱导广义有序加权对数平均算子(IGOWLA)等概念的基础上,构建了基于灰关联度的IGOWLA算子最优组合预测模型。分别利用多元线性回归模型、残差自回归模型、GM(1,1)模型对我国商品房待售面积进行了单项预测,建立了基于灰关联度的IGOWLA算子组合预测。     

交通事故Pi-Sigma模糊神经网络预测模型

提出了基于Pi-Sigma模糊神经网络的交通事故预测模型,选用Takagi-Sugeno型模糊推理系统和BP神经网络,以年平均日交通量、交通负荷、设计速度、车道宽度为输入,以每公里年均事故次数为输出,利用哈尔滨市133条主次干道的道路交通条件数据和5年的交通事故数据对模型进行了训练和检验,并将该模型与模糊逻辑模型、BP神经网络模型进行了对比分析.结果表明,交通事故Pi-Sigma模糊神经网络预测模型在预测精度及计算效率上总体优于其他两种模型,较适合于大样本条件下交通事故的快速预测.     

基于自相关性分析的等维灰数递补动态预测模型及其应用

为探求时序数据间的相关性与灰色模型的模拟预测效果之间的关系,提出了先对时序数据进行自相关分析,在判断自相关程度高低的基础上,建立等维灰数递补动态模拟预测模型.并分别对渭河流域的林家村站和华县站1983-2000年的年径流数据以及安徽省1989-2006年的工业和生活废水排放量数据进行了实例分析,发现自相关程度越高,精度越高.最后根据时序的自相关程度和精度检验的高低,给出了确定进行短期预测或者中短期预测的建议.     

兰州市轻轨项目对沿线房地产影响的地理范围和增值预测

兰州市规划将于2014年建成轻轨交通的骨架网,轻轨的建设与运行将对沿线房地产有着举足轻重的影响。文章利用轨道交通开发利益影响范围计算模型,对项目沿线房地产的影响范围进行了预测,结果表明项目对半径0.29km至3.356km地理范围内的房地产价格有影响;利用原增值预评估模型,结合广义交通成本理论和投资收益原理对项目沿线的房地产增值效应进行了量化估算,结果表明增值范围在0元到1612.12元之间,楼盘距离城市中心越远升值空间越大。     

电力市场下负荷预测综述

负荷预测是电力市场的基础.系统地综述了负荷预测的分类、负荷模型、负荷预测的方法及其发展动态、电力市场下对负荷预测的新要求.     

短时交通流预测模型的分析与评价

从短时交通流预测定义出发，介绍短时交通流预测的原理及预测模型应具有的特性，重点介绍几种预测模型，对其建模的理论基础、特点及其可行性、有效性进行分析，并比较和评价各类预测模型。     

信息化条件下的城市交通需求预测

基于信息化社会条件下的城市居民出行信息的可知性及路网交通信息的实时采集 ,根据最大熵原理 ,运用 OD反推技术 ,建立从土地利用到路网流量的组合式预测模型。简化了传统的土地利用到交通需求四步骤的预测模式。实践表明该方法更适合信息化条件下的城市快速发展。     

《宁夏大学学报(自然科学版)》2014年第1-4期总目录

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