采场顶板压力参数的灰色预测预报

应用灰色系统理论分析采场顶板运动及支架围岩关系两个复杂系统,介绍来压步距与支护载荷两个综合灰色量的灰色预测预报方法,即模型建立、计算过程和应用实例。研究表明,灰色模型能很好地模拟或反映顶板压力参数的变化过程与内在规律。     

异步电动机球轴承的状态维修与剩余寿命预估

本文通过在计算机上用作图的方法，对大量轴承故障等级发展现场数据的分析，建立了球轴承等级ＡｄＢ发展的随机过程数学模型；研究该随机过程的均值函数和均方差函数，提出了电动机球轴承剩余寿命预估的方差曲线的近拟折一法；以及均值曲线趋势外法，实际应用证明，这两种方法均可用于预估球轴承利余使用寿命。这种剩余寿命预估的技术用于工厂设备维护，具有较大的经济价值。     

贝叶斯预测与鲍克斯──詹金斯预测比较

本文是在全面了解Ｂａｙｅｓ预测与Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ预测的基础上，对这两种预测的主要特征加以对照和比较，指出了它们在建模思想、建模条件、建模步骤等方面的不同点以及两种预测模型的关系，从而使读者更深入地了解Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ预测。     

云锡矿工肺癌的时间序列预测与分析

本文采用时间序列方法中的 AR 模型和非平稳时间序模型对云锡老矿各年代下井矿工的肺癌死亡进行了预测,得到了1936～1995年期间各组矿工肺癌死亡的预测情况,并在此基础上进行了分析,对解放后所采取的防护、防治措施的奏效程度进行了评价,对云锡矿工肺癌的发病趋势作了宏观和微观的结论,是一篇综合性的论文报告。     

上海市综合运输模型

本文就上海经济发展对综合运输的需求进行了研究。在运输历史和现状的调查基础上,用多元回归分析法对上海市到2000年的客货运量进行了预测,用系统动力学模型仿真计算了不同运输投资方案下,上海经济发展的前景,以及用网络优化和运输方式最优分配模型研究分析了运输的发展规划,最后对上海综合运输的对策提出了相应的建议。     

A state space approach to forecasting the final vintage of revised data with an application to the index of industrial production

There is considerable interest in the index of industrial production (IIP) as an indicator of the state of the UK's industrial base and, more generally, as a leading economic indicator. However, this index, in common with a number of key macroeconomic time series, is subject to revision as more information becomes available. This raises the problem of forecasting the final vintage of data on IIP. We construct a state space model to solve this problem which incorporates bias adjustments, a model of the measurement error process, and a dynamic model for the final vintage of IIP. Application of the Kalman filter produces an optimal forecast of the final vintage of data.     

主成分分析法在我国税收预测中的应用

神经网络非常适用于复杂非线性系统的处理,已被广泛应用于经济预测中.针对经济预测中指标多、历史数据不足从而大大削弱神经网络的泛化能力问题,本文利用主成分分析法建立了税收的预测模型.结果显示:经主成分分析之后再进行预测,能从根本上降低神经网络规模,提高了神经网络的泛化能力.     

基于灰预测理论的石油石化企业风险预测

在综合运用灰预测方法（灾变灰预测与数列灰预测理论）的基础上建立了石油石化企业风险预测模型，并对其投资经营风险做了仔细的分析和研究，预测了风险可能发生的时区及大致所造成的损失程度，最后以实例证明了该模型的有效性．     

灰色数列预测在我国税收预测中的应用

准确预测税收总量,对于有效地进行市场经济条件下的宏观调控有着重要的意义。定性分析了我国1992到1997年的税收数据,引入了均值生成算子对原始数据进行处理,建立了GM(1,1)模型,从而发现、掌握税收数据的变化规律,并对未来数据进行了定量预测。为了充分利用新信息,进一步提高预测精度,对数据进行了新陈代谢,再次建模预测。结果表明,用GM(1,1)模型对税收数据进行预测,不仅所需样本小、信息少,而且建模简单,具有很好的预测精度。     

A markup model for forecasting inflation for the euro area

We develop a small model for forecasting inflation for the euro area using quarterly data over the period June 1973 to March 1999. The model is used to provide inflation forecasts from June 1999 to March 2002. We compare the forecasts from our model with those derived from six competing forecasting models, including autoregressions, vector autoregressions and Phillips‐curve based models. A considerable gain in forecasting performance is demonstrated using a relative root mean squared error criterion and the Diebold–Mariano test to make forecast comparisons. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.