预测支持系统中动态模型的研究与应用

介绍了一个智能预测支持系统中的动态模型生成的研究，提出了静态模型与动态模型两种模型表示方法。并对静态模型的表现形式，为产生动态模型而对方法库系统和模型库系统所作的改进，系统中心部件—模型求解控制模块、动态模型的生成进行了详细论述。     

某钢厂冷轧发货预报模型的预测算法及策略

分析了简单趋势、时间序列、神经网络等预测方法，结合组合预测和滚动优化的思想提出了适合于某钢厂冷轧发货预报的预测策略，给出了严格的基于实际生产数据的仿真研究。仿真结果表明，依据模型提出的预测策略是可行的。     

模型参数分布未知的贝叶斯预测

本文介绍了线性贝叶斯方法，并将其应用于贝叶斯动态线性模型，得到了模型参数分布未知情况下模型的修正递推及预测算法，从而拓宽了贝叶斯动态线性模型的适用范围。     

我国技术市场的发展前景研究

采用回归分析法和趋势外推法对技术市场发展前景进行了预测分析，得出发展技术市场一定要有相应的科技投入的结论．     

用DEM法预测复合滑动面岩体的稳定性

根据一档水条形山体测压管水位的原型观测资料，用确定性函为九法和物质推断法建立测压管水位与库水位、降雨、时效等因素有关的统计模型和预报方程，由预报方程预测条形山体在高水位和不利降雨情况下的地下水位，从而同山体可能滑动面上的上举力，在岩体自重和上举力共同作用下，用分解平衡法（Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｎｇ Ｅｑｉｌｉｂｒｉｕｍ Ｍｅｔｈｏｄ）求其可能滑动体的稳定安全系数，从而判断其稳定性。     

采样间隔非均匀情况下的线性增长模型及其贝叶斯预测

本文直接按采样间隔非均匀的情况研究了一次和二次线性增长模型，并分别就观测误差方差Ｖ＿ｔ＿ｉ已知和未知常数两种情况给出了它们的先验分布、预测分布和后验分布的修正递推算法。     

基于人工神经元网络的电力系统短期负荷预报的实用计算

本文针对贵州电力系统日负荷的特点，提出了一种利用人工神经网络（ＡＮＮ）的ＢＰ模型进行电力系统提前２４小时的短期负荷预报的实用计算方法。进一步对ＢＰ模型的隐合层数和隐合节点数的选取进行定性的分析，同时探讨学习因子和动量项对学习收敛的影响分析，预测方法及结果得到肯定。     

储煤场煤垛温度预报的仿真模型与计算

储煤场煤垛温度预报的仿真模型与计算⒇陈亚平徐礼华吴斌林蔚（东南大学动力工程系，南京２１００１８）对煤垛内温度分布及变化规律的研究旨在及时准确地预报煤垛内的温度变化，以防患于未“燃”．用计算代替现场的实测，或结合少量的现场实测，可以节约大量的人力物力，...     

基于格点场数据的沙尘暴双预报模型

为提高沙尘暴预报的准确率，以描述大气环流形式的物理场格点数据作为建模样本，采用自组织神经网络对物理格点场数据样本进行聚类，构建出由大规模阵列式数据格式表示的建模样本的低维特征，再用模糊神经网络综合建模样本的一般性规律，用非典型样本进行二次建模以反映建模样本的特殊性，并设计隶属度调整方案对一般性和特殊性进行协调，由此形成兼顾建模样本一般性和特殊性的双预报模型．测试结果表明，基于特征提取方案的双预报模型体系使沙尘暴预报准确率达到80．4％．     

马尔可夫链在太湖流域梅雨期预报中的应用

依据1954~1991年太湖流域的入、出梅日期以及梅雨集中期,应用马尔可夫链预报了太湖流域1992年和1993年的梅雨期,并利用其平稳分布分析了梅雨期系统在各状态下的概率.应用结果表明:在太湖流域气候条件稳定的情况下,历史数据越多越精确,预测也就越可靠;以马氏链预测梅雨状态的方法是一种概率预报方法,需通过大量的预测检验才能显示出该方法的准确性和可靠性.