GM(1,1)模型改进算法及其应用研究

原始序列规律、一次累加生成序列光滑度及其初始值是影响GM（1,1）模型预测精度的主要原因.为了获得较高的预测精度,在原有改善序列光滑度方法的基础上,给出一种基于加权和最小平均相对误差的灰色改进算法.该改进算法不但能够提高拟合及预测精度,而且拓展了传统GM（1,1）预测模型的适用范围.将传统方法与改进算法应用于实际设备故障诊断和寿命预测,结果表明,改进算法对于机械设备的预知维修具有较好的参考价值.     

基于案例推理和数据融合的煤与瓦斯突出预测

为了实现对煤与瓦斯突出快速、准确和动态预测,确保煤矿安全生产,考虑影响煤与瓦斯突出多种因素,提出了一种基于案例推理和数据融合技术的煤与瓦斯突出预测方法.利用基于均值的分批估计融合方法对判别煤与瓦斯突出指标的多传感器数据进行处理以获取更为准确、可靠的数据以提高预测准确性,以获得的多种判别煤与瓦斯突出指标数据为输入利用案例...     

多层次降尺度方法对安徽省月降水量预测的研究

 利用1961～2004年多层次的NCEP环流资料初选出与台站月降水量的显著相关区,通过最优子集回归模型对各初选因子进行筛选和组合,形成了安徽省35个台站的月降水量回归模型,并分别利用NCEP资料和月动力延伸模式环流预报作为输入场对2005～2009年安徽省月降水量进行了回报.结果表明,该降尺度模型包含高低层的多种资料,各因子组合起来可以从统计上反映出一些影响降水的环流配置型,较传统的仅用500hPa资料的降尺度模型内容更为丰富.从回报的效果来看,预测值与实况值平均距平符号一致率为63%,PS评分为75分,其中对涝月的预测效果要好于旱月.     

京津冀地区耕地变化分析及未来趋势预测

利用京津冀地区耕地面积统计资料为基础,采用耕地资源变化率计算方法和灰色预测法,分析和预测了该地区耕地的变化及趋势.研究结果表明:1985-2007年京津冀地区耕地总面积呈波动下降趋势,总共减少924.3 k hm2,多年平均变化率为-0.59%.耕地的三种类型之中,旱地和水田面积几乎年年减少,多年平均变化率分别为-3.57%和-0.73%,而水浇地的面积在大部分年份都有所增加,多年平均变化率为0.85%.2020年,京津冀地区的耕地总量将从2007年的6 531.61 k hm2减小至6 164.4 k hm2,耕地总面积平均每年减少0.44%,即28.7 k hm2.旱地和水田将继续保持较高的减少率,平均每年分别减少2.57%和0.84%.而水浇地的预测结果为2007年至2020年间每年稍增0.17%.在未来的十几年中,尽管耕地减少的速率减缓,但是京津冀地区耕地保护的压力依然很大.     

基于经验模式分解与LM一BP神经网络的大坝变形预报模型

提出一种基于经验模式分解(EMD)与LM-BP神经网络相结合的模型进行大坝变形预报的方法.先利用EMD具有根据信号本身特征进行自适应分解的功能将变形时间序列分解为一系列不同尺度的固有模式分量IMF,再根据各个IMF的变化规律采用相匹配的LM-BP模型进行预报,最后对各分量的预报值进行叠加得到最终的变形预报结果.实例分析...     

浅析阶梯电价应用中的问题及发展前景

阶梯电价作为电价改革的重要举措提出来以后,受到社会广泛的争议,究竟是让用户合理承担用电成本,还是供电企业变相涨价,一时间众说纷纭,文章将从阶梯电价应用的必要性入手,分析阶梯电价在应用过程中将遇到的问题,并对发展前景进行了论述。     

基于BP人工神经网络的路基压实度预测模型研究

在大量路基碾压实验的基础上,通过对BP人工神经网络的分析,建立了路基压实度预测神经网络模型,并利用MATLAB环境下的神经网络工具箱开发了相应的程序.预测结果表明,该模型程序具有学习能力强、预测精度较高、快速方便等特点.这项研究为路基碾压施工工程中土的压实度预测研究提供了新的研究思路.     

基于MATLAB的兰州市商品住宅价格变动分析及预测

根据2001～2010年的相关数据,利用MATLAB建立了兰州市商品住宅价格变动趋势的数学模型Z1=p2t2+p1t+p0,以及商品住宅价格的多元线性回归模型log Z=C0+C1log(N1)+C2log(N2)+C3log(N3)+C4N4并进行分析,考虑4个主要影响因素:人口数、房地产开发商平均投资成本、人均收入...     

空间实体碰撞预报算法及其自适应步长设计

为避免空间飞行实体碰撞漏报并提高计算效率,提出了通用性的基于仿真的多空间飞行实体碰撞预报方法。采用自适应调整仿真计算步长,给出了相应算法,并通过典型算例验证了其正确性和有效性。