基于共享单车出行数据的用户行为分析

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.     

灰色系统理论在废气污染物排放量预测中的应用

应用灰色系统预测理论,以GM(1,1)模型对我国废气排放中主要污染物排放量进行预测,可有效克服原始数据的离散性,在少信息的情况下得到高精度的预测结果。以2008²012年废气主要污染物排放量为例进行了中短期的预测,结论表明,预测精度均可达到最优的精度等级。     

基于ESI和InCites的学科发展预测研究--以中国地质大学为例

基于汤姆路透公司的ESI和InCites数据库，分析了中国地质大学各学科的特征，探讨了高被引论文、热门论文、顶尖论文与学科发展的关系，并预测后续最有可能入围ESI世界前1％的学科。     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。     

基于学习的证券市场专家预测意见合成研究

针对证券市场的专家预测意见的特点，研究了将学习、证据理论与协同学理论引入证券市场专家预测意见合成的理论与方法．讨论了将专家的历史预测数据用基本可信数表示作为学习样本，对初选专家进行聚类分析选择有协同效应的专家．该方法用神经网络优化基本可信数的修正系数，再用Dempster合成规则进行预测意见的合成．实验结果表明该方法应用于解决实际问题时具有较好的效果．     

线性回归分析与能源需求预测

结合实例介绍了回归模型方法在能源预测中的应用，具体地讨论了最简单、最基本的直线回归模型结构及参数估计方法，对于其他一些曲线回归模型则可通过变量代换转化为直线回归模型。     

日本发现可预测抗癌剂效果的基因

日本札幌医科大学及其附属癌症研究所最近发现一种能预测抗癌剂疗效的基因 ,这种基因在抗癌剂发挥作用时会出现异常。这一研究成果有助于根据不同患者的癌症特征选择药物进行个性化医疗。抗癌剂的效果因人而异 ,用在有些人身上效果明显 ,但同时会殃及正常细胞 ,引起腹泻、骨髓功能下降等症状 ;抗癌剂对另外一些患者却没有任何疗效 ,只有明显的副作用。因此科学家一直在进行研究 ,希望能事先预测抗癌剂的疗效 ,以便因人施药。据日本《朝日新闻》报道 ,研究小组以 16 0位直肠癌和口腔癌等患者的癌组织为对象进行实验。他们发现 ,若抗癌剂对癌…     

面向MIS的预测支持系统的研究

通过对预测支持系统研究现状的分析,讨论了预测支持系统如何更好的适用于MIS,为其提供预测支持.并提出了更加适应MIS当今和未来发展的预测支持系统构建模式.     

基于GM（1，1）模型的某高校招生人数预测

分析了近年来我国高校招生人数的变化趋势，并利用GM（1，1）模型对某高校2008年的招生人数进行了预测．从而为高校招生人数决策提供了依据。