组合预测方法研究的若干新结果

本文对组合预测方法的一些基本问题进行了较深入的研究:证明了随着预测方法的增加,最优组合预测方法的预测误差平方和并不一定减少;给出了最优组合预测方法的预测误差平方和恰好等于参加组合预测的各个单项预测方法预测误差平方和的最小值的充分条件;对递归等权组合预测方法的收敛性等问题给出了理论证明,并给出了一种新的替换准则。本文还就最优组合预测方法预测误差平方和的取值范围等问题进行了研究,给出了一些新的结果。     

神经网络与预测方法研究

1 引言在科学技术和社会高速发展的今天,愈来愈多的问题,具有系统的复杂性、时变性和模糊性的特点,这就使得利用传统的预测方法解决这类问题十分困难。1987年,Lapedes和Farber首先应用神经网络进行预测,开创了神经网络预测方法的历史。目前,在范围广泛的商贸信息交流中,神经网络技术可以解决用传统方法不能解决的问题。例如Varfis和Versino运用神经网络解决经济时间序列预测问题,White利用神经网络进行IBM公司每日库存占用资金率的预测,都得到了很好的效果,节约了大量的资金。人们     

预测方法评价

预测学自60年代以来,已有了惊人的发展,预测的应用遍及国民经济各部门以及社会、科技、军事、政治等领域,成为管理决策所不可缺少的组成部分。预测学的发展,对于实现我国的决策科学化和现代化有着极其重要的意义。由于预测学的迅速发展,各种预测方法     

二十一世纪的预测研究

Spyros Makridakis是国际著名的预测学家。本文是他在第十一届国际预测会议上大会发言的要点,文中对现代预测科学的发展问题作了十分深刻有见解的阐述,这对我们认清预测的本质,预测在决策中的地位,以及今后预测研究的发展方向十分有益。本刊特此向大家推荐这篇文章。     

中低压电网电力负荷预测研究

当今,电力负荷的不断增长对电力生产的调节能力提出越来越高的要求。要想实现电网的实时控制和长期规划发展,必须对电力负荷进行科学预测,只有这样才能在电力生产中掌握主动权。本文首先对电力负荷的预测进行了分类,重点对负荷经典预测方法和负荷现代预测方法进行了研究,并给出了实例分析。     

一个预测支持系统（FSS）

基于对预测科学的发展和现状的概要性评述,本文分析了预测过程的半结构化特征,从而阐明了开发FSS的必要性。同时,结合希腊1989年开发的一个中长期预测支持系统,讨论了在开发FSS时应注意的一些重要问题。     

城市用水量预测方法研究

对目前常用的用水量预测方法进行了研究分类,选择其中几种典型的预测模型针对其特点和适用性进行了分析,并在此基础上提出了未来城市用水量预测的发展方向。     

城市配网负荷预测方法分析与应用

随着用电负荷的不断增长,社会各界对电力生产调节能力的要求也越来越高。电力负荷预测是实时控制、运行计划和发展规划的前提,要掌握电力生产的主动性必先做好负荷预测。科技的发展为预测提供了各种理论和方法,通过对红河州蒙自县城市配网电力负荷预测,对预测的方法与应用进行初步探讨。     

四川省成品油和天然气需求预测

本文收集了四川省及国内外能源消费和国民经济发展等有关指标的大量历史数据,在此基础上,分析了四川省能源终端消费构成,并采用部门分析法、GDP能源终端消费单耗类比法、回归分析、灰色预测、神经网络预测等多种预测方法建模,预测了四川省2010年和2020年能源终端消费量,然后经加权平均各种预测方法的预测值,确定四川省2010年和2020年能源终端消费量分别为9 738.94×10⁴t标准煤和19572.60×10⁴t标准煤。再根据该预测值,采用各种能源消费比重分析,预测了四川省2010年和2020年成品油和天然气需求量。最后对成品油和天然气进行了供需平衡分析,并根据分析结果对四川省今后能源建设提出了合理建议。论文为四川省“十一五”能源规划提供了有力的数据支撑。另外,本文历时几个月艰辛收集的四川省及国内外经济发展和能源生产与消费的大量历史数据,对做同类研究的组织和个人都有十分重要的参考价值。     

基于灰色灾变原理的互联网用户人数预测模型

为了解决传统的GM(1,1)模型在互联网发展预测中存在的历史数据跳变的问题,本文根据灰色灾变原理,基于互联网发展迅速、预测周期短等特点,介绍了一种将GM(1,1)模型与一元线性回归模型结合起来的方法。使用1997年10月至2005年1月的数据,建立了我国互联网用户人数的预测模型,并进行了检验,证明该方法在实际应用中取得了很好的预测效果。