基于变权组合预测模型的临沂市GDP预测

根据GM（1,1）模型和自回归模型的特点,建立了综合GM（1,1）模型和自回归模型的变权组合预测模型,并对临沂市GDP进行分析预测,与实际情况非常相符,具有较好的预测效果．     

基于集成学习模型的糖尿病患病风险预测研究

为提高早期糖尿病患病风险的预测准确性,基于集成学习算法建立糖尿病患病风险预测模型.分别基于集成学习算法随机森林、GBDT和XGBoost建立糖尿病预测模型,并比较以上3种方法与单一分类器支持向量机和BP神经网络的分类预测性能.在UCI数据库的早期糖尿病数据集上进行验证试验,使用准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC ...     

基于组合预测的水资源短缺风险评估

近年来,水资源短缺问题日趋严重,如何正确评估水资源短缺风险以及对未来水资源进行准确预测成为亟待解决的问题.本文以北京市2000-2014年的数据为例,基于模糊综合评价建立水资源短缺风险评估模型,计算风险评估值并划分等级;基于数据挖掘建立组合预测模型,提高预测模型精度,得到未来10年北京市水资源的数据,并结合风险评估模型计算得出了北京市未来10年的风险值和风险等级.     

基于GA-BP神经网络的手足口病预测模型

综合考虑影响手足口病发病的多种因素,运用遗传算法优化了BP神经网络的初始权重,建立了手足口病预测模型。实验表明,与现有的BP神经网络预测模型及自回归移动平均模型(ARIMA)相比,该预测模型有较高的预测精度和较准确的峰值预测。     

湖南省社区老年人抑郁现状调查与风险预测模型构建

目的 调研湖南省社区老年人抑郁现状,了解各危险因素对老年人抑郁发病的预测程度,构建风险预测列线图模型并进行模型效能的内部验证。方法 以湖南省社区老年人(≥60周岁)为研究对象,运用χ²检验和多因素Logistic回归分析老年人抑郁的危险因素,通过R软件建立相关列线图预测模型,采用C统计量和校准曲线对预测模型进行验证,利用临床决策曲线评价模型的实用性。结果 湖南省社区老年人抑郁发生率34.11%。将区域位置、性别、居住地(城乡)、受教育水平、婚姻等与老年期抑郁相关的11项危险因素(P<0.05)纳入老年抑郁风险模型。构建的风险预测列线图模型灵敏度为0.083,特异度为0.709,ROC曲线下面积为0.812(95%CI:0.781-0.843)。结论 湖南省社区老年人抑郁症发生率较高,总体上女性发生率高于男性,农村高于城市,应重点关注老年人群(特别是独居老人)的慢性病、躯体功能、听力、视力情况等;构建的老年抑郁风险预测列线图模型可用于老年期抑郁高危人群识别和风险预测,可以临床推广。     

基于神经网络的透气性状态预测

针对烧结过程的时变、强非线性等特点,基于神经网络和粒子群优化算法,提出一种预测透气性状态的集成方法.采用神经网络分别建立透气性预测模型,采用粒子群优化算法对神经网络进行训练,提高预测模型的实时性;进而借助模糊分类器将预测子模型实现有机融合.最后实际运行结果表明,提出的集成模型具有较高的预测精度和较强的自学习能力,并且在工况波动严重的情况下,仍然具有好的预测效果.     

证券投资风险程度的模糊评判模型

根据中国证券交易市场的实际。情况，分析了影响风险程度的主要因素；建立起风险因素的层次结构模型；进而给出了以定风险评判因素集、定评语集、定各因素的权重、风险程度评判计算过程为中心内容的评判风险程度的模糊评判模型．通过实践检验，该模型效果良好．     

安徽省城镇居民人均收入的组合预测

以1995～2009年安徽省城镇居民家庭人均可支配收入的数据,分别建立时间序列模型、回归模型和灰色预测模型.然后在三个单一预测模型的基础上综合各个预测模型的优缺点,通过使组合预测误差平方和最小确定各单一预测方法的权重系数,得到最优组合预测模型.最后对几种预测方法进行了评价,得出组合预测效果比较精确.     

中国人口增长预测模型的建立与应用

参考1978-2005年《中国国民经济与社会发展公报》中的数据,根据一般多元线性回归、二元二项式回归方法建立了中短期中国人口预测模型和长期预测模型,随后建立了费尔哈斯模型与之比较。结果表明,本文所建立的模型有预测结果精确度高、检验充分和模型稳定性好等优点,并针对模型中存在的不足提出了改进方案。     

厦门市滩涂养殖区变化趋势的预测

分别采用回归分析方法、灰色数列预测方法及时间序列预测中的差分自回归移动平均法（ARIMA）对厦门市滩涂养殖区面积的变化趋势进行模拟,结果表明：ARIMA（2,2,0）模型的拟合效果最好,三次多项式曲线模型和灰色GM（1,1）预测模型的拟合误差均较大．采用ARIMA（2,2,0）模型和三次多项式曲线模型分别对滩涂养殖区面积变化趋势进行短期预测和长期预测,预测结果表明滩涂养殖区的面积呈逐渐下降趋势．