灰色预测法在情报研究中的应用研究综述

[目的/意义]灰色预测法可有效处理情报研究中广泛存在的小样本数据,通过对灰色预测法在情报研究中的应用情况进行梳理,总结其在应用过程中存在的不足,为灰色预测法在情报研究中的进一步应用提供参考。[方法/过程]通过综述情报研究中涉及灰色预测法的相关文献,从数据选取、模型构建和解决的问题等方面对情报研究中灰色预测法的应用进行概述,总结当前情报研究中灰色预测法的应用所存在的问题,并提出改进建议。[结果/结论]在方法应用上,已有研究主要采用数列灰预测,且模型集中在单变量灰色预测模型,根据预测对象不同,灰色预测法已经在包括期刊分析、图书馆运行管理、热点主题分析及科研机构评价方面得到了很好的应用,未来可根据预测对象特点及研究目标尝试不同的灰色预测方法,扩宽灰色预测法在其他方面的情报研究问题中的应用。     

竞争情报环境下的收益管理预测模型研究

本文从竞争情报的角度出发,研究了基于收益管理的航线客流量预测方法,分析了当前的预测基本方法和原理,然后结合区域航空客运市场的特征,引入组合预测法,建立区域航空航线客流量组合预测模型,并通过实证分析,验证了该组合预测模型的有效性。     

灰色预测法在情报研究中的应用研究综述

[目的/意义] 灰色预测法可有效处理情报研究中广泛存在的小样本数据，通过对灰色预测法在情报研究中的应用情况进行梳理，总结其在应用过程中存在的不足，为灰色预测法在情报研究中的进一步应用提供参考。[方法/过程] 通过综述情报研究中涉及灰色预测法的相关文献，从数据选取、模型构建和解决的问题等方面对情报研究中灰色预测法的应用进行概述，总结当前情报研究中灰色预测法的应用所存在的问题，并提出改进建议。[结果/结论] 在方法应用上，已有研究主要采用数列灰预测，且模型集中在单变量灰色预测模型，根据预测对象不同，灰色预测法已经在包括期刊分析、图书馆运行管理、热点主题分析及科研机构评价方面得到了很好的应用，未来可根据预测对象特点及研究目标尝试不同的灰色预测方法，扩宽灰色预测法在其他方面的情报研究问题中的应用。     

用灰色预测模型预测中国自然科学期刊论文合著率指标的发展趋势

文章在１６万余组数据的基础上采用计算机辅助建立灰色预测模型的方法,成功的建立了中国自然科学各学科期刊论文合著率指标灰色预测模型。对该合著率指标发展趋势的预测结果表明,中国自然科学各学科期刊论文合著率指标将继续保持上升趋势,预计到２０００年中国自然科学各学科期刊论文总合著率指标将达到８０％。这对于我国科学技术的高速发展意义重大。文章还探讨了科研合作现象的产生机制。     

数据挖掘技术在门急诊MIS中的应用

针对医院门急诊MIS中海量数据不断积压的问题,应用数据挖掘技术进行分析研究,对医院的实验数据构建信息可视化图形,并有针对性地建立灰色预测模型对2009年各科室就诊人次数进行预测,再根据实验结果进行具体分析。实验结果表明,将数据挖掘技术应用到门急诊MIS中,不仅可以为患者提供更好的门急诊医疗服务,而且对医院门急诊部门的未来发展也有启发意义。     

风电功率预测

本题根据风电功率历史数据,采用灰色预测方法风力发电机组功率进行短期实时预测,并提出了采用基于灰色预测的卡尔曼滤波器负荷预测法预测风电功率。     

基于反馈灰色Markov理论的期货价格预测模型及其软件实现

本文在Markov预测模型和灰色系统理论的GM（1．1）预测模型的基础上，提出了一种新的期货价格预测方法－反馈灰色Markov期货预测模型，并介绍了其软件实现。     

利用灰色预测与模式识别方法构建网络舆情预测与预警模型

针对网络舆情主题多样、内容复杂、数据海量等特点,构建一个由三级指标构成的多层次网络舆情研判指标体系;在此基础上,运用灰色预测方法建立网络舆情预测模型,运用模式识别方法建立网络舆情预警模型,并选取60个网络舆情事件为训练样本,确立舆情警级分类规则,对该模型的可用性进行验证;鉴于网络舆情预测与预警所需要的数据量大、计算复杂,提出网络舆情预测与预警系统建设的整体架构,以进行数据处理。     

交通事故预测分析

本文在分析交通事故预测的基本思想的基础上，运用模糊图、灰色系统、非线性回归、随机过程和安全系统工程的理论与方法，进行交通事故预测分析。给出了交通事故预测分析的双向模糊图模型、灰色马尔可夫预测模型及非线性回归模型。模型运行结果可为交通事故的预防和交通安全管理提供科学依据。     

图书期刊出版种数的灰色预测模型

利用灰色系统理论建立预测模型,预测未来5年我国图书、期刊的出版情况,并对预测结果进行分析和评价,结果表明:该方法有一定的实用性和科学性;预测应注意模型的应用范围和精度。     

我国全民阅读调查分析与趋势预测

[目的/意义] 针对中国新闻出版研究院开展的全民阅读调查存在数据滞后的缺点,通过数据预测分析结果,为文化、教育、新闻、出版等部门进行文化供给侧改革与规划设计提供依据和重要参考。[方法/过程] 运用灰色预测模型,对2008-2014年全民阅读调查相关数据进行预测分析;经验证预测精度后,采用"新陈代谢灰色系统"改进模型再预测出2016-2023年相关数据。[结果/结论] 将2015年预测值与2015年实际调查值相比较,证明预测精度为优,表明通过系列模型预测的相关数据具有可靠性、实用性和创新性,可达到为相关部门提供依据和参考的要求。     

Bullying on the school bus: deleterious effects on public school bus drivers

Bullying is a serious communication problem facing teachers, administrators, parents, and students alike. Although much research has examined bullying intervention and prevention efforts in schools, bullying on the bus has received little empirical attention, even though victimization regularly occurs in this school-related environment. The purpose of this study was to examine how bus drivers are affected by student bullying during their routes. Participants included 117 public school bus drivers who reported on victimization from students during their bus route and resulting driver outcomes. Results of path analyses revealed significant mediation models; the bullying of bus drivers had effects on driver outcomes (i.e. anxious driving, occupational self-efficacy, emotional exhaustion, and cynicism) indirectly through its effects on job stress. Moreover, results of conditional process analyses revealed that these mediated effects were moderated by years of bus driving experience (i.e. moderated mediation); the indirect effects on driver outcomes were stronger for more experienced drivers.     

抗日战争中的洛阳:城市地位与城市发展

洛阳在抗日战争中具有重要战略地位,是战争双方争夺的主要目标,呈现出以军事地位为主导的战略性城市特征。一方面,洛阳因服务于抗战需要,城市发展出现阶段性增长;另一方面,由于战争对城市的破坏,洛阳不可遏制地最终衰败。     

ANN预测方法应用研究

本文研究讨论了神经网络在情报处理与信息咨询中的应用及其用于预测问题的范围和限制,利用ＢＰ算法提出了时间序列和信息预测方法,在此基础上对大豆单产进行了预测,并对比证实了本方法比统计回归模型有较强的预测能力。     

基于专利的技术预测评价指标体系及其实证研究

指出专利已经成为技术发展最重要的信息源,同时也为技术预测提供技术条件。在当前研究的基础上,从技术发展趋势、成熟度和演化方向3个方面,以专利指标为基础构建技术预测模型及评价指标体系,借助德温特世界专利创新索引数据库（Derwent Innovation Index,简称DII）的专利数据,针对固体氧化物燃料电池（SOFC）技术开展技术预测研究,以验证模型的可行性。结果证明,本文所构建的预测模型和评价指标体系具有较高程度的可行性和有效性。未来各国将继续致力于SOFC技术中固体电解质和密封材料的改进。     

基于P-SVM的区域专利申请量预测模型研究

运用P-SVM和微分进化算法相结合的方法对区域专利申请量进行预测。其中,充分考虑了经费及人力投入、专利倾向、富裕程度和外商投资等因素的影响,将这些影响因素纳入区域专利申请量预测中,并运用微分进化算法对参数进行优选。数据仿真显示具有良好特征抽取功能的P-SVM预测方法比核主成分分析的最小二乘支持向量机(KPCA-LS-SVM)和岭回归(Ridge Regression,RR)有更高的预测精度和推广能力。实验表明该方法对我国区域专利申请量进行预测是可行和有效的,为区域自主创新能力预测和评价提供了一个良好的研究工具。     

信息预测服务中对预测方法选用的影响因素分析

本文通过实际的信息预测服务探讨了在信息预测中,影响预测方法选用的几种因素及其比较与分析,同时也阐述了各预测方法间的相互结合使用可使预测精确度达到较佳的结果。