基于贝叶斯方法的结构性突变模型的优化

时间序列模型参数会由于各种原因而发生结构性变化,很多经济领域内的时间序列现实数据充分显示了参数可能在不同时间发生不同次数的结构性突变,因此,现有的结构性突变模型对参数在同一时间发生结构性突变的假设是不符合实际的.优化和改进结构性突变模型,引入新的参数估计流程和框架.该优化模型具有相当大的适用范围和应用价值,可以推广至很多学科领域的时间序列结构性突变研究,并且能够提高对历史事件解释的合理性以及对未来发展趋势预测的准确性.     

大牛地气田一点法求产计算无阻流量准确性分析

气井一点法试井工艺技术简单,施工成本低,施工周期短,已广泛应用于大牛地气田气井产能预测和评价,一点法试井只要求测取稳定的地层压力、一个工作制度下的稳定流压,但一点法对资料的分析带有一定的经验性和统计性,分析误差较大。特别是大牛地气田属于低渗透气藏,压力恢复缓慢,所测的地层静压值偏低,求产开井3天以上多数井测取不到稳定的流压,所取流压值偏高,计算的无阻流量均偏高。因而根据一点法所得到的产能方程来预测地层产能往往偏大,经验统计表明,开井时间越长,所求的无阻流量越低。     

基于虚拟变量法的我国交通能源消费量预测

交通能源消费系统往往会因内外部影响因素的突变而发生结构性变动，虚拟变量法是经济计量中用于处理结构性变动的一种有效方法。本文根据虚拟变量法的原理，利用我国交通能源消费的历史数据，建立了我国未来交通能源消费系统的预测模型。该模型验证了我国交通能源消费系统中结构性变动的存在，并应用所建立的模型对2010年前，我国交通能源消费量的高、中、低三种情景进行了预测。     

非等间隔GM(1,1)模型在高耸建筑沉降监测中的应用

高耸建筑不均匀沉降变形直接影响建筑物的施工进度和安全性评价。以预测高耸建筑沉降变形量为目的,考虑到建筑物沉降监测非等时间隔的特点,以相邻观测时间间隔为权,直接生成1-WAGO序列,建立灰色系统非等间隔GM（1,1）模型,并将该模型应用于某大厦的沉降量预测分析中。由后验差检验结果、模拟预测分析说明,该模型所预测的沉降量结果正确可靠、精度高。     

模糊推理预测

模糊推理预测岑咏霆（上海市普陀区业余大学２０００４２）在实际的定量预测中，传统的思路往往是追求某种精确，这往往使计算大为繁杂，甚至使问题实际上成为无解，而得到的预测结果的精度实际上毫无现实意义，这种情况在长期、宏观预测中显得十分突出。而模糊集合论提供...     

基于组合神经网络的聚合物质量预测

介绍了一种将组合神经网络用于聚合物质量预测的方法．由定量数据建立的单一神经网络模型往往缺乏泛化能力，而使用组合神经网络模型则可以显著改善模型的泛化能力．由于在建立组合神经网络模型过程中，合适的组合权重对模型是否具有良好预测性能是非常重要的，因此采用了岭回归方法来选择合适的组合权重．所提出的方法已成功应用于PVC颗粒特性的预测研究中。研究结果表明，与单一神经网络模型相比，组合神经网络模型具有更佳的模型预测精度和鲁棒性．     

云南省弥勒县滑石板水库滑坡滑带土室内流变试验研究

流变是岩土材料的重要特性之一,许多滑坡在破坏前都表现出明显的流变特性.但在实际工程中对于滑带土体流变特性及其所导致的土体强度变化往往没有较实用的分析预测方法.文章以云南省弥勒县滑石板水库滑坡滑带土为研究对象,通过对滑带土进行三轴蠕变试验及松弛试验,得出土体强度参数随时间变化的拟合曲线方程,为预测滑带土的长期强度提供一定理论依据,亦为评价滑坡的长期稳定性及预测滑坡防治工程的长期效果提供一定的理论基础.     

突变的分类及预测的数学描述

在许多研究预测的文章中都涉及“突变”这一概念,并且十分重视这个问题。霍俊同志说:“预测的难度、技巧和精华主要在于如何处理好预测的误差范围和转折点,使预测规律更好地反映或接近客观规律(未来的真实情况)。”这里所说的“转折点”,就是屈定坤同志所说的“突变点”。屈文较细致地论述了突变的许多有关问题。严格地说,转折与突变并     

科研、设计、施工工程量的“S”预测

(一) 在未来研究的预测方法中,S形增长曲线广泛应用,因为对于某些问题而言,它的预测精度比一般方法更为精确。客观事物的发展,往往与生物学家所观察的生物生长过程一样,经历了发生、发展、成熟和衰亡等各个阶段。而每个阶段的发展速度     

科技新闻

<正>复旦大学研究团队开发全新痴呆症预测模型可提前预测发病风险作为进行性发展的神经系统退行性疾病,痴呆症由于病程缓慢,临床诊断缺乏有效的早诊手段,患者往往错过最佳治疗时间。因此迫切需要针对痴呆症早期诊断、早期预测、早期干预的研究。近日,我国复旦大学研究团队在《LANCET》子刊《e Clinical Medicine》上发表题为“Development of a novel dementia risk prediction model in the general population:a large longitudinal population-based machine learning study”的文章,研究团队利用生物医学大数据与人工智能算法,开发了名为UKBDRP的全新痴呆风险预测模型。该模型可同时对全因痴呆症及其主要亚型（阿尔茨海默症）的发病风险进行前瞻性智能预测。     

共积序列方法和长短期模型的结合

本文主要是探讨一种新的预测方法,为长、短期预测的结合寻找一条简洁实用的途径。 1 问题的提出在各种预测方法中,时间序列分析方法无疑占有重要的地位。其主要优点是短期预测精度较高。但也存在不少缺点:建模所需的数据样本大;建模和检验工作比较复杂,而且,时间序列模型用于长期预测时,误差往往很大,这主要是由于模型阶次的限次,不能反映较长     

博克思——詹金斯预测方法简介

在经济预测中涉及到的时间序列大多数都是由随机过程产生的。也就是说,这些时间序列是依赖于时间t的一族随机变量,其中,单个序列值的出现具有不确定性,但整个序列却呈现出固有的规律性。本文介绍的博克思—詹金斯(Box—Jenkins)预测方法可有效地用于这类随机时间序列的预测。博克思—詹金斯方法的基本思想大致是:把所研究的时间序列,比如某商品的月销售量,看作一个随机过程:把它们的观察值,如5年的该商品月销售量数据,看作是该随机过程的一个样本。根据这样本建立模型来逼近所研究的随机过程,并据此进行预测。其中,线     

那些年,我们与"人类杀手"的交锋(下)——全面解读癌症治疗方法

更精准的疗法:靶向疗法 前文提到,从横向上看,癌症有很多种,其实,严格来讲,每一个病人都有不同的癌症.因为癌细胞往往会积累成百上千的突变,而基因突变又是随机的,因而两个个体恰好形成一模一样的突变的可能性基本是零.但是,条条大路通罗马,癌细胞突变虽然不同,最终都导致一个结果:无限分裂.     

经济发展的未来和产业政策

当我们力求预测世界的经济未来时,往往感到束手无策,很难预料新兴技术普遍产业化并在经济发展中起主体作用的大致时间;也很难预料石油供给能力过剩所引起的油价下跌趋势将能延续多长时间。但当我们力求预测一个发展中国家的经济发展未来时,就会感到问题要比较容易些,因为在我们谈发展中国家的现代化,和缩短与发达国家的差距时,实际上都是以发达国家的经济现状为目标的,即发达国家今天的经济水平,将会是发展中国家的明     

新津极端气候事件变化趋势分析

本文利用新津1971-2000年近30年的逐日平均气温资料,分析该地区年极端气温（高、低温）的变化趋势以及夏季极端高温和冬季极端低温的变化特点,得出以下结论：新津30年的年平均温度为上升趋势,但不明显,且没有突变发生。年极端低温日数为减少趋势,没有明显的突变现象,高温日数为增多趋势,自1973年开始有一次突变现象。冬季极端低温为升温趋势,而极端低温日数为减少趋势,两者都没有突变。夏季极端高温为升温趋势发展,但不明显,高温日数为增多趋势,夏季极端高温没有明显的突变,而夏季极端高温日数在80年代的日数减少趋势很明显,为一突变现象,具体开始时间为1971年。     

中国煤炭消费与经济增长的变结构协整分析

经济增长与能源消费问题已成为理论界研究的热点,而作为煤炭生产和煤炭消费第一大国的中国,研究其煤炭消费和经济增长的关系问题具有重要意义.按照结构突变理论,对中国煤炭消费和经济增长的数据生成过程进行了分析,验证了它们均是由单位根过程所生成的;采用循序检验的方法并运用EViews5.0编程,检验并确定了中国煤炭消费和经济增长的均值突变和趋势突变的变结构点,证明变结构点的发生与中国50多年来的政治经济形式变化非常吻合.在上述分析基础上,利用变结构协整理论研究和建立了反映中国煤炭消费和经济增长长期均衡关系的变结构协整模型,通过模型的预测能力验证,证明变结构协整模型及其预测性能明显优于未考虑结构突变点的模型,也证实了变结构协整分析是反映经济关系和经济结构变化,体现经济系统内部长期均衡关系的新型研究方法.     

1960-2011年云南省极端气温事件的时空分布及趋势预测

基于云南省1960-2011年最低气温和最高气温的日数据,选取了31个气象站点,依据世界气象组织（WMO）确定的“气候变化检测和指标”,从中选取8个极端气温指数,采用反距离加权插值法、Mann-Kendall突变检验法、周期方差分析外推法、叠加趋势模型,来研究云南省极端气温事件的时空变化特征、突变检验、周期变化及对未来一个周期内变化趋势的预测。结果表明：冷昼日数、冷夜日数、冷持续日数、霜冻日数均表现为下降的变化趋势,暖昼日数、暖夜日数、暖持续日数、夏季日数均表现为上升的变化趋势,各指数空间分布各异,总体上表明云南省极端气温事件呈上升趋势。各指数发生突变的时间和周期不同,预测结果呈波动变化且与原趋势一致。     

第二讲 基本预测原理

现实世界是复杂的,许多预测对象不但受到人类社会各种活动和错综复杂关系的影响,还常常受到自然界许多偶然因素的影响。这些影响往往使预测对象的发展表现得杂乱无章,似乎没有规律。然而,正如恩格斯所指出的:“历史事件总的说来同样是由偶然性支配着的。但是,在表面上是偶然性起作用的地方,这种偶然性始终是受内部的隐蔽着的规律支配的,而问题只是在于发现这些规律。”科学的预测正是探求客观规律的有力手段。如果人们能够从以往发生的事物中,采用正确的观点和认识方法,去发现事物发展变化的内在的本质的联系,     

简谈预测与规划

在预测过程中人们都希望预测值与实际值相等或相差不大。而在实际过程中,我们则希望实际值优于预测值(尤指优于时间序列法的预测值)。但是如果实际位优于预测值便会造成预测之不准,这时,人们便会回过头来怀疑预测方法的科学性。不少人往往产生这样的认识:所有的单顶预测值,均应作为该项目未来应达到的目标值     

预测方案设计和预测分析的研究

前言预测的目的是揭示事物的发展规律,科学预测就是预测在各种具体的历史条件下,对事物的客观发展规律及其变动机理的认识。实际中的预测问题往往是十分复杂的,许多预测目标和外部环境都有千丝万缕的联系,需要系统地加以剖析。但是,预测工作中,往往存在这样一种倾向,即过分强调预测方法和模型的研讨,而忽略了如何将这些