程序化自动选择预测模型的一种思路

在预测活动中合理选择预测的模型，既是预测成功的关键，也是预测过程中最感困难的一步。对于企业经营管理活动迫切需要的预测技术，难以广泛普及的因素之一就是预测模型能否科学、合理的选择。利用计算机软件程序化的自动选择预测的模型，进而做到科学的智能化预测，是实现这一目标的一个突破点。本文是在这个方面的一个尝试和努力。     

一种包含周期变动的回归预测模型

众所周知,利用普通回归模型预测,误差往往很大。道理很简单,普通回归模型仅考虑长期趋势。本文建立了一种包含周期变动的回归预测模型,提高了拟合度,减少了预测误差。     

我国石油需求的多元线性回归预测模型研究

通过关联度系数的分析选择模型的自变量,各变量序列的单位根检验表明序列非平稳,为消除可能的虚假回归,利用协整关系来建立多元线性回归模型。对模型进行逐步完善并进行系数、残差和稳定性检验。通过对预测精度的评价,表明所建立的模型有较好的预测效果,并对我国2006年—2020年的石油需求进行了预测。     

解决回归分析中自相关问题的一种稳健方法

1 前言在文献[1]中对回归模型■中的序列相关即随机误差ε_i相关的问题,给出了一种马尔柯夫分析法,该方法过程简明,且能收到较好的效果。但亦如文献[1]所指出的,该方法的分析结果受到过程中状态划分的直接的影响,即不具有稳健性,当其中的某个数据出现小的扰动时,将对分析     

二个模型构成的组合预测模型最优权估计的一种方法

二个模型构成的组合预测模型最优权估计的一种方法王福林，张晋国（浙江农业大学工程技术学院３１００２９）（河北农业大学机电工程学院０７１００１））１前言在预测的实践中，对于某一预测问题可以利用多种预测模型进行预测。由于预测模型不同，一般来说预测的结果也不...     

解决自相关回归问题的一种新方法

解决自相关回归问题的一种新方法涂国平（南昌大学数学与系统科学系３３００４７）１问题的提出对于回归模型一个常用的假设是τｉ是不相关的，或是独立正态随机变量．但在实际应用过程中，很多都涉及时间序列数据，此时误差项τｉ往往是时间上相关的，因此常用的假设在实...     

一种振动信号处理过程的数据量估计方法

采用硬件板卡在对振动信号进行实时处理时,需要对信号处理过程的运算量进行估计,进而作为选择处理器和相关硬件配置的依据。本文从Cache使能、傅里叶变换、位翻转和读写片外SRAM等四个方面,精确估计了一种振动信号进行FFT运算时的数据量和时间。该方法的估计结果与实测数据一致,可作为相关算法运算量估计的参考。     

一种飞行试验中窄脉冲信号数据量的优化方法

在飞行试验中,在对窄脉冲信号采集记录时,由于采样率高,导致数据量大,事后数据处理分析效率低。本文针对此问题,提出了一种采集记录的优化方法。本方法对窄脉冲信号进行高采样率采集,对每个采集数据进行判决,对符合判决条件的数据进行时间标记并记录。最后,经过地面恢复,得到全时域的窄脉冲信息。经过软件仿真,验证该方法有效。本方法在可接受的信息损失的条件下,对数据量进行了优化,提高了硬件利用率及数据处理分析的效率。     

基于一元线性回归分析的大坝预测模型的建立及其引用建模样本数量对预测效果的影响

本文主要介绍一元线性回归分析的基本原理和方法,并结合实例分析。在建模过程中采用不同数量的检测数据进行建模,得出用该模型预测变形的合理性,引入变量多的模型的预测的效果较好。     

回归家里的厨房（一）——为何要少在外吃饭？

近来,随着双汇“瘦肉精”、上海“染色馒头”和台湾“塑化剂”等事件的相继曝光,许多种本应在工厂使用的的工业原料已被发现悄悄地“潜入”人们的身体。为了“捍卫”自己和家人的健康,我们似乎应当问自己两个颇为低智的问题：我们应当吃什么饭菜？在哪里吃饭？     

验证相量运算的一种实验方法

文章分析了电工基础实验中的三相电路,指出该电路的特点,并利用该电路的特点,做到了在不需要相位表的情况下用实验的方法验证正弦电路中电流、电压的相量运算。     

一种基于支持向量机回归的推荐算法

随着电子商务的迅速发展，推荐系统与算法已经成为理论研究的热点。支持向量机是一种强大的分类工具，由其衍生出的支持向量机回归方法能很好地解决非线性回归问题。文中以电影推荐为例，引入支持向量机回归方法来分析项目的内容，构建用户模型，进而给出推荐。实验结果和理论分析表明这种推荐算法与传统协同过滤算法相比，能够明显提高推荐精度，并显著缩短了推荐所需时间；在大样本量情况下也能同样高效。     

一种利用普通矩阵运算求传递闭包的方法

介绍了二元关系的传递闭包的常用的求法以及关系中链的定义,并在链的基础上给出了用普通矩阵运算求传递闭包的方法,与用布尔矩阵运算求传递闭包相比,更容易让人接受。     

一种多元非线性回归模型的发音评测技术

目前,在计算机辅助语言发音评测系统中大部分采用简单的线性回归模型进行机器分与人工评分之间的数据融合,该模型要求机器的评分特征与人的主观评分呈近似的线性关系,而实际呈现非线性。对此,文章引入多元非线性回归模型对分数进行映射融合,使其更符合人的主观评分。同时,在算法优化问题上,用改进步长下的高斯-牛顿算法来求解,大大提高了收敛精度。实验表明,该算法在普通话口语评测中使系统性能得到明显提升。     

提高科技文献灰色预测模型精度的一种方法

本文简单介绍了应用灰色系统理论建立科技文献预测模型的一般方法,给出了一种充分利用原始数据资源改进建模的方法,并应用实例进行了验证。     

测定狭义技术进步率的一种方法

本文给出了一种测定狭义技术进步率的方法，在用数据包络分析及回归分析来确定一个与时间有关的生产函数时得到它的值     

一种基于货运吞吐量的物流园区用地规模测算方法

提出一种基于货运吞吐量的物流团区用地规模测算方法,该方法利用灰色理论对物流园区货运吞吐量进行预测,并在此基础上,通过参数设置,设计出一种能够估算不同货物品种用地规模的计算公式.该方法能够通过调整公式中相应参数取值,来计算不同货物品种的用地规模.     

一种基于集成神经网模型的风能预报方法

由于风力发电依靠的风力具有较大的不可控性,引起风电的加入对电网调度提出了较高的要求,因此对风能进行预测具有十分重要的作用。本文提出了一种基于集成神经网模型的风能预报方法,该方法将传统的单一模型回归预测转变为多种条件多神经网的共同回归预测,并集成回归结果作为风能预测的最终值。实验表明,本文提出的方法提高了预测的精度与稳定性,较传统方法具有更高的实用价值。     

一种基于QoS的信任增强服务选择方法

提出一种基于QoS的信任增强服务选择方法。引入信任评估机制,一方面重视服务请求者自身的服务使用经验;另一方面根据历史反馈对用户进行分级,只有达到一定级别的用户才有资格进行服务推荐,从而保证推荐信任度的可靠性。根据服务实际调用情况计算出直接QoS预测值、综合直接信任度和推荐信任度,选择能满足实际需求的候选服务。实例分析表明该方法可行。     

一种基于人工免疫的汽轮机故障诊断方法的研究

本文提出了一种免疫克隆选择算法与模糊C-均值聚类算法相结合的混合聚类算法。首先用克隆选择算法对模糊聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导,然后进行聚类,是一种有监督学习和无监督学习结合的一种算法,将该算法用于汽轮机的故障诊断中,诊断结果表明,该方法能够正确地诊断出存在的故障,具有实用价值。