基于GEP的经济时间序列组合预测方法研究

线性组合预测效果欠佳,非线性函数的挖掘也很困难,本文提出了基于基因表达式编程的非线性组合预测的新方法.理论分析和应用实例表明,相比模糊神经网络等组合预测而言,该方法具有很强的学习和仿真功能,在社会经济复杂系统中时间序列的组合建模和预测中具有很好的应用价值.     

基于模糊模式识别在暴雨滑坡预测中的研究

本文通过对滑坡灾害预测常用方法的研究,得出回归拟合模型和灰色模型的不足之处,进而利用模糊模式识别的方法进行系统建模,说明模糊识别方法在滑坡灾害预测方面较优于其他两种方法。     

基于模糊系统的非线性组合预测方法研究

本文提出了一种基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ 模糊规则基的非线性组合预测新方法,以克服线性组合预测方法在解决非平稳时间序列组合建模问题时所遇到的困难和存在的不足,并采用相应的遗传算法确定模糊系统的参数及模糊子集的划分。     

基于模糊神经网络的宏观经济预警研究

本文将神经网络理论与模糊系统理论相结合,建立了宏观经济非线性预警模型;运用模糊逻辑推理将经济专家经验引入到宏观经济的预警分析中,使系统具有处理非线性、不确定性问题的能力,实现了预警过程的智能化;本文利用实际数据建立了具有转折点预测意义的、基于模糊神经网络的宏观经济波动预警模型,并对中国1999年和2000年进行了尝试性景气预报。     

神经网络驱动性模糊预测方法

本文在总结比较神经网络预测、模糊预测两种方法的基础上，将两种方法结合起来，取长补短，给出了一种以神经网络为工具，以近似推理为理论基础的建模方法，为解决非线性系统的预测问题提供了新的思路     

一种神经模糊网络预测模型

本文提出了一种用神经网络来实现模糊系统建模的神经模糊网络,并将其用于建立预测模型,同时网络采取动态的网络结构和参数以适应预测对象环境变化和结构变化。实例分析证实了该模型有较强的适应性和较高的精度     

基于动态规则库的中央空调系统节能模糊控制算法研究

采用模糊控制器动态控制中央空调冷冻水系统的输出能量,同时对主机及冷却水系统采用系统模糊优化的控制方法分析,提出了一种新的基于动态规则库的中央空调系统节能算法。该动态模糊规则渐变,使规则在正确的导向上朝向更优的方向修正。根据采集的中央空调系统实时数据及历史运行数据,在动态预测冷媒循环的前提下,动态调节冷却水流量和冷却塔风量,使中央空调系统转换效率逼进不同负荷状态下的最佳值。通过模糊控制既能最大限度地节省系统的能量消耗,又能保证末端用户的舒适性。     

基于模糊预测技术的生产柔性组织方法

本文提出采用模糊指数平滑预测技术对产品需求进行预测,应用模糊线性规划建模求解生产组织计划柔性地适用产品市场需求变化。此方法客观地反映了产品需求演变过程的复杂性和生产组织计划的合理性。     

FLAR模糊预测模型及其应用

文中提出的FLAR模型预测模型是ETSK模型与LARF模型的有机结合体。它是与组合预测模型相似，但又与之存在着本质区别的一种预测模型。FLAR模型以TS模糊结构为模型框架，从而使预测结果的精度比普通预测方法的精度高。以系统的历史数据为模型输入，从而使输入输出的论域相同，可以从一维的角度来加以考虑，简化了模型的结构及系统参数的辨识；以一个L-R模糊数作为模型的输出，从而使预测结果更接近现实生活。能同时得出L-R型模糊预测值的均值，重心和面积参数，正对应于实际预测中常提及的三个概念，可能值，取值倾向及模糊程度，实例研究还表明，该预测方法在实际的经济、管理等的预测中是可行的。     

基于Box-Jenkins建模法对中国人口增长率预测及结果分析

中国人口增长预测问题在社会经济实践中占有十分重要的地位,而人口自然增长率是人口增长的一个重要的因素。为此,采用了统计学专用软件SPSS、EViews软件,运用Box-Jenkins建模方法对我国人口自然增长率进行预测。预测的结果与国家公布的数据是基本一致的。这些结论显示了Box—Jenkins建模法既能精确预测又简单易行具有较高的应用价值。     

深度解析时空数据 推动科学管理决策——记浙江大学数据科学研究中心研究员高照省

<正>当今世界,大数据犹如洪水般袭来,对各个行业产生一系列席卷效应。而随着大数据进入经济领域,经济数据也开始呈现海量性、高速性、多样性和真实性等特征。在这一过程中,如何从大数据中提取有效信息,对具有时变结构的经济金融系统进行理论建模,并将其应用到宏观经济监测与预测、经济金融风险管理等具体问题中,对于我国经济金融政策的制定与实施具有重要意义,是值得研究的重要课题。     

基于中文的GIS查询界面的初步研究C

提出基于中文的GIS查询，以统计建模、模式匹配技术为核心，建立这种查询所需的词库、规则库、知识库、语言转换器，综合模糊识别技术，使GIS查询变得更为简单，最后以实例证明基于中文的GIS查询的方便性。     

基于中文的GIS查询界面的初步研究

提出基于中文的GIS查询，以统计建模，模式匹配技术为核心，建立这种查询所需的词库，规则库，知识库，语言转换器，综合模糊识别技术，使GIS查询变得更为简单，最后以实例证明基于中文的GIS查询的方便性。     

混沌与经济预测

混沌(chaos)是系统不规则运动的一种表现形式。在经济系统中,许多经济现象从表面上看具有极不规则的特征,这就为人们试图用混沌理论和方法来研究经济模塑以及经济预测提供了条件。混沌理论主要研究系统的“不稳定性”,“结构变化”对系统的影响,以及“非正常行为”出现的原因等,这恰与以往在经济理论和建模过程中以强调“稳定”、“均衡”,以及“合理行为”的方法形成鲜明的对照。为能较好地研究经济预测中的有关同题,将混沌中的思想方法加以细致的研究是十分有意义的.下面拟从几个不同的角度出发就混沌与经济预测的同题提出几点看法和建议。 1 混沌关于混沌目前并没有一个统一的定义,人们用奇异吸引子,李亚谱诺夫指数以及对初值的敏感性等来研究与定义混沌,然而每一种定义往往都具有一定的     

基于Open Inventor的储层建模系统三维可视化研究

为更好地满足储层建模系统三维可视化改进的需求,在研究软件三维显示功能的基础上,针对原有软件的特点,提出一种将原先只使用OpenGL库进行三维显示的系统改造成利用Open Inventor库与OpenGL库共同实现三维绘制功能的软件思路和实现方法。分析和总结了使用Open Inventor调用OpenGL常见的几种技术。结合储层建模的一般原理,将测井数据和地震数据资料的计算和储层模型的可视化功能进行了分离。     

人工神经网络对时间增长序列预测能力分析

本文从人工神经网络的构成函数出发,分析了网络对某一类具有时间增长特性的过程或序列在学习和建模时存在的局限性和用神经网络模型对这一类系统进行预测时存在的固有误差问题;提出对具有时间增长特性的过程或序列进行预处理后再用神经网络建立系统的非线性模型,最后给出用不同方法对同一系统建模和预测的比较     

基于GSCPN的“虚拟工序库”生产系统建模研究与性能分析

为分析"虚拟工序库"生产系统的性能,采用广义随机着色Petri网(GSCPN)基本理论对基于学习率下的"虚拟工序库"生产系统进行建模分析,同时利用广义随机Petri网与马尔可夫链同构的关系,将满足学习率下的"虚拟工序库"生产系统的GSCPN转化为等价的马尔可夫链模型,通过运用GSCPN与马尔可夫链相结合的分析方法对"虚拟工序库"生产系统的性能进行评估分析,并通过实例验证,为"虚拟工序库"生产系统的优化提供依据和参考。     

基于粗糙集-动态模糊神经网络的聚氯乙烯颗粒特性软测量

提出了一种基于粗糙集-动态模糊神经网络的软测量建模方法,并将其应用于聚氯乙烯平均粒径软测量研究中。首先,用粗糙集隶属函数对各个辅助变量进行分析比较,得到最简的辅助变量个数,然后采用等间距离散法对各个辅助变量和主导变量进行离散化,分析得到离散表和最简模糊规则数,并采用模拟退火法对动态模糊神经网络输出层的权值参数进行优化训练。研究结果表明,与常规动态模糊神经网络相比,基于粗糙集-动态模糊神经网络的聚氯乙烯平均粒径软测量模型具有更佳的预测效果。     

基于模糊诊断专家系统的空压机故障诊断方法

目前空压机故障诊断方法是在电缆传输信号的情况下,通过监测的手段对故障进行诊断。这种方法会造成严重的信号干扰,难以保证故障诊断的明确性。本文提出了一种基于模糊诊断专家系统的空压机故障诊断方法。首先建立螺旋式空压机的故障库和征兆库,将系统特征参数模糊化,确定系统模糊关系矩阵,进而确定系统模糊算子。系统的推理机将空压机待诊断故障的模糊向量通过去模糊化方法推理出准确的设备故障结论。该方法提高了空压机故障诊断方法的准确性。     

广州市科技进步对经济增长贡献份额的测算

基于分解-协调的系统理论,采用软计算方法测算广州市及各区域科技进步对经济增长的贡献份额。对目标系统(广州市"十区两市")按照科技进步水平采用遗传-自组织迭代技术进行软分类;通过模糊神经网络构建从物质资本、劳动力、人力资本及研究与开发到经济产出之间模糊映射关系,得到不同科技水平的子系统中科技进步对经济增长的贡献率,进而计算广州市及各区域科技进步对经济增长的贡献份额。