基于等维新息灰色加权马尔可夫模型的工件尺寸预测

对工件尺寸的科学预测建模是加工预报补偿技术的基础.结合等维新息灰色模型与加权马尔可夫链的预测优势,建立等维新息灰色加权马尔可夫组合模型,并对工件尺寸测量误差建模、预测.实例结果表明:预测值与样本数据波动相似,且比灰色GM(1,1)模型和等维新息模型预测值的预测误差小,精度高.因此,该模型可为工件未来尺寸预报提供依据,并为后续的补偿控制技术提供参数.     

基于最优组合模型预测锚杆极限抗拔承载力的方法

针对改进指-幂混合模型和不等间距灰色GM(1,1)模型对锚杆极限抗拔承载力预测精度较差的问题,基于最优加权组合建模理论,以组合模型的最小对数误差平方和为目标函数求解最优加权系数,推导出最优加权几何平均组合预测模型,以提高锚杆极限抗拔承载力预测精度的置信度.选取2个典型锚杆拉拔工程实例(锚杆P-s曲线分别为缓变型和陡变型...     

基于最优非负可变加权系数组合预测法的CPI预测研究

准确的物价预测是稳定物价的前提之一,及时根据预测结果制定有针对性的宏观经济措施,对维持经济系统的有效运行、保证居民的生活稳定有着重要的意义.文章分别采用回归预测法、ARMA时间序列预测法、VAR模型预测法和BP神经网络预测法四种单项预测方法和最优非负可变加权系数组合预测法对我国物价走势进行预测,并将预测值进行对比分析,得出最优非负可变加权系数组合预测方法能够综合各单项预测方法的信息,有效提高预测精度,该模型可以用作我国物价走势预测的模型的结论.     

基于最优组合模型预测锚杆极限抗拔承载力的方法（英文）

针对改进指-幂混合模型和不等间距灰色GM(1,1)模型对锚杆极限抗拔承载力预测精度较差的问题,基于最优加权组合建模理论,以组合模型的最小对数误差平方和为目标函数求解最优加权系数,推导出最优加权几何平均组合预测模型,以提高锚杆极限抗拔承载力预测精度的置信度.选取2个典型锚杆拉拔工程实例(锚杆P-s曲线分别为缓变型和陡变型)用以验证各预测模型的精度和可靠度.计算结果表明:该组合预测模型不仅适合缓变型曲线,而且也适合陡变型曲线,其精度和可靠性均优于其他预测模型,预测精度等级划分为优秀,可作为锚杆抗拔承载力实测资料的一种有效分析模型.     

临沂市GDP的最优加权组合预测

根据最优加权组合建模理论，利用临沂市1990～2003年GDP资料数据，采取最优加权组合预测方法来预测临沂市GDP的发展变化趋势，以期为区域经济发展提供科学依据。     

时间序列预报模型的统计比较和评价

关于单变量时间预报序列,目前所用的方法有：指数平滑及其改进,自适应滤波,ｋａＬｍａｎ滤波,线性递推函数,Ｂｏｘ－Ｊeｎｋｉｎｓ时间序列模型等。本文对上述不同的预报模型,通过对预报误差和精度作出统计比较和评价,从而为预报模型的选择和应用提供了依据。一、常用的预报模型为便于叙述,使用下列记号：Ｘ──预报变量Ｇ──趋势函数,通学用０,１,２,或３次多项式描述Ｓ──周期或季节分量Ａ──日历天数影响Ｉ──随机干扰变量模型１Ｘ＝Ｇ＋Ｓ＋Ｉ其中趋势函数Ｇ由代阶多项式加权描述．而季节或周期分量通常为三角函数的线…     

神经网络在电力中期负荷预测中的应用

为准确预测电力系统中期负荷，针对常用BP算法的预测速度慢、易陷入局部最优解的缺点，改进了基本BP算法，建立了中期负荷预报模型。负荷预测仿真表明，对BP算法的改进可使预测精度和收敛速度均得到显著的提高．     

基于最优加权组合的电信客户流失预测模型设计研究

针对电信客户流失问题,本文设计了一种基于决策树C5.0、BP神经网络及SVM支持向量机三种分类器融合的组合预测模型,利用最优加权组合预测方法来确定各模型的权重值.预测结果表明:组合预测模型的准确率高于传统的单一分类预测模型,构建此模型对解决电信客户流失预测方面的问题具有应用价值.     

基于预测误差度的IGOWLA算子组合预测模型

针对组合预测的误差不一定比其单项方法的误差小这一问题,基于"预测有效度",提出预测误差度"的概念;将诱导广义有序加权对数平均(IGOWLA)算子与预测误差度结合,建立了新的最优组合预测模型,实证结果表明该模型的误差比其单项方法的误差更小且更稳定.     

航空装备高技能人才需求预测分析

航空工业属于知识和技术密集型产业,高素质的高技能人才队伍对于航空工业的生产水平影响巨大。通过对航空装备高技能人才的需求状况的调查和分析,选用多元线性回归分析预测模型、基于灰色理论的航空装备高技能人才需求预测模型和最优加权需求模型,对航空装备高技能人才需求量进行预测,根据预测结果,制定高职层面的培养对策,调整专业结构,设计高技能人才高职培养方案。