本溪地区人口预测的数学模型

根据回归分析和灰色系统理论，利用本溪地区1990－1999年人口总数的统计资料，建立了本溪地区人口总数预测的数学模型，并通过对本溪地区人口总数预测的数学模型，验证了使用本文介绍的方法所得到的预测结果是较为符合实际的。     

基于灰色系统理论及多元回归的耕地保有量预测模型研究——以广西桂林市为例

在分析目前耕地保有量预测模型及综合考虑耕地数量变化驱动因素的基础上,将灰色GM(1,1)模型与多元回归模型结合起来构建了耕地保有量复合预测模型,并对模型进行检验及修正。利用复合预测模型对广西桂林市耕地保有量进行实证预测,结果表明在现有管理政策下,桂林市耕地保有量在新一轮土地利用规划期内(2005-2020)将持续负增长,到2020年底耕地保有量将在22万公顷左右;经检验建立的耕地保有量复合预测模型整体精度较高。     

基于主成分和BP神经网络方法的湖南省汽车保有量预测

汽车保有量预测对城市交通的发展方向、城市交通的控制管理、城市道路的建设情况等都有直接的参考意义。本文通过分析影响城市汽车保有量的因素,通过参考部分参考文献,城区人口总数人均GDP、公路客运量等8个指标,首先采用主成分分析法将8个因素进行分析,然后建立BP神经网络模型对湖南省2006到2008年汽车保有量进行预测,预测结果分别为98.93万辆、122.18万辆、137.03万辆,与汽车保有量实际值94.64万辆、121.72万辆、142.67万辆很接近,预测精度比较高。这表明BP神经网络具有很强的学习与泛化能力,用于汽车保有量预测的可行性与有效性。     

中国人口增长预测

利用<中国人口统计年鉴>中的部分数据,结合中国人口增长特点,建立了以女性为主的数学模型.利用该模型对我国总人口、人口老龄化、未来育龄妇女人数等作了预测.     

时间序列分析方法在居民消费价格指数预测中的应用

本文利用计量统计软件Eviews中的时间序列分析方法,以我国2004年-2007年的居民消费价格指数为例建立数学模型进行预测分析。对统计数据的短期变化趋势进行验证,结果表明该模型有效,预测值与实际值相一致。     

2001-2010年我国人口增长的数学模型研究与实证分析

本文首先建立了我国人口增长的数学模型,给出了模型中参数的确定方法,并用2001—2009年的人口数据得到了我国人口增长的数学模型。最后用该模型预测了2011—2015年我国的人口总数。     

预测的数学模型及在建材工业规划中的应用

本文介绍了几种预测的数学模型,并用它预测了怀化地区建材工业规划中,工业总产值,水泥产量利税的数值。     

我国汽车工业发展的灰色预测

介绍了灰色系统预测的基本原理，建立了我国汽车工业产量和汽车保有量的灰色模型，并对未来几年的情况进行了预测。     

安全驾驶

随着人们生活水平的不断提高,汽车逐渐成为必需品,很多家庭都购买了汽车。2019年最新数据显示,全国驾驶人突破4亿人,全国汽车保有量达2.5亿辆,其中私家车达1.98亿辆!汽车在给人们的出行带来方便的同时,也带来了交通事故的隐患。哪些原因容易导致交通事故的发生呢?由于酒驾或者疲劳驾驶造成驾驶员反应速度变慢是很大一个因素。     

一种改进的灰色预测模型研究及应用

灰色预测模型通常是GM模型,但预测精度有时不令人满意．在对模型GM做了进一步研究的基础上,提出了一个预测精度较高的新灰色预测模型,即“对数函数一幂函数变换”模型,它能提高离散数据的光滑度。从而拓宽了灰色预测模型的应用范围．利用此模型对四川某地区电网年历史负荷数据建模,预测出该地区1999～2010年的负荷值,试验结果表明该方法是可行且有效的．     

灰色系统模型在河南省老龄人口预测中的应用

利用灰色系统理论的相关知识和1998-2005年河南省人口老年化数据建立数学模型,并在此基础上对河南省人口老龄化状况进行了中长期预测.     

基于统计分析下的西藏职业教育发展趋势与对策研究

应用数学原理和模型,运用统计软件DPS,以近23年来西藏职业教育各项指标为原始数据,研究各个自变量间的相关性,建立各个自变量对因变量的多元线性回归模型,利用趋势预测模型预测2008年的各个指标的值,最后利用趋势外推预测所得的预测值套用线性回归模型再次预测2008年西藏每万人口中的频数.得出结论:两种模型对2008年每万人口中频数的预测值82.9203和83.3333非常接近,反映了所选用和建立的数学模型在理论上具有合理性和有效性.     

基于兴趣预测和热点分析的联合推荐算法研究

兴趣模型是一种根据用户的行为和偏好建立起来的数学模型,它反映用户在一段时期内对信息需求的主要倾向。通常的兴趣模型推荐主要基于用户兴趣,没有考虑到热点信息对用户的影响以及存在冷启动的问题。提出一种基于兴趣预测和热点分析的联合推荐算法,利用贝叶斯网络对用户兴趣进行预测,并利用基于速度增长的预测方法对当前的热点信息进行预测。该方法综合考虑了兴趣预测与热点预测,能够有效增强用户兴趣预测准确度。实验证明,该方法（BPUR）比传统的Bayesian方法准确率更高,能够有效避免新用户的冷启动问题。     

人口预测子系统的设计与实现

未来人口状况是土地利用总体规划中调整土地利用结构、确定各类用地控制性指标的重要依据.人口发展与土地需求量密切相关,要预测规划期间土地需求量,首先必须对人口的发展状况作出预测.本文总结了常用的人口预测的数学模型,并利用这些数学模型进行了县级人口预测子系统方案的设计,目的是利用计算机来处理人口预测中一些复杂的数学计算和数据整理,为编制土地利用总体规划提供重要的数据.     

房价模型的建立和北京房价的预测——房价中的数学

北京房价的变化一直牵动着广大北京市民的心,甚至成为很多年轻人决策是否留京创业的关键因素。文章通过对北京近二十年来房价统计数字和图表的分析,用统计学基本方法对北京房价进行了探究,建立了房价数学模型,对未来十年的北京房价进行了预测,并用近两年的实际数据对模型和预测结果进行了验证。结果表明,利用建立的房价数学模型对北京未来十年的房价具有较高的预测精度,具有一定的可靠性。如果不采取严控手段加以控制,未来十年北京房价还将继续上涨,其涨幅很可能会超出人们的心理预期和承受能力。     

基于罚函数及人群流动性因子的城市公共交通的选址优化研究

随着城市私家车保有量逐年上涨,交通拥堵问题日益严重,发展公共交通是解决城市交通拥堵的高效方法.为提高市民对公共交通的选乘率,研究了城市公共交通选址优化对市民出行的影响.通过建立基于人群流动性因子、惩罚函数这两种选址的非线性模型,采用曼哈顿距离作为步行距离度量,对洛阳市洛龙区中的小区进行实例建模.然后通过LINGO、Matlab软件求出模型的最优解,经分析得出该模型最终达到了降低居民步行至站点的距离即提升居民对公共交通选择意愿的目的,在一定程度上提升了交通系统的效率.     

时间序列分析在中国城镇居民消费水平中的应用

采用ARMA模型对我国1952-2008年的城镇居民消费水平进行分析,结合Eviews软件建立数学模型,并用该模型对当前值和未来值作出预测,得到误差较小、短期预测较为满意的结果.     

高涡流中空间喷雾混合三维计算研究

应用紊流射流的积分方法建立了高涡流中空间喷雾混合的数学模型，利用该模型可对高涡流中的空间燃油喷雾混合进行了二维或三维的计算机预测分析，模型计算结果实测数据吻合较好。     

回归分析法在服装流行色预测中的应用

本文利用回归分析建立数学模型,从预测模型中得到服装流行要素的预测集合,再通过趋势分析得到合理的服装流行要素(流行趋势),最后,通过企业的服装辅助设计应用实例对该模型进行了验证,并提出近期最佳服装流行色。     

基于神经网络的数控机床可靠性预计研究

本文提出了利用人工神经网络来辅助实现数控机床的可靠性预计的方法，建立了用于数控机床可靠性预测的三层BP神经网络模型，给出了具体的算法，并通过实例证明该方法比传统的数学模型预计方法更准确和可靠。