基于小波变换的GM(1,1)-ARIMA组合模型对粮食产量的预测

为提高粮食产量的预测精度,针对粮食产量的数据特点,提出了在小波变换的基础上,结合GM(1,1)模型与ARIMA模型的优点,建立GM(1,1)-ARIMA组合预测模型。首先,通过小波变换对非平稳序列进行分解,得到近似分量和细节分量;针对各分量序列的不同特征,采用灰色GM(1,1)模型对近似分量进行趋势预测,为进一步提高趋势信号的预测精度,使用灰色GM(1,1)模型对预测序列进行残差修正;然后,采用ARIMA预测模型对分离出的细节分量进行预测;最后,通过小波重构得到粮食产量的预测值。预测结果表明,基于小波变换的GM(1,1)-ARIMA模型的拟合平均误差为0. 69%,通过对2011—2014年粮食产量的预测,其预测平均误差低于1%,为粮食产量预测提供了一种新的技术途径。     

基于灰色马尔可夫模型的农业用水量预测

将灰色GM(1,1)模型和马尔可夫模型结合,构建灰色马尔可夫预测模型.按特定的状态划分方法,先用灰色GM(1,1)模型预测,再用马尔可夫模型对预测结果进行优化,使预测精度大大提高.最后以辽河流域某典型区为例,预测结果证明了该模型的优势.     

新疆人均生态足迹的演变及其计量测算探析

运用生态足迹理论,计算出1984-2007年新疆的人均生态足迹,揭示新疆人均生态足迹随时间的变化规律;以1984-1995年的新疆人均生态足迹为基数,引入现阶段应用范围较广的时间序列预测模型(ARIMA模型、灰色GM(1,1)模型、线性回归模型)对新疆1996-2007年的人均生态足迹进行测算,并将各模型的预测结果与实际值进行比较,探讨出新疆人均生态足迹短期预测中的最佳模型,并借此最佳模型对新疆"十二五"人均生态足迹进行预测。结果表明,新疆人均生态足迹逐年持续上升,"十二五"时期人地矛盾将进一步加剧,集约节约利用资源是新疆可持续发展的必然趋势;将计量模型与生态足迹计算结合起来,能够弥补生态足迹理论中的静态性缺陷和预测性难题;ARIMA模型和灰色GM(1,1)模型是预测新疆人均生态足迹中较优的模型,ARIMA模型更适宜短期预测。     

ARIMA模型在河南省PDSI旱度模式预测中的应用(英文)

[目的]构建准确度较高的旱情预测模型。[方法]采用ARIMA回归模型,对已经建立的河南省帕默尔旱度模式(PDSI)时间序列进行分析建模,借助DPS数据处理软件构建未来干旱预测模型。[结果]通过选取合适的参数,能够较好地预测未来干旱发生的可能性。[结论]ARIMA模型在PDSI的干旱的分析和预测上具有一定的实用性和较好的预测精度。     

灰色神经网络耦合模型在加矾系统预测中的应用

为更准确预测自来水厂的加矾量,弥补灰色GM(1,1)预测模型和神经网络预测模型在自动加矾系统中预测的不足,采用灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络预测模型相结合的方法,即灰色神经网络耦合模型,并运用于自来水厂自动加矾系统,根据实测数据计算预测值.结果表明:灰色GM(1,1)模型平均相对误差为0.016％,最大相差为0.025％,BP神经网络模型平均相对误差为0.037％,最大相差为0.069％,灰色神经网络耦合模型的平均相对误差0.006％,最大相差0.009％,其模拟精度远远高于其他2种模型的模拟值,具有广泛的实用性.     

变桨距风力发电系统模糊控制

提出了一种基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测模型。首先建立金融时间序列灰色预测模型,并采用PSO算法对灰色模型的三个参数进行优化;利用ARIMA算法对预测模型的残差进行分析,同时采用遗传算法对ARIMA的系数进行优化;最后用ARIMA的残差预测结果对灰色预测模型进行补偿。结果表明,以较好的精度拟合一段时期内MA＜107的时间序列,预测误差控制在5%以上,与单纯的灰色预测算法和神经网络算法相比,在平均绝对误差、均方根误差和趋势准确率三项评价指标上,具有明显优势。     

基于遗传算法优化的BP神经网络的组合预测模型方法研究

【目的】提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型。【方法】利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型。【结果】利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明预测数据精度达到97.379%,较ARIMA模型,灰色模型、BP神经网络模型分别提高了5.469%、3.499%、1.188%,模型平稳性增强,预测结果良好。【结论】本研究为动物疫情测报提供了有效的分析手段,验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性,并可为其它动物疫病提供借鉴和参考。     

最优组合预测模型的构建及其应用研究

由于证券价格是随机游走的,在证券定价研究中RBF神经网络模型、灰色GM(1,1)模型、ARIMA模型不具备时效性,通过对上述三个模型进行综合分析,结合三者中有用的信息集合,构建一个最优组合预测模型.在此基础上选取了深发展A在2007年全年的收盘价作为研究样本对这四个模型进行实证研究,研究结果发现,最优组合预测方法对证券价格进行预测具有很好的预测精度和很高的可靠性.     

基于最优加权组合模型的枯季径流预测研究

【目的】研究最优的枯季径流预测模型,为流域水资源管理提供依据。【方法】建立基于差分自回归移动平均(ARIMA)、人工神经网络(ANN)和多元线性回归(MLR)3个单项模型的简单平均组合和最优加权组合预测模型,并将单项预报模型和组合模型应用到石羊河流域支流西营河的枯季径流预测中,采用相关系数、确定性系数以及均方根误差对各模型预测精度进行比较。【结果】单项预测模型中,仅ARIMA模型通过了确定性系数检验;最优加权组合模型的预测精度较简单平均组合模型高;组合预测模型中,仅ARIMA-MLR和ARIMA-ANN最优加权组合模型的确定性系数高于所有单项预测模型。【结论】最优加权组合模型的精度不但取决于各单项预测模型的精度,也与其之间的相关性有关,适合西营河枯季径流预测的最优加权组合模型是ARIMA-MRL和ARIMA-ANN组合模型。     

基于新维无偏灰色马尔可夫模型的小麦产量预测

针对小麦产量具有较大波动性的特点,结合灰色预测模型和马尔可夫理论,同时利用新信息优先的思想,以河南省2010—2019年小麦产量作为原始数据建立无偏灰色GM(1,1)模型、无偏灰色马尔可夫模型和新维无偏灰色马尔可夫模型,并对比3种模型的预测精度.结果表明,新维无偏灰色马尔可夫模型能提高预测精度,适合中长期预测,并预测出河南省未来5年的小麦产量数据.     

HIV病理动力学模型分析

考虑了CD4＋T细胞的全logistic自我繁殖,构造了具有治疗的HIV病理研究模型,研究了解的存在性、正性及稳定性.通过对每个感染T细胞释放的HIV病毒平均数量N的讨论,得到：如果NNcrit,有无病平衡点和地方病平衡点两个平衡点,但此时无病平衡点不稳定,地方病平衡点是局部渐近稳定的.最后通过构造Dulac-Bendison函数,得到了地方病平衡点全局稳定的条件.     

预变形Cu本构关系的神经网络模型和Z-A模型

利用Split-Hopkinson bar装置上所得到的变形数据，研究了冲击预变形铜的神经网络本构关系模型以及Zerrrlli-Axmstrong本构关系模型，比较了两种模型对冲击预变形铜在不同热力学状态下流变应力的预测精度．研究表明：神经网络模型的总的拟合度为0．9％，而Zerrilli-Armstrong模型的拟合度为8％；Zerrilli-Armstrong模型相对于神经网络模型精度较低，是由于物理模型把材料内部某些动态变量作为常数处理，而神经网络模型建模训练时已经包含了这些动态变化的因素；通过增加神经网络输入节点数可以扩大神经网络模型的应用范围。     

一种基于趋势单产和遥感修正模型的混合估产模型

【目的】在分析国内外农作物估产方法的相关研究进展基础上,将传统统计估产方法和遥感估产方法相结合,提出一种新的混合估产模型。【方法】该模型由趋势单产、遥感修正单产和随机误差项三部分组成,其中趋势单产利用历史长时间序列的单产统计数据,通过多项式回归的方法结合ARIMA模型修正得到,遥感修正单产利用3个作物关键生育期NDVI和实测单产多元回归得到。为验证所提出估产方法的可行性和精度,利用2015年冬小麦关键生育期的三景环境卫星遥感影像和冬小麦实测地块单产数据以及近30年(1985—2014年)北京市各区县的冬小麦单产数据,对2015年的北京市的冬小麦单产进行估算,与真实值(2015年单产统计数据)对比。【结果】混合估产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到98.7%,各区县估产精度均超过90%,除房山(90.3%)外,各县单产预测相对精度均超过95%;传统趋势单产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到94.75%,但在区县尺度上,传统估产模型预测精度较低,对房山区的估产精度不足80%;引入ARIMA模型可以提高传统趋势单产模型的精度。修正后的趋势单产模型冬小麦单产预测精度平均提高了1.59%。本文建立的遥感修正模型,利用三景遥感影像修正结果最优,此方法使冬小麦估产精度整体提升3.55%,尤其是房山、平谷等区县,精度明显提升。【结论】该模型在市级尺度和县级尺度上预测冬小麦单产均取得较高精度,充分考虑冬小麦时间尺度和空间尺度上的变化,对农作物估产有一定的指导意义。     

基于柯氏评估模型的高校图书馆读者培训效果评估体系的构建

试图运用柯氏评估模型的方法和基本原理,结合高校图书馆读者培训的特点,建立一套适合于读者培训效果的评估体系,这对高校图书馆进一步做好各级各类读者培训工作起到重要的指导作用.     

基于云模型的电子商务网站潜力评测模型

从投资者的角度对电子商务网站潜力进行评测需要准确、完整、自然的表达。作为一种普适的定性定量转换模型，云模型在评价领域已得到一定程度的应用。在网站潜力评测指标的评价和各指标权重的确定上均引入云模型，有效地减弱了该类研究中人为确定的主观性和理论计算的强硬区分，使结果更接近没有明确分界的自然语言评价。     

新型期权模型研究

分别介绍了篮子期权和亚式期权这两种新型期权定价模型.使用Mellin变换法在Black-Scholes模型框架下研究了常值波动率及无风险利率情况下,求解和分析了一篮子期权的定价模型;以算术平均价格的平均价格型亚式看涨期权为例来建立亚式期权定价模型.这两种新型定价模型较之标准期权定价模型有较大优势,因而对它们的研究具有现实意义.     

新型期权模型研究

分别介绍了篮子期权和亚式期权这两种新型期权定价模型.使用Mellin变换法在Black-Scholes模型框架下研究了常值波动率及无风险利率情况下,求解和分析了一篮子期权的定价模型;以算术平均价格的平均价格型亚式看涨期权为例来建立亚式期权定价模型.这两种新型定价模型较之标准期权定价模型有较大优势,因而对它们的研究具有现实意义.     

基于数字高程模型建立融雪型新安江模型

传统的融雪径流预报模型由于缺乏山区降水、气温与积雪分布规律资料且模型并不能很好考虑地形及下垫面对产汇流的影响,融雪径流预报效果差。为提高融雪径流模拟的精度,通过数据高程模型建立融雪型新安江模型,并借助GIS和RS合理的确定模型参数,并以研究区临近气象站700 hPa和850 hPa的0时和12：00的探空气温作为确定气温直减率的依据,对研究区2005年的融雪径流进行模拟,模拟结果较理想,模拟结果基本反映了径流量的实际变化趋势。预报方案的确定性系数为0.812,预报方案的有效性为乙等。说明基于数字高程模型建立的融雪型新安江模型,借助RS和GIS确定模型参数的方法是可行的。     

幂指数模型模拟玉米弯孢菌叶斑病传播梯度的试验

采用人工接种方法，在田间造成玉米弯孢菌叶斑病不同的发病梯度。利用SAS统计软件构建了该病害传播梯度的幂指数模型，结果表明幂指数模型可以模拟该病害传播动态，同时推导该病害在一个月最远传播距离为16m，两个月最远传播距离为28m。