泊松曲线在软土路基沉降预测中的应用研究

泊松曲线是一种精度较高的沉降预测方法,但是它只能在等时空距数据条件下才能使用,在工程实际中观测的数据很难满足这一要求。本研究采用最小二乘法与Lagrange二次插值法将非等时空距数据转化成等时空距数据,并以某高速公路试验段沉降观测数据为例,建立了沉降量泊松曲线预测模型,并与灰色模型、三点法、双曲线法的预测结果及实测结果进行了对比,结果表明,泊松曲线模型的预测沉降量与实际沉降量更接近。     

由地铁隧道工程引起地表横向沉降的预测分析

应用Peck法、Logan-Poulous法、随机介质理论等方法对由地铁隧道工程引起的地表横向沉降进行预测,并对上述方法的实质加以研究。用STS沉降预测系统对实测数据进行分析和计算,并通过实测曲线和预测曲线的比对分析,验证上述方法的预测精确性。     

经验公式法在季冻地区软土地基沉降预测中的应用

利用两种经验公式法对哈尔滨绕城高速公路试验段软土地基沉降观测数据进行了计算,对计算结果与工程实际情况进行了对比分析,发现沉降过程、最终沉降量、沉降速率和路堤横断面差异沉降等较为符合工程实际,认为经验公式法在季冻地区软土地基沉降预测的应用有实用意义。     

基于灰色模型与三次样条插值的预测研究

选择灰色模型和三次样条插值相结合,对3个不同领域的非等时距数据样本进行了预测。结果表明,该算法能够较为准确地对非等时距样本进行预测,且简单易行,预测值精度高于文献算法。在工程实际中,该算法更加实用,并能够应用于多种工程领域。     

高填石路堤工后沉降分析及工程算法探讨

以工程界熟悉的分层总和法为基础，分别对路基和填石路堤进行了沉降分析与计算；再借助依托工程的沉降观测资料，提出了高填石路堤工后沉降的工程计算方法，最后给出了计算实例及工程分析。     

一种灰色非齐次天然气需求量预测模型的构建

为准确预测未来天然气的需求量,数值分析了近年来我国各地天然气销气量数据的变化特性。针对使用传统灰色预测模型预测结果存在的不足,以模型能够预测的数据序列类型与实际数据序列类型一致性为目标,通过优化模型结构,构建了一种满足原始序列非齐次指数律变化的灰色非齐次模型,并利用最小二乘法与矩阵运算法证明了模型的可行性。结合所建模型的白化解和精确解,详细探讨了产生模型预测不稳定现象的内在原因及其影响因素。以陕西省为例,对模型进行验证并预测,结果表明:所构建的灰色非齐次模型预测误差小,与原始数据类型拟合度高,对具有非齐次指数律特性的原始序列有很强的适用性。     

基于集合经验模态分解的农业灌溉用水量预测

为提高农业灌溉用水量(非平稳时间序列)的预测精度,利用集合经验模态分解处理江苏省农业灌溉用水量序列(2004—2012年),将其分解成不同尺度上的平稳序列,然后用灰色预测和时间序列法分别对分解后的时间序列进行预测,利用2013年灌溉用水量数据检验预测结果,相对误差小于2%,表明模型预测结果精度较高。本研究为灌溉用水量预测提供了一种新的方法。     

基于协整理论大豆期货市场效率实证分析

基于协整理论的分析表明,大豆未来现货价格序列和距最后交易日前7d、14d、30d、60d和90d的期货价格序列为非平稳序列;大豆未来现货价格和距最后交易日前7d、14d、30d、60d和90d的期货价格协整,且距最后交易日30d以内,协整关系更显著;距最后交易日前30d以内的大豆期货价格在很大程度上预测了大豆未来现货价格的变动：距最后交易日前60d和90d的大豆期货价格不能很好预测大豆未来现货价格的变动。距最后交易日前60d和90d,大豆期货市场的效率相对较低。     

灰色系统理论中二维数据序列均值生成的讨论

灰色系统理论中非等时序序列或含有空穴的序列,通常可以用均值生成方法来填补,生成等时序序列。本文研究发现,用非紧邻均值生成方法生成的内点与实际存在有明显的误差,为此讨论了均值生成和有偏生成算法。利用数据序列点的局部凹凸特性来表示数据序列点的特征,提出了采用数据序列点连线的状态选取生成系数的方法。通过对一维数据序列传统均值生成方法的比较,给出了二维数据序列的定义,讨论了在二维数据序列下的均值生成方法,提出了有偏生成算法中生成系数分解的选取方法。     

基于灰色预测模型和线性内插法的溢油灾后生物修复降解率辅助决策模型研究

为研发溢油污染事故后续修复和渔业生产恢复辅助决策系统,采用灰色预测模型与线性内插法相结合的数学方法,构建溢油灾后生物修复降解率辅助决策模型并进行实证研究。结果表明:构建的模型预测精度为93.65%~97.53%,预测模型是可行的。研究表明,基于灰色预测模型与线性内插法相结合的建模方法有效地解决了溢油灾后生物修复模拟试验中局部数据序列非等时距的建模问题,能够满足建立生物修复降解率辅助决策模型的需要,能够对溢油灾后修复与渔业生产恢复进行中长期决策提供辅助支持。     

组合预测方法在玉米施肥预测中的应用

为提高玉米施肥量预测的精度,利用拉格朗日乘数法,基于预测误差平方和最小这一目标,对肥料效应函数、神经网络施肥预测方法这2种单一施肥量预测模型进行加权组合,建立了玉米施肥组合预测模型。预测结果显示:肥料效应函数、神经网络施肥预测方法和组合预测模型的预测误差平方和分别为2789.40,653.79,421.72,说明玉米施肥组合预测模型优于单一施肥预测模型;采用组合预测方法对玉米施肥量进行预测,能够显著提高预测精度。     

基于灰色系统的动态平差坝体变形预报

根据运动是趋势性运动与随机性运动的观点,利用灰色系统理论,建立变形监测网随时间变化的GH(1,1)模型和残差改正模型,并把两者结合形成组合模型,利用组合模型对坝体多期变形观测数据进行平差和预报。实践表明,此方法解决了平差与预报统一问题,不仅理论上是严密的,平差和预报精度高,而且便于编程,可以实现计算自动化。     

灰色新陈代谢模型在农民收入和消费预测中的应用

运用灰色系统理论和方法,建立了灰色新陈代谢GM（1,1）宁夏农村居民人均纯收入和人均生活消费模型。在MATLAB环境下对该模型的精度以及误差进行了分析,并利用该模型对宁夏农村人均纯收入和人均生活消费进行预测。预测结果表明,灰色新陈代谢GM（1,1）预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可靠性。     

灰色系统理论在林业用地预测中的应用

根据灰色系统理论,建立了辽宁省某市林业用地的常规GM(1,1)预测模型,并进行了模型精度检验,相对误差最大为0.53%,利用该模型对2003年的林业用地状况进行了预测检验,相对误差为3.65%,小于5%,证明该预测模型预测精度较高,预测效果较好。针对灰色系统理论及研究区域林业用地的特点,提出了在今后林业用地预测时可以在利用GM(1,1)模型进行预测的基础上,叠加国家规划中每年的生态退耕还林量而获得最佳林业用地量预测值的建议。     

曲线回归参数估计的改进与回归预测模型的校正

为了使回归预测模型更具有实用性，采用渐近最小二乘法对指数函数，幂函数一类回归曲线的参数估计做了改进。在增加新的样本单元资料时，用增长记忆递推公式对原始回归预测模型进行了校正，得到新的预测模型。     

按沉陷深度控制的深海沉积物承载力分析方法

采运设备沉陷深度和深海沉积物承载能力是大洋资源采运设备设计的重要依据.首先从研究深海沉积物物理力学性质特点及其沉陷与承载机理入手,针对深海沉积物抗剪强度随深度变化的特征,利用极限平衡理论建立了采运设备沉陷深度分析模型;其次,考虑到深海沉积物承载能力与采运设备沉陷深度的相关性,在采运设备沉陷深度分析模型研究基础上,采用按沉陷深度控制深海沉积物承载能力的思想,提出了按采运设备沉陷深度控制的深海沉积物承载能力分析方法;最后,通过实例分析与室内模拟试验,验证了本文模型的合理性与可行性.     

基于小波分析的中国人均GDP分析与预测

提出基于小波分析,GM（1,1）模型和AR（P）模型结合的预测方法。通过多分辨率小波分解,将中国人均GDP依尺度分解成不同层次,对低频部分和高频部分分别进行重构,然后对每层建立不同模型进行预测,再合成得到所需的预测值。实例验证,该方法具有较好的预测精度。     

基于灰色系统理论的山东省水果产量预测模型

运用移动平均数法和灰色系统理论,研究了1995至2008年山东省水果产量变化趋势,建立了山东省水果产量预测的灰模型,随后利用该模型对2009年和2010年山东省水果产量进行预测,获得了这两个年度全省水果产量的预测值。     

组合预测模型在农业经济研究中的应用——以吉林省粮食产量为例

根据最优加权理论来确定权重,将时间序列模型、指数平滑模型和GM(1,1)预测模型加以组合,利用吉林省1952~2007年的粮食产量统计数据,建立了吉林省粮食产量的组合预测模型;并预测出了吉林省2008~2015年的粮食产量和年均增长率。     

农产品市场价格短期预测研究进展

 论文系统概述了近百年来有关国内外农产品市场价格短期预测在理论、方法、实践应用等方面取得的进展,指出主要研究方法的优缺点,并对农产品市场价格短期预测方法研究的特点进行了总结,对今后研究的发展方向进行了展望。研究认为,随着数理统计学、计量经济学、模糊数学、神经网络等理论的发展及方法的广泛应用,目前在农产品市场价格短期预测领域已形成了众多模型,其中主要定量分析方法可概括为四大类,即计量经济预测法、数理统计预测法、智能分析法和组合模型法。在未来的一段时间内,农产品市场价格短期预测将呈现出以定量分析方法占主导、智能化组合化模型逐渐增多、分位数回归模型引入到农产品市场价格短期预测并形成趋势等发展特征。