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.     

PMVF综合集成预测方法及应用实例

设计了一种PMVF综合集成预测方法.基于系统工程的思想,提出了PMVF综合集成预测方法的框架;重点介绍了该预测系统中的信息预处理(P)、预测模型(M)、效果检验(V)及预测反馈(F)等关键子模块.以上海市家庭上网户数预测为例,验证了其有效性.     

GM（1,1）模型在铁路装卸运输综合生产效率预测中的应用

综合生产效率是影响铁路油气装卸与运输系统安全、经济和高效运行的重要因素.为了对铁路装卸与运输系统的综合生产效率进行预测,以洛阳石化铁路装卸运输系统2006-2012年生产年度报表的统计数据为基础数据,进行一次累加生成处理;在此基础上建立灰色动态模型GM（1,1）,对求解得到的结果进行累减还原处理,得到灰色预测函数;运用预测函数对2013-2014年的综合生产效率进行预测,并对预测结果进行精确度检验计算,检验精度达到1级;给出了2013-2014年针对性的预测数据结论,以及运用GM（1,1）模型在不增加数据长度条件下减少误差的预测方法.实例应用证明：该方法具有预测模型简单、预测精度高等优点,对实际生产管理具有较强的指导意义.（表3,参4）     

陈巴尔虎草原地下水影响因子分析与预测

草原地下水是畜牧业水资源的重要组成部分,也是维系草原生态平衡的关键问题.以我国最佳植被条件的陈巴尔虎天然草原为例,在采用主成分分析法构建草原地下水主要影响因素评价指标体系的基础上,通过时间序列分析法建立了草原地下水位的短期预测模型.结果表明,从综合指标因子的贡献率来看,反映人为因素的综合指标是影响陈巴尔虎草原地下水位的主要因素,其贡献率高达66.92％,远高于气候因素综合指标的贡献率.利用ARMA模型进行预测,得到了比较好的预测结果,预测误差均小于10％.因此,该模型可以短时期有效预测陈巴尔虎草原地下水位.     

其他综合收益、分析师预测与决策价值

其他综合收益作为“脏盈余”的回收站，是否对信息使用者具有决策价值是困扰准则制定者的重要学术问题，从资本市场最专业的财务报表使用者——证券分析师视角出发，研究其他综合收益对分析师盈余预测的影响，检验分析师是否能够有效识别利用其他综合收益信息。研究结果表明：其他综合收益信息对分析师盈余预测准确性有显著影响，即其他综合收益比重高的企业，分析师盈余误差的分歧越大；其他综合收益强制披露后分析师解读成本减低，盈余预测准确性得以提高。结论支持现阶段其他综合收益信息在分析师利预测中的作用，间接证明其他综合收益的决策价值。     

统计预测方法在耕地保有量需求预测中的研究——以毕节地区为例

依据毕节地区经济、人口和耕地数据,采用回归预测和时间序列预测方法,综合分析影响耕地保有数量的因素,建立耕地保有量需求预测模型,并将通过评价与解释确定的最优模型作为毕节地区耕地保有量预测方案。结果表明,基于统计预测的耕地保有量预测方法综合了耕地利用情况与社会经济发展态势,有较强的应用背景和社会需求,可为政府新一轮的土地利用总体规划提供决策支持。     

作物单产预测方法研究进展

产量预测一直是各国普遍关心的课题，经过多年研究，现在已经形成农学预测方法、统计预测方法、经济学预测方法、气象预测方法、遥感预测方法等多种预测方法。本文综合分析了各种方法的出发点及原理，讨论了各种方法的优势和局限性，结合各方法的特点，认为在探索作物产量形成机制的基础上，以遥感作为主要信息获取手段，辅以气象信息和农学信息等其他参量，建立准确反映产量形成规律的综合估产模型，进行产量预测已成为大面积估产的发展方向。     

基于灰色非线性回归的道路交通事故预测

运用GM(1,1)模型对影响道路交通安全的各因素进行预测,然后将各影响因素综合起来构建灰色非线性回归模型,以预测道路交通事故发展趋势.结果表明,该模型的预测精度高,预测结果可靠,适用于道路交通事故预测.     

基于因子分析的BP神经网络在需水预测中的应用

需水预测涉及农业、工业、生活和环境等多种因素,是典型的多指标评价问题,需对多因素进行综合评估.以广东省珠海市为例,利用1986～2000年的需水量数据,采用因子分析法对影响需水量的8个变量进行因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平的需水量预测.结果表明:前4个公因子,即综合实力因子、畜牧影响因子、环境影响因子和补充分析因子,累计贡献率达99%以上,为影响研究区需水量的主要因子,以此作为输入样本建立的BP神经网络需水预测模型既能合理地构造神经网络的拓扑结构,又可加快网络的收敛速度,精度较高.因子分析与BP神经网络结合是多因素需水预测的一个有益尝试.     

时间序列模型对黑龙江省水稻比较优势的预测

根据时间序列模型的原理,以黑龙江省水稻20多年的产量、规模为研究对象,在数值试验的基础上得到了适合于黑龙江省水稻综合比较优势分析的时间序列预测模型,对水稻综合比较优势做出预测,表明时间序列模型在农作物比较优势分析的预测中具有一定的优势.     

县级市人口及城镇化水平预测——以江西省乐安县为例

人口及城镇化水平预测是土地规划中的重要指标之一.采用人口自然增长法、趋势预测法和灰色模型预测法对乐安县总人口进行预测,并结合乐安县第5次人口普查数据及该县人口发展实际情况,运用算法平均值综合分析确定人口总量;并使用该方法对城镇化水平进行了预测.预测结果可为土地规划提供较好的决策支持.     

基于灰色系统理论对产业结构型综合发展系数的研究——以黑龙江省林业产业为例

灰色发展系数是灰色GM(1,1)模型的核心,在运用灰色GM(1,1)模型进行预测时,灰色发展系数一般为定值,然而在实际情况中发展系数往往是变动的,其中一个重要的影响因素就是产业结构的变动.该研究通过将次级产业发展系数进行产值加权,得到灰色产业结构型综合发展系数和灰色产业综合发展模型,并将其运用于黑龙江省林业产业发展分析与预测中,计算得出2013 ～2017年黑龙江省林业产业结构型综合发展系数分别为0.243 1、0.259 3、0.276、0.295 2、0.314 9,并据此对其相应年份的林业总产值进行了预测,取得了良好的应用效果.研究表明,分析产业结构型综合发展系数使产业发展情况更能体现出产业结构的影响.     

基于双空间特征提取的变压器故障诊断模型

为了提高基于油中溶解气体分析(dissolved gas analysis, DGA)的变压器故障诊断正确率，弥补单子空间特征提取的局限性，提出了基于双子空间特征提取的变压器故障分层诊断模型.首先，将DGA测试样本在一个子空间内进行特征提取后，为避免核函数及其参数的选择难题，以及利用多核支持向量机(multiple-kernel support vector machine, MKSVM)鲁棒性强和精度高的特点，采用MKSVM作为分类器对测试样本进行预测.依据预测结果将测试样本分为难分类和易分类样本，对易分类样本直接进行分类识别；对难分类样本则将该样本再次投影到另一子空间进行特征提取后，同样采用MKSVM作为分类器对难分类样本进行预测，综合两次预测结果进行分类识别，实现两分类MKSVM的双子空间特征提取算法.最后，根据故障特征，建立基于双子空间特征提取算法的变压器故障分层诊断模型.诊断实例表明，该模型具有较高的诊断正确率和推广能力.     

灰色神经网络组合模型(GNN)在涝灾预测中的应甩

洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容.应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值作为输出而构成灰色神经网络组合模型(GNN).以辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,建立GNN涝灾预测模型.预测结果表明:该方法与传统的灰色预测方法相比提高了预测精度,这种新的信息处理和预测方法是有效可行的.     

粮食生产潜力中长期预测的验证

应用全国、31个省、6个典型地区和16个典型县的数据对粮食生产潜力中长期预测的"综合预测模型"进行了系统性的验证和讨论。研究结果如下:(1)预测误差大小反映中长期生产潜力的预测精度,预测误差大的主要原因是经济发达地区高产农田被大量占用或蔬菜、水果面积大幅度增加而短期内使粮食单产下降;(2)就"综合预测模型"中长期生产潜力预测精度而言:国家级大于省级和地区级、省级和地区级大于县级;不同省、不同地区、不同县之间预测精度差别比较大,这与境内气候的互补性和农田抗御自然灾害的能力有关;(3)粮食生产潜力中长期预测"综合预测模型"是科学的、准确的和实用的,可作为今后粮食生产潜力预测的理论和方法基础。     

一个预测小麦赤霉病的二阶数学模型及其使用

本文针对农作物病虫害的预测问题,使用Fuzzy决策综合评判方法,给出一个二阶的数学模型.通过对小麦赤霉病预测的实例指出该模型的使用方法和步骤.当数据量较大时可采用计算机进行计算.     

模糊综合评判在杂种优势预测研究中的应用

本文根据匀浆互补和同工酶分析,用模糊综合评判法预测了30个水稻杂种的杂种优势,结果表明,模糊综合评判法能够利用更多的试验信息,提高预测结果的准确性,准确率达83.33％。此外,模糊综合评判法在玉米、小麦杂种的杂种优势预测中,也取得了满意的结果,证明模糊综合评判能有效地预测植物杂种优势。     

基于生态承载力差值的生态用地调控研究——以河北省霸州市为例

以河北省霸州市为研究区域,在生态环境分析的基础上,构建生态承载力综合评价体系,计算综合评价指数,通过指数差值预测生态用地调控量.在可供生态用地约束下,制定生态用地调控方案,并有针对性地提出对策与建议.     

用模糊神经网络方法预测单层钢筋混凝土柱厂房震害

对单层钢筋混凝土柱厂房抗震性能进行了数值试验,提出了基于二次综合评判的模糊神经网络预测方法,并以试验资料进行训练和预测.结果表明,该方法对单层钢筋混凝土柱厂房抗震性能预测效果较好,适宜于该类结构方案选择时应用.     

基于主题模型的有向社交网络链接预测方法

社交网络链接预测方法通常针对简单网络,且只考虑单一的网络结构特征,难以适应不断复杂化的社交网 络.针对此问题,提出一种有向网络的链接预测方法,基于主题模型分析节点语义信息,综合节点属性特征和网络 结构特征进行链接预测.实验证明可以更真实地还原社交网络的用户关系,提高链接预测的精度.