基于人工神经网络的森林资源预测研究

应用人工神经网络方法分别建立土地资源预测、森林蓄积量预测、各龄组蓄积量预测三层前馈反向传播神经网络模型对森林资源进行预测模拟.预测结果表明在小样本条件下,森林资源预测神经网络模型预测精度较高,开辟了森林资源预测新途径.     

林木蛋白质结构预测研究综述

该文综述了近年来国内外有关蛋白质结构预测的方法,并阐述了人工神经网络方法在蛋白质结构预测中的应用。借鉴蛋白质结构预测方法,叙述了如何用人工神经网络方法对林木蛋白质结构进行预测及预测过程中可能存在的问题和如何提高预测精度,提出了用相同的人工神经网络方法对林木蛋白质结构进行预测的精度要比蛋白质结构预测精度好并分析其原因。     

森林资源发展趋势的灰色预测

采用基于灰色系统理论的GM(m,n)模型所进行的预测,称为灰色预测。灰色预测可分为数列预测、灾害预测、季节性灾变预测、拓朴预测、系统综合预测。其中,对表示系统行为的序列进行外推预测。称为数列预测。如农业生产中,粮食、生猪、水产品等产量的预测;工业生产中,汽车产量、煤炭产量等的预测;财政金融预测中,货币流通量的预测;医疗卫生预测中,发病率、     

绥芬河公路口岸货运量预测方法研究

针对公路口岸货运量预测的问题,基于常用预测方法：线性回归预测、时间序列预测和灰色系统预测及组合预测方法的研究,提出BP神经网络组合预测模型。结合绥芬河公路口岸货运量运输情况,对组合预测模型进行了验证。实验结果表明,该方法对公路货运量的预测很有效。     

配电网中电力负荷预测方法探讨

电网企业不断的发展,对于电力负荷预测的要求也逐渐增高。在配电网络规划中负荷预测作为一个非常重要的工作,预测结果的准确性和科学性影响电网的发展。通过介绍配电网络规划的负荷预测方法,主要有趋势预测法和二次平滑曲线法,并预测2015年、2020年某地区的负荷预测情况,以指导未来符合预测工作开展。     

第四讲 灰色预测技术

灰色预测是指根据过去及现在的信息,建立一个从过去引伸到将来的GM模型。从时间发展来看,这种模型具有某种规律性和时间外推性,从而预测系统的发展变化趋势,并为规划决策提供依据。灰色预测种类很多,包括等间隔或不等间隔数列预测、系统预测、拓扑预测、残差识别预测、灾变预测、季节性灾变预测、气象钟预测、费尔哈斯模型预测和马尔柯夫链预测等,限于幅篇,这里仅介绍前两种预测方法。一、数列预测对时间数据序列进行数量大小的预测,称为数列预测。如人口预测、粮食产量预测、木材     

建筑工程项目造价预测研究

提出了全过程预测造价的意识及建立造价预测的机制,对整个工程进行动态的预测,实现了有效的预测造价。     

复合预测在马尾松林分蓄积量生长过程中的应用

用林分林龄——公顷蓄积量序列,先用两种方法建立回归曲线模型,进行年龄——公顷蓄积量预测,然后根据两种回归曲线模型预测值,用复合预测方法进行预测,从而减小预测误差,提高预测精度,使预测结果更符合客观实际。     

中国木材市场供需系统的综合预测

运用系统工程原理与方法，提出了中国木材市场供需的综合预测法。在系统分析的基础上，将定量预测与定性分析、分类预测与整体预测相结合，进行多种预测模型的优化组合，并在预测过程中实行多重检验和多重反馈。从而克服了现有预测方法的弊端，提高了预测结果的精确性和可靠性。用该方法预测了２０１０年中国木材市场的供需状况。     

光肩星天牛预测预报的研究

采用发育进度预测法、物候预测法、积温预测法和有效基数预测法,对光肩星天牛各虫态的发生期和发生量进行预测研究。