基于小波神经网络的城市用水量长期预测研究

针对城市年用水量时间序列的非线性和多时间尺度特性,应用小波分析方法对年用水量时间序列的趋势性、周期性和随机性进行了分析。在此基础上,建立了用于城市用水量长期预测的小波神经网络耦合模型。并利用此模型对昆明市年用水量进行预测,预测结果表明,该模型应用于城市用水量的长期预测具有较高的预测精度和良好的推广能力。     

基于混合算法优化神经网络的混沌时间序列预测

提出了一种混合算法优化神经网络的混沌时间序列预测模型.将粒子群优化算法与模拟退火算法过程中概率突跳的思想相结合形成一种新的混合算法,并用此混合算法优化神经网络建立预测模型.该模型克服了传统的神经网络收敛慢、易陷入局部最优等不足.利用该模型对Mackey-Glass混沌时间序列和Henon映射进行实验仿真,结果表明,该模型收敛速度快,稳定性能好,预测精度高.     

基于混沌神经网络的径流预测模型

【目的】揭示径流时间序列变化规律并进行预测,为水库调度提供指导。【方法】针对径流时间序列的非线性特点,利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,建立了基于混沌相空间重构的径流量预测BP网络模型,并利用该模型对位于陕西省汉江上游的石泉水文站的径流时间序列进行了预测。【结果】实例计算结果表明,石泉水文站月平均流量的时间序列具有混沌性,最大嵌入维数为12,依此构建的BP神经网络收敛速度快、预测精度较好。【结论】利用重构相空间中的最佳嵌入维数,可合理确定BP神经网络的输入层节点数。     

城市用水量非线性组合预测方法研究

利用小波网络构造模型的优化组合函数,建立了城市用水量非线性组合预测模型.将非线性组合函数的拟合转化为小波网络参数的估计,采用遗忘因子法训练网络的权值,利用递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子.实例表明,该方法具有很强的泛化能力与自适应数据和函数变化的能力,能够有效提高预测精度,克服了线性组合预测方法适应性不强的问题.     

运用混沌理论预测粮食产量

运用混沌理论的原理和方法预测粮食产量,探寻一种准确率高、时效长、成本低、便于普及推广的区域粮食产量预测方法。把粮食单产序列分解为趋势产量和气象产量2部分,用5年滑动平均法求得趋势产量后,通过分析粮食单产中气象产量分量的时间序列的变化规律,论述了由气候变化引起气象产量的年际波动具有混沌特性,具体表现为平稳的马尔柯夫型状态转移概率和相同的概率密度分布特点。并以陕西省武功县、河北省禹县和涿州3个地区1949—1999年小麦单产序列为例,运用MATLAB7.0语言编程构建了粮食产量的混沌预测模型,对2000年小麦单产进行预测,准确率分别为98.1%、92.1%和97.1%。预测结果表明,粮食产量的混沌预测法相对准确而有效,准确率在92%以上,可作为粮食产量预测的新方法加以推广。     

多元线性回归模型预测城市用水量

本文应用多元回归的方法,对城市用水量进行预测。采取向前选择变量法进行优选,得到相对最优的回归预测模型。拟合情况良好,可以用来预测城市用水量。     

基于修正组合模型的包头市用水量预测分析

【目的】建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,为城市用水量的准确预测提供支撑。【方法】在运用灰色关联性分析法确定用水量变化的主要影响因素的基础上,建立了基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,将该模型应用于包头市2009和2010年的用水量预测,并将其预测结果与灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的预测结果进行比较。【结果】包头市用水量受人口、国内生产总值、工业总产值、建成区绿化覆盖率、耕地面积及工业用水重复利用率的影响较大,利用建立的基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型对包头市2009和2010年用水量进行预测,并与实际用水量进行比较后表明,其相对误差分别为0.16%和2.16%,均方根相对误差为1.53%,而灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的均方根相对误差分别为4.34%,3.08%和1.99%。可见,基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型的预测效果最好。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型结合了各模型的优势,预测精度较高。     

基于混沌理论的自适应模糊推理网络系统在径流时间序列预测中的应用

水文期预报对水资源管理、调度及社会的生产、生活具有十分重要的意义。针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于混沌理论的自适应模糊推理网络系统的径流时间序列预报方法。该方法径流时间序列被分解为趋势项、周期项和随机项,对随机项进行混沌辨识,然后建立有自适应能力的神经网络模糊推理模型对随机项进行预测,最后将各项线性叠加进行径流预报。实例表明,该方法预测精度较高,具有良好的泛化推广能力。     

一类改进的混沌时间序列局域非线性自适应预测

为了提高混沌时间序列的预测性能,在局域非线性自适应预测模型的非线性函数中引入参数,λ通过选择合适的λ建立新的非线性预测模型。通过对Logistic混沌映射、Henon混沌映射、Lorenz混沌流和Rosslor混沌流进行仿真计算,结果表明该模型的预测精度比局域非线性自适应预测的一步预测精度高,且具有一定程度的抗噪性能。     

多变量混沌时序正则化局部线性预测

为了克服多变量混沌时序局部线性预测模型中利用最小二乘法确定参数时会产生多重共线性的缺陷,提出了基于正则化回归的多变量混沌时序局部线性预测模型。该预测模型是在一般的多变量混沌时序局部线性预测模型中对最小二乘法进行改进,引入正则化估计,利用正则化回归法对模型参数进行估计。实证研究结果显示,模型比改进前有更好的预测精度和抗噪能力。     

基于混沌理论的水质预测方法研究

基于混沌理论,利用关联积分法计算嵌入参数,重构水质指标时间序列相空间,采用Lyapunov指数判断水质指标时间序列的混沌特性,使用加权动态局域预测模型来预测水质.对洛河流域2008-2010年各月的水质指标溶解氧进行预测,并与实测值进行了比较,从相对误差来看,具有较高的精度.     

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.     

基于混沌理论的振动压路机

为将混沌振动理论研究成果转化为技术成果，开发了基于混沌理论的振动压路机。通过数值仿真和部件测试，发现混沌振动压实比简谐振动压实更为有效。     

夏玉米耗水量预报模型的研究

在上隔天雨、下隔地下水的测坑内研究夏玉米耗水规律。结果表明 ,苗期夏玉米耗水量与土层含水百分率呈正相关 ;拔节抽雄期夏玉米耗水量与玉米叶面积系数呈正相关 ;灌浆期夏玉米耗水量与玉米叶面积系数呈指数关系     

运用混沌理论制作长期灾害预报模型初探

为了提供准确的农业灾害预报，本研究运用混沌理论，以北京历年重大旱灾预报为例，构建了长期灾害混沌预报模型。该模型采用便于描绘混沌事件的三阶差分方程与多因子状态方程联立，模拟出北京市1955－2001年的历次旱灾事件发生过程。按照该模型规定的法则做重大旱灾预测比用单纯统计预测的准确率有显著提高。灾害混沌预报模型可作为长期灾害预测的新途径。     

基于混沌理论的图书馆管理创新

随着社会的发展与科技的进步,图书馆的内外部环境发生了巨大变化.图书馆管理也需要创新以应对挑战和竞争.简要介绍了混沌理论的含义及特征,分析了图书馆管理的混沌特性.指出混沌理论在图书馆人本管理、危机管理、战略管理以及组织管理等4个方面的应用.     

基于灰色系统理论的城镇建设用地预测模型的研究——以湖北潜江市为例

针对我国现行城镇建设用地预测中存在的问题,在预测潜江市城镇建设用地规模中引入灰色系统理论中的灰色关联度和灰色GM(1,1)预测模型,用灰色GM(1,1)模型对城镇人口进行预测,并通过关联度综合分析各因素(人口、固定资产投资)对城镇建设用地的影响,结合建设用地控制系数进行再次调整,从而提出一种集约型的预测模型。     

基于城市群理论的山东卷烟市场消费类型划分

为研究区域因素对卷烟消费行为的影响,对山东省17个地市级卷烟市场随机抽取的消费者样本进行了问卷调查,并对2011年山东省各地市级商业公司的卷烟销量数据进行了统计分析。结果表明:济南、淄博、潍坊、东营、烟台、青岛、威海、日照的卷烟消费水平相对较高。烟台、济南等地的消费者对非地产烟的接受程度相对较高,东营、潍坊等地的消费者则更倾向于购买地产烟;枣庄地区的消费者对卷烟品牌知名度的关注程度相对较高,其它地区更关注产品价格;除临沂、济宁和泰安三地外,山东省的卷烟消费者对卷烟品牌的忠诚度普遍较低。     

基于灰色系统理论的宁夏万元GDP用水量预测

提出了用灰色系统理论进行万元GDP用水量预测的建模方法。通过对有限的原始数据的生成处理,把有起伏性的原始数列变成规律性强的序列,从而建立万元GDP用水量预测的灰色模型。经实际算例校核证明,该模型准确、方便、实用。