两次拟合灰色模型在中长期电力负荷预测中的运用

针对普通灰色预测模型在预测过程中当历史数据有较大波动时预测精度较差的问题，对两次拟合等维灰色预测模型进行研究，并对其进行改进，通过对华北某地区用电量的建模预测验证其有效性。两次拟合灰色预测模型是利用一次拟合的结果重新建模，经研究发现当历史数据有较大波动时，利用两次拟合灰色预测模型进行预测可以提高模型的精度。     

函数变换π/2-arctanx的性质研究

针对反正切函数图像的特点以及函数变换理论和灰色系统建模理论。本文从理论上证明了利用函数π/2-arctanx在对非负递增序列进行变换时,具有缩小信息差异,缩小级比偏差,降低原始数据序列光滑比的特点。通过两组具体数据和实例计算对比验证了此函数变换符合上述性质,从而表明经过此函数变换建立的改进GM(1,1)模型的拟合效果和预测精度均有提高。     

基于改进背景值的GM(1,1)模型的农业用水量预测

GM（1,1）模型可用于农业用水量的预测,但其精度还应提高。对传统的CU（1,1）模型进行原始数据序列光滑度和模型背景值构造方法的改进,先通过幂函数变换提高了原始数据序列的光滑度,在模型求解过程中采用改进的背景值算法,大大提高了模型的预测精度。将改进后的模型用于实际农业用水量的预测,结果证明改进后的模型具有很大优势。     

基于BP神经网络和支持向量机的杉木人工林收获模型研究

以闽西北杉木人工林为研究对象,选取涵盖中龄林、近熟林、成熟林3个龄组的700个小班作为样地进行调查,以林龄、地位指数、林分密度、平均胸径作为输入变量,单位蓄积量为输出变量,运用BP神经网络和支持向量机2种机器学习方法建立林分收获模型,并采用遗传算法对模型参数进行优化。随机将样本数据分成350个训练样本和350个验证样本,对不同模型的拟合精度、预测精度进行对比分析,其中参数优化后的BP神经网络和支持向量机模型训练样本精度分别达到0.935 37和0.936 33,预测结果精度分别为0.921 30和0.926 97,训练样本和验证样本的总体拟合平均相对误差值均低于7%。分析结果表明,2种模型拟合精度高、预测性能好,为杉木人工林林分收获模拟和预测奠定了基础。为比较2种方法预测结果的差异性,将350个验证样本样地平均分为7组,分别用优化后的2种模型计算各组的预测精度,对预测精度与训练精度的差值进行t检验,结果表明,2种建模方法的预测结果不存在显著性差异,但模型精度的提高对森林资源的精确监测和森林生长动态预测具有重要的理论价值。同时,研究发现支持向量机模型的拟合精度和泛化能力均优于BP神经网络,该方法为收获模型研究提供了新思路。      

ARIMA和蒙特卡洛方法在预测降水量中的应用

为提高组合模型的预测精度,使其更好的应用于旱灾预测,采用差分自回归移动平均模型(ARIMA)模型和蒙特卡洛(Monte Carlo)方法分别对降水序列的线性、周期和非线性、随机部分进行预测,并通过博弈论组合赋权,建立基于博弈赋权的ARIMA和蒙特卡洛组合模型。以吉林省松原地区为例,利用1953~2012年逐月降水资料建模并预测,并与最小二乘法赋权法进行对比。结果表明:在对松原地区2012年月降水量的预测中,ARIMA模型预测值的决定系数为0.908,蒙特卡洛方法预测值的决定系数为0.941;应用博弈理论拟合蒙特卡洛方法和ARIMA模型的预测值,其结果的决定系数为0.945,高于最小二乘法拟合结果。蒙特卡洛方法的预测精度高于ARIMA模型,更适合降水量数据。同时将博弈理论应用于拟合两种方法的预测结果,使预测数据的线性和非线性特征有机结合起来,提高了预测精度,是切实可行的。     

非点源污染负荷预测的多变量灰色神经网络模型

【目的】建立一种对资料要求较少、精确度较高的非点源污染负荷多变量灰色神经网络预测模型,为有限资料条件下非点源污染负荷的预测提供支持。【方法】针对GM(1,N)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时预测效果较差的不足,提出并建立用人工神经网络对GM(1,N)模型的残差系列进行修正的改进模型,并将其应用于华县站总氮非点源污染负荷的预测。【结果】在华县站总氮非点源污染负荷预测中,灰色+BP神经网络组合模型拟合预测效果较好,建模阶段和检验阶段的确定性系数(Nash-suttcliffe模拟效率系数)分别为1.00和0.93,优于单独灰色模型或神经网络模型的预测效果。【结论】研究建立的多变量灰色神经网络模型综合了灰色理论和神经网络的优点,提高了模拟精度,为有限资料条件下非点源污染负荷的预测提供了一种有效的方法。     

日本落叶松人工林生长量的灰色—马尔柯夫预测

应用灰色GM(1,1)模型进行日本落叶松人工林生长趋势预测,在对43块标准地进行每木检尺的基础上,获得了不同龄阶平均单株木的3个测树因子胸径、树高、材积的总生长量,利用这些基于时间序列的原始数据对GM(1,1)模型进行拟合。其模型模拟检验精度:胸径、树高、材积均为Ⅱ级可用水平;发展系数|a|<0.3,可用于中长期预测。由预测产生的相对误差的大小,将原始数据划分为4种状态,分别写出胸径、树高、材积的四步概率转移矩阵p(i),建立灰色—马尔柯夫预测模型。从对32、34龄阶的预测结果看,灰色—马尔柯夫模型预测的平均相对精度分别为胸径99.22%、树高99.73%、材积98.33%,能进行高精度的预测工作。     

基于CEEMD和BP神经网络的鄱阳湖流域旱涝长期预测模型研究

基于鄱阳湖流域1470²014年的原始旱涝等级序列,利用最新的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)和BP神经网络(Back Propagation Neural Network),构建了鄱阳湖流域旱涝的长期预测CEEMD-BP模型。结果表明:与EEMD相比,CEEMD对原始数据进行平稳化处理的效果更好,能更有效地提取原始数据中隐含的周期信号和长期趋势;原始数据经CEEMD分解后得到若干个本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)序列,BP神经网络可以较好地拟合或预测这些IMF序列;CEEMD-BP模型对鄱阳湖流域19852014年的原始旱涝等级序列,利用最新的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)和BP神经网络(Back Propagation Neural Network),构建了鄱阳湖流域旱涝的长期预测CEEMD-BP模型。结果表明:与EEMD相比,CEEMD对原始数据进行平稳化处理的效果更好,能更有效地提取原始数据中隐含的周期信号和长期趋势;原始数据经CEEMD分解后得到若干个本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)序列,BP神经网络可以较好地拟合或预测这些IMF序列;CEEMD-BP模型对鄱阳湖流域1985²014年旱涝等级序列的预测精度优于单一BP神经网络的。CEEMD-BP模型对20152014年旱涝等级序列的预测精度优于单一BP神经网络的。CEEMD-BP模型对2015²064年的长期预测显示,未来50年鄱阳湖流域的旱涝指数有先上升后下降的趋势。     

农村电网中长期负荷改进灰色预测研究

农网中长期负荷预测在农村电网发展规划编制中占有重要地位,而其关键是数学模型的建立,灰色模型是一种较好的预测方法,但传统的灰色预测精度不够好。通过分析一种改进方法,即通过对原始数据进行开次方处理降低预测模型的模型系数,再对数据平滑处理生成新的数据序列进行灰色建模预测,基于重庆地区农村用电量的实际数据分析表明,本改进方法比以往方法较大地提高了预测精度,其中改进无偏灰色模型开二次方预测精度最高,未来数年的农村用电量预测结果可为编写农村发展规划提供重要的参考价值。     

应用比例法建立白桦商品材积预测模型

为了构建商品材积模型，以大兴安岭白桦解析木数据为研究对象，选取10个代表性较强的材积比模型作为候选模型，利用R软件的广义非线性(GNLS)模块对各个材积比模型进行拟合，并通过引入方差函数消除各模型在拟合过程中产生的异方差现象。使用交叉检验法对各模型进行检验。选择均方根误差、平均误差绝对值、确定系数(R²)和相对误差绝对值等指标对模型进行对比分析，使用分段比较法对不同相对树高(20%H、40%H、60%H、80%H)的各材积比模型的预测效果进行评价。结果表明：从整体评价结果来看，无论是拟合数据，还是检验数据，材积比模型(8)表现最优。在单独对不同材长(h_m)的商品材积进行预测时，最优材积比模型发生了变化：当h_m=20%H时，材积比模型(10)的检验精度最高；当h_m=40%H时，材积比模型(3)的检验精度最高；当h_m=60%H时，材积比模型(4)的检验精度最高；当h_m=80%H时，材积比模型(8)的检验精度最高。因此，当预测大兴安岭白桦树干上任意高度处距地面伐...     

裹浆中金黄色葡萄球菌生长预测模型的建立

[目的]建立裹浆中金黄色葡萄球菌的生长预测模型.[方法]试验通过接种金黄色葡萄球菌标准菌株菌悬液到无菌裹浆中,分别放在14、18、22、27、32和37℃下培养,通过测定不同温度下的生长数据采用修正Gompertz、修正Logistic、Baranyi模型拟合生长曲线.通过相关系数的比较,采用最优模型为一级模型,在最优一级模型的基础上拟合出相关参数.采用Ratkowsky平方根模型分别建立温度与最大比生长速率（μm）、迟滞期（λ）的二级模型.[结果]研究表明,修正Gompertz模型为最优一级模型,模型经偏差因子（Bf）和准确因子（Af）验证,均在合适的范围内,表明所建模型预测效果较好.[结论]该研究建立的生长预测模型能够有效预测金黄色葡萄球菌在裹浆中的生长情况,可降低食物中毒风险.     

Logistic方程统计建模及对红松单木生长的拟合

以多元统计分析原理与方法为工具,对Logistic方程进行建模,同时对初始预测值进行了加权修正,进一步完善了Logistic模型的拟合曲线,指出了以往对于初始预测值认识上的不足.而改进后的初始预测值会优化系统预测.本研究方法与以往的拟合方法相比,其优点是避免了某一个初始值对整个预测系统的影响,并把这种方法应用于红松单木...     

冷却猪肉中假单胞菌生长预测模型的建立与验证

以从腐败猪肉中分离得到的假单胞菌P1,P2,P3,P4,P5,P6的混合培养物为受试菌液,应用Origin7．5软件拟合假单胞菌0-10℃下的生长情况。经比较发现,修正的Gompertz模型对假单胞菌生长曲线的拟合效果优于线性模型,R2均在0．96以上。应用平方根模型和Arrhenius模型对由修正的Gompertz模型得出的最大比生长速率进行拟合,所得Arrhenius模型的R2为0．9716,拟合效果优于平方根模型（R2为0．9326）。结果表明,所建二级模型,能真实快速有效地预测0-10℃冷藏条件下假单胞菌的生长。     

利用3种曲线模型拟合蝇蛆体质量的生长曲线

为研究蝇蛆的生长发育规律,以12 h为周期,测定1.0~4.0日龄蝇蛆的体质量数据,共采集到7个时间点数据,采用3种(Gompertz、Logistic、Bertalanffy)非线性生长模型对7个时间点的体质量进行生长曲线拟合。结果表明：3种非线性生长模型均具有较高的拟合度(R2＞0.970),其中Bertalanffy模型的拟合效果最好(R2=0.988),但其拐点与实际测量值相差甚远;Logistic模型与Gompertz模型拟合的拐点分别为(1.75 d,13.64 mg)、(1.53 d,10.30 mg),能较好地反映蝇蛆体质量的生长规律,但Logistic模型拟合度(R2=0.978)小于Gompertz模型的(R2=0.986),且整体标准误偏大。可见,在本研究条件下,Gompertz模型最适合用来拟合蝇蛆体质量的生长发育规律。     

小波时间序列在电离层TEC预报中的应用

将小波时间序列应用到电离层TEC的预测中,通过小波分解将逐天的TEC数据分解到小波频率通道上,得到对应于小波频率的小波系数列。对系数列作降噪处理并进行数学变换最终使数据趋于平稳,并进行时间序列模型预测,还原成系数列的预测值,最后还原成实际预测值。采用小波时间序列预测后5天480个样本点,准确率在80%以上占87%,90%以上占57%,相较于传统预测模型有较明显的提高。     

天然云冷杉针阔混交林单木胸径树高空间自回归模型研究

林木间普遍存在着空间自相关,这直接关联着林木间的竞争与相互作用。单木胸径树高模型是森林生长、收获与预测的基础,忽略林木间的空间自相关将会导致胸径树高模型的普通最小二乘(OLS)回归违背残差独立分布假设,导致犯第一类错误的可能性变大,以及模型参数标准差的有偏估计和回归模型估计的有效性降低。因此,本文选择我国东北地区主要森林类型即天然云冷杉针阔混交林为研究对象,考虑林木间的空间自相关,选用合适的线性化单木胸径树高OLS模型为基准模型,利用3个同步自回归(SAR)模型即空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)和空间Durbin模型(SDM),构建该混交林的单木胸径树高模型。与此同时,每个SAR模型分别采用5个不同的空间加权矩阵即Delaunay三角网(DT)矩阵、逆距离一次幂(ID1)、逆距离二次幂(ID2)、逆距离五次幂(ID5)和高斯变异函数(GV)矩阵,利用极大似然(maximum likelihood)估计3个SAR模型的参数。对OLS和3个SAR模型的回归参数进行t检验,对3个SAR模型的自回归参数进行似然比检验。选择Morans I(MI)指数比较分析4个模型的残差空间自相关,选择决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和Akaike信息准则(AIC)3个拟合指标比较分析这4个模型的拟合效果,选择均方误差(MS)检验模型预测效果。结果表明:未考虑空间自相关的OLS模型残差存在正空间自相关;3个SAR模型拟合效果均优于OLS,SDM和SEM的拟合效果最好,SLM最差;无论使用哪个空间加权矩阵,SLM均不能消除模型残差空间自相关,但可降低空间自相关,在一定程度上提高了模型的拟合效果;5个空间矩阵应用于SDM和SEM时,均可以消除模型残差空间自相关,但空间加权矩阵GV只适用于SEM;ID2是5个空间加权矩阵中最好的空间加权矩阵,将ID2应用于4个模型进行预测时,SDM和SEM的预测效果明显优于SLM,但3个SAR模型的预测效果均优于OLS。利用3个SAR模型提高了单木胸径树高模型拟合和预测的精度,为合理经营天然云冷杉针阔混交林提供了理论基础。      

土壤水分特征曲线VG模型参数求解对比分析

采用负压计对砂壤土试样进行了土壤水吸力和对应含水量的测量,并分别运用RETC软件和Matlab软件对不同水分处理土壤水分特征曲线VG模型进行了拟合计算,然后将拟合值与实测数据进行对比分析。结果表明,Matlab和RETC软件均可用于土壤水分特征曲线VG模型的参数求解,Matlab软件比RETC软件拟合的误差小,拟合效果明显优于RETC软件,RETC软件对极端干旱区砂石占绝对比重的砂壤土拟合效果不佳。     

石油开采土壤石油烃与有机碳关系模型的研究

[目的]研究某石油开采场地土壤石油烃(TPH)浓度和总有机碳(TOC)含量的相互关系。[方法]比较不同的回归模型,建立可以用于模拟土壤TPH浓度和TOC含量的线性拟合模型和对数拟合模型。[结果]线性拟合模型和对数拟合模型的决定系数(R2)分别为0.715和0.874;14组验证数据的预测值相对平均偏差分别为9.2%和3.3%,预测模拟Nash-Suttcliffe效率系数(NSC)分别为0.957和0.959。[结论]该模拟研究可以为光谱技术、遥感技术在土壤石油烃含量监测方面的应用提供参考依据。     

非满载罐体液体冲击等效机械模型参数确定

为了获得指定罐体形状和充液比条件下的钟摆模型参数值,采用类比分析方法推导了钟摆摆线长度参数和液体冲击频率的关系;采用假设和类比分析相结合的方法推导了钟摆小球质量参数和液体冲击力的关系.在此基础上,借助不同仿真条件下的液体自由振荡FLUENT软件仿真结果拟合得到钟摆模型参数关于罐体形状和充液比的多项式函数.FLUENT仿真和钟摆模型数值计算获得的液体冲击力绕罐体上某点的力矩表明：本文提出的方法能够获得精确的钟摆模型参数值,模型参数的拟合值与实际值的误差均在±4%范围内.     

稻粉虱的发育速率模型

利用稻粉虱在 5个恒温下发育速率的试验数据 ,分析比较了昆虫发育速率 3种模型 (线性日度模型、L ogistic模型、王氏模型 )对稻粉虱各虫态及全世代发育速率的拟合效果 .结果表明 ,两种非线性模型均具有较高的拟合效果 ,χ2 达到极显著水平 ,王氏模型的拟合效果比 Logistic模型好 ;线性模型的相关系数均达到显著水平或极显著水平