辽宁省水资源需求量预测分析

结合辽宁省水资源需求的总体变化趋势以及社会经济发展用水现状,详细分析了GM(1,1)、Logistic模型理论和参数特征后将上述2种模型有效结合构建了组合预测模型,对辽宁省水资源需求量进行预测分析并对预测结果采用ARIMA模型进行了一级修正;然后根据辽宁省综合节水潜力和节水规划总体目标对预测结果进行二级修正。研究表明:水资源需求量二级修正预测结果能够更加准确、客观地反映区域水资源需求现状,模型表现出较高的准确度与可靠性。     

区域经济预测模型的研究

本文介绍了几种基于定量分析的经济预测模型,提出了一个面向区域经济指标的组合预测模型。给出了确定组合模型中权系数的方法。研究结果表明组合预测是提高预测精度的有效方法,组合预测方法对区域经济的预测决策具有一定的现实意义。     

基于人工鱼群算法求解下的水资源配置优化模型应用研究

针对西北某地区水资源水平年供需不平衡,构建水资源优化配置模型,引入人工鱼群智能算法,求解模型,并分析优化配置结果。获得了水平年水资源预测供需处于不平衡,枯水期缺水显著,以E镇缺水率最高,达39.5%。研究了优化配置后丰水期供需平衡,枯水期缺水率显著下降,其中E镇下降至26.9%。为人工鱼群算法在水资源优化配置模型的求解中提供了参考。     

基于SARIMA-SVR组合模型的 空气质量指数预测

空气质量指数(AQI)在波动中既具有整体的时间序列线性特征和明显的季节性波动周期,又具有多种因素影响的不确定性,为了提高AQI的预测精度,基于Ri386 3.3.3和Matlab R2014a两种编程软件,提出了一种同时具有线性和非线性的复合特征的时间序列预测模型——SARIMA-SVR组合模型。以太原市2014年1月—2019年7月的AQI月均值数据为基础,利用SARIMA时间序列模型进行线性预测,利用SVR模型对残差进行非线性预测,加和得到组合预测模型的预测结果,分析比较SARIMA,SVR和SARIMA-SVR这3种模型的预测结果和平均绝对百分比误差。结果表明,组合预测模型发挥了2种模型各自的优势,相较于单一预测模型的预测结果而言,其预测精度更高,稳定性更好。通过此模型得到的空气质量预测结果不仅可为人们的日常生活提供指导,而且可为大气污染的防治工作提供科学依据和借鉴意义。     

中国碳排放的组合预测与减排缺口分析

预测我国碳排放量的变动趋势,对国家进行宏观经济管理和碳减排工作具有重要的参考价值。（1）利用中国1997～2011年碳排放数据,分别采用三次指数平滑模型、灰色模型、二次指数模型建立中国碳排放的单项预测模型;（2）采用标准差法进行非负权重分配,建立了中国碳排放的组合预测模型,结果表明,组合预测模型的精度高于单项预测模型。（3）应用该组合模型对中国2014～2026年的中国碳排放量。预测表明,中国碳排放存在较大的减排缺口,碳减排需要从优化产业结构、优化能源消费结构和改善能源利用效率上进行。     

灰色神经网络在轴承故障预测中的应用

为提高旋转机械中滚动轴承故障预测的精度,提出灰色神经网络预测模型。利用训练样本数据,使用灰色神经网络模型完成训练过程;基于已训练好的模型对未来时间点的运行状态进行拟合,实现轴承的故障趋势预测。相比采用单一的BP神经网络预测模型,该组合模型具有较高的精度,对轴承故障趋势预测有一定的现实意义。     

基于Logistic组合模型的中国民用汽车保有量预测

经济的发展和人民生活水平的提高使我国民用汽车保有量急速上升,同时导致公共设施和能源供应等矛盾凸显。客观、准确的未来中国汽车保有量预测是解决上述问题的前提。本文以传统Lo-gistic模型为基础,借鉴灰色理论累加生成数据处理方法和级差格式,对预测参数进行估计,同时将模型中扩散速度函数化,并建立以误差标准差为权重的民用汽车保有量的Logistic组合预测模型。该模型能很好地避免传统预测模型中预测参数主观化,预测环境常态化的缺点,使模型能够客观、动态地反映未来中国汽车保有量的扩散趋势。最后结合中国历年民用汽车历史数据,对未来十年中国民用汽车保有量进行预测。预测结果表明:未来十年中国的民用汽车保有量还将快速增长,到2020年中国民用汽车保量将超过2.3亿辆。     

基于非线性协整理论的灌区水资源供需时序研究

灌区水资源供需时序的匹配程度直接影响灌区水资源和用水的安全性.文章通过对灌区水资源供需时序进行研究,达到合理预测灌区灌溉水量的目的.以某灌区为例,为明确灌溉水量与作物需水量、降雨量之间的关系,以非线性协整理论作为研究方法,同时选择BP神经网络模型作为对比.研究结果表明:灌溉水量与作物需水量、降雨量三个变量间存在非线性协...     

物流需求多样性下的区域物流需求预测研究

在区域物流需求多样性的影响下,对于区域物流需求量的影响因素众多,传统的预测方法和模型对于不同产业结构的区域物流需求预测效果有限。对区域物流需求多样性的特征进行了分析,并在此基础上建立了多产业结构下的SVR预测模型,并利用四川省2000年至2010年实际数据对模型进行了预测和研究,预测的结果表明基于区域物流多样性的预测模型比之不考虑区域物流需求差别的预测更为准确。     

中国中长期能源消费发展预测研究

中国是全球最大的能源生产国和消费国,2020年能源消费总量达到49.8×108tce。能源消费发展预测研究是能源经济学的重要组成部分,模型预测及其成果是国家编制能源规划和制定能源政策的基础。进入21世纪以来,中国能源消费预测的数字化、模型化、定量化盛行。通过文献研究,能源消费预测方法和模型可以分为单一方法预测模型和组合方法预测模型。结合中国21世纪前20年能源消费情况,就各类能源消费预测模型的特点及预测结果精度进行分析研究,发现中国中长期能源消费预测的偏差普遍较大,组合方法预测模型优于单一预测方法模型。建议中国中长期能源消费预测应综合运用各种预测方法,以定性和静态的情景分析类预测模式为主,辅以定量和动态的趋势外推类预测方式。采用情景分析法预测,中国2050年能源消费总量为47.79×108tce。     

基于回归-ELM神经网络模型的滑坡变形及失稳预测模型

为准确预测滑坡的变形趋势,有效预防滑坡灾害的发生,提出了基于变形预测和检验的趋势判断模型。首先,利用回归分析,拟合得到滑坡的变形曲线,再利用组合权值,实现拟合结果的组合,得到滑坡变形的初步预测结果;其次,利用极限学习机(ELM神经网络)对初步预测结果进行误差修正,将修正结果与初步预测结果进行叠加,得到滑坡变形的综合预测值;最后,利用秩相关系数检验与Mann-Kendall检验,对滑坡变形趋势进行判断,以验证预测结果的准确性。经过实例检验得出,预测模型的预测效果较好,其组合预测及误差修正均能不同程度地提高预测精度及稳定性,且两检验模型的结果均与预测结果相符,相互验证了其可靠性。因此,预测模型能对滑坡变形趋势进行综合判断,为滑坡的变形研究提供了一种新的思路。     

灌区最优规划决策方案研究

水资源紧缺严重制约着我国社会经济的发展,如何将有限的水资源合理地进行分配以产生最大的效益成为人们关注的话题。针对灌区水资源利用紧缺,选用BP神经网络对叶尔羌河流域径流进行预测,并利用遗传算法(GA)进行优化,构建了GA-BP径流预测模型,以基流、温度和降雨作为输入条件,进行了月径流模拟和预测。同时构建了基于二次规划方法的叶尔羌河灌区水资源最优规划模型,根据径流预测推算得到保尔水库月出库径流量并将其作为水量约束,选用灌区的春小麦、春玉米、胡麻作为典型研究作物,根据水分生产函数,计算理想条件下典型作物的月水资源分配方案以达到灌区经济效益最大化。     

改进的GM(1,1)模型在区域降水量预测中的应用研究

通过引入变量权重系数对传统灰色动态预测模型各变量赋予权重值,对传统GM(1,1)进行改进,并将改进的GM(1,1)模型运用区域的降水量预测中。研究结果表明:改进的GM(1,1)模型可以更好的考虑变量之间的权重,改善传统模型的计算收敛精度。在对年降水量的预测中,改进的GM(1,1)模型可通过置信度为95%的F检验,相比于传统模型,改进的模型在区域2个降水站点年降水预测相对误差分别减少9.3%和17.52%。改进的GM(1,1)模型在夏季F检验的决定系数和F值均最高,冬季最低。研究成果对于区域降水量的预测提供参考价值。     

灰色神经网络模型应用于证券短期预测研究

证券市场中存在大量的非线性及混沌现象使得许多基于证券投资理论建议的各种线性模型在对其发展进行预测时往往得不到很好的结果。利用两种非线性预测模型并充分考虑各技术指标之间的序列相关性,在灰色GM(1,1)预测模型的基础上提出了组合灰色神经网络预测模型。通过对近期深证成指及首钢股份进行短期预测和检验,结果表明了该方法具有很高的精确度及广泛的应用前景。     

基于组合预测模型的工业增加值中长期预测方法研究

工业增加值的准确预测已日益受到人们的关注.在这篇论文里,首先考虑运用相似复合体模型进行建模,然后运用具有最优停止法则的GMDH自回归方法和非线性的SPSS曲线估计方法建立单一模型.最后,用基于误差平方和最小的多元线性回归模型方法对各种单一模型的预测值进行组合,得到最优模型.通过实证研究可以发现,在中长期的工业增加值预测中,组合预测模型取得了较为满意的效果.     

废弃矿井水资源化利用现状及展望

随着我国关闭及废弃煤矿数量的增加,其产生的矿井水也被大量排出、废弃,不仅导致了可再利用水资源的大量浪费,而且还威胁着矿区生态环境。综合分析了国内外矿井水资源化利用现状以及废弃矿井水资源化利用途径,并选用STIRPAT模型对我国未来废弃矿井水的供需关系进行了预测,在此基础上,针对供需关系对我国未来废弃矿井水进行了平衡分析。最后,对我国废弃矿井水资源化及其他非常规水资源的利用提出了措施与建议。     

人才需求组合预测模型研究

本文建立了人才的组合预测模型，结合国有重点煤矿的实际，对其工程技术人才需求总量进行了预测，结果表明：组合预测模型用于人才预测是可行的。     

基于按需比例分配法水资源优化配置模型的建立及求解探析

本次水资源优化配置研究采用按需比例分配法建立水资源优化配置模型。从辽阳市水资源优化配置成果表可以看出,在大跨区域调水背景下,辽阳地区部分水资源短缺的情况较未实施调水工程前有了很大的改善。跨流域调水大大缩减了受水区水资源供需缺口,同时也提升了受水区当地的水资源承载能力和水环境承载能力,为推动辽阳地区经济社会的协调可持续发展提供了基本的水资源保障。     

数据挖掘方法在传统预测模型中的应用

数学建模领域中,对于解决不同类型的预测问题有一些经典的预测模型。最近日益流行的数据挖掘技术也有一些针对解决预测问题的独特的数学模型和建模方法。在此对使用传统解析式模型的预测方法与应用数据挖掘技术的数据库模型的预测方法进行了对比,重点分析了2种方法在影响因素的确定、数据规律的寻找方法以及模型侧重点选择上的不同之处,并简单讨论了如何结合2种模型的优点,将数据挖掘技术应用于传统解析式模型的建模过程之中,对已有的解析式预测模型进行改进,进而得出更加可靠准确的预测结果。     

奇异谱分析-支持向量回归机耦合模型在月降水量预测中的应用研究

以辽宁省某气象站为研究对象,其月降水量的数据的处理利用奇异谱分析,并以此提取多个子序列,然后针对不同子序列采用支持向量回归机构建耦合预测模型SSA-SVR,对模型输出结果求和即为预测结果;最后采用耦合模型SSA-SVR、小波分析预测模型WA-SVR、支持回归机模型SVR对不同步长的月降雨量进行预测。研究表明:所构建的SSA-SVR耦合模型其预测结果具有较高的精度和准确性,能较好地揭示出研究区域的月降水量变化特征,预测结果与实测值具有保持高度的一致性。