基于标准化高斯pLSA协同过滤的用电量预测模型研究

在电力的中长期预测中,使用现有的电力负荷预测算法,具有很多局限性。主要的原因在于,系统输出的影响元素很多,用常规的解析方法无法对其进行描述。本文在协同过滤技术的应用下,建立电量的预测模型,然后进行数值仿真实验,其结果显示和灰色预测、神经网络相比,这种算法的优势更加明显。     

张晓欧的资金攻略

白雪皑皑,只有踏过之后才知其深浅。张晓鸥已经记不清这是第几次为资金管理开会了。作为东软集团高级副总裁兼CFO,他深知一个道理:集团目前能够实现每年业绩都稳步增长,财务管理体系的不断升级发挥了重要的作用。而这中间最重要的一环,就是他所推动的资金管理体系变革。因此,张晓鸥笃定,只要内部对此事有反映,相关的资金管理会议就一定要开。     

夏斌:经济分析当前应重点关注什么

关于2020年经济形势及增长目标的分析,出现各种各样的观点。将其归纳为三种:一种观点是“保6”,认为抑制经济增速进一步下降是当前最紧要、最突出的问题,要守住“6的底线”。另外一种观点则认为,基于经济预测模型分析,我国未来五年的潜在增长率在6%以下,因此,刺激性政策有可能成为经济真正的断崖式下跌的诱因,这是目前特别需要警惕的。     

我国上市公司信用风险预警研究

本文以我国上市公司作为研究样本,构建基于组合预测模型的我国商业银行信用风险管理预警系统。在结合目前国内外各商业银行信用风险预警指标体系的基础上,筛选构建较为合理并适合我国国情的信用风险预警指标体系;进而选择传统数理统计模型Logistic回归模型和人工智能模型RBF神经网络模型建立组合预测预警模型,以求能够组合不同单一模型的优点,解决信用风险预警模型的准确性和稳定性兼顾的问题,仿真结果表明:组合预测模型解决了单一模型应用中精确性和第二类问题处理能力不能同时兼得的问题,达到了预期的效果。     

世博会对上海旅游业影响的数学模型和计算

基于收集获得了上海市2010年5月到8月的世博会入园人数,结合经典的传染病模型,建立了改进的SIS模型来预测2010年9月和10月的世博会入园人数,从而得出世博会对上海旅游业影响的定量分析.     

负荷预测模型的建立及基于回归分析法的负荷预测

文章介绍了几种不同负荷特性的定义及预测模型。根据负荷预测的基本步骤,结合某地区电网历史数据实际情况分析研究,限于同一季节中,温差变化不大时,在超短期预测中选择出一种一元线性预测回归模型。应用于算例分析,最终得到预测结果,精度较高,说明了该方法的实用性和有效性。     

火力发电集团煤炭价格预测模型

随着煤炭市场化进程的加快,煤炭价格回归理性的预期将会增加。对于火力发电集团的个体,仍然存在重点煤和市场煤之分,这就需要结合发电企业煤炭构成实际情况,重点从国内年度重点煤数量、国内市场煤数量、进口煤数量对发电企业煤炭采购成本进行统计模拟分析,建立煤炭价格与这些变量的回归模型,从而实现对企业未来煤炭价格的预测。     

基于GNNM(1.1)模型的货运量及货运周转量预测

通过各种算法对货运指标进行有效预测,对于把握未来货运发展趋势有着非常重要的作用。文章将灰色预测与神经网络预测方法进行了有机结合,建立了一个基于灰色神经网络的预测(GNNM)模型。通过模型对货运量及货运周转量进行了预测,得到了较满意的结果,表明了模型具有较高的可靠性及实用性。     

基于可持续性发展的“完美风暴”预测研究

本文主要利用灰色微分预测模型预测了人口、能源、环境各子系统中主要指标在未来20年的增量,从而了解各子系统的综合发展趋势。利用层次分析法对各子系统的值进一步加权处理,得出SDS的综合发展水平,并—且引入发展持续度变量—S(t)量化了全球发展的可持续度。从可持续发展的角度,预测了"完美风暴"发生的可能性。