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。     

唐山市降水变化特征及趋势预测

根据77处雨量站1956-2000年降水量同步系列资料,对唐山市降水变化的周期性、阶段性、不稳定性、降水倾向等特征进行分析,并利用灰色预测模型,预测了降水变化趋势。     

航班计划优化研究概述

从航班计划优化的不同时间阶段分析,可以将航班计划优化分为航班计划静态编排优化、基于航班延误预测的航班计划动态反馈优化和基于机场协同决策(A-CDM)的航班计划动态调整角度三类;进而从航班时刻、机型指派、航班频率等编制环节分析了航班计划静态编排优化;随后利用延误波及预测与数据挖掘预测的优化方法分析了基于航班延误预测的航班计划动态反馈优化的相关研究。最后,根据航班计划优化复杂性分析,给出了航班计划优化的发展趋势和未来研究方向。     

基于BP神经网络的通信信号调制体制识别技术

本文研究了基于BP神经网络的通信信号调制体制识别技术。提取了反映信号调制体制差异的特征参数，并从提高收敛速度和正确识别概率出发，构建了最佳的神经网络分类器。实验结果表明，该技术拥有较好的通信信号调制体制识别性能。     

备件需求预测技术综述

通过对国内外关于备件需求预测的文献进行研究,总结了当前备件需求的预测方法,揭示了备件需求预测技术的发展趋势。     

高职物流管理专业工学结合人才培养模式研究与实践

实施"工学结合"人才培养模式是高职院校提高办学质量的重要途径,也是高职物流教学改革的一个重要突破口。聊城职业技术学院物流管理专业从课程体系的解构和重构、师资队伍优化、教学方法和手段的创新、营造真实的职场环境等方面,对高职物流管理专业工学结合人才培养模式进行探索与实践,对高职其他专业推行工学结合的人才培养模式具有重要借鉴意义。     

建立河北省农业生态安全预警机制的理论探讨

目前,河北省农业生态系统整体呈不断恶化趋势,已成为影响建立农业强省的重要问题。为此,建立生态安全预警机制是必要而紧迫的。本文依据农业生态学原理、环境库兹涅兹曲线与生态安全耦合原理建立了农业生态安全的理论基础,并从观念、技术、政府作用与公众参与以及生态产权和资金投入方面进行了障碍性因素分析,最后提出了相应的对策措施。     

趋势外推与ARMA组合的能源需求预测模型

能源需求预测是制定能源规划的重要组成部分.鉴于能源需求系统的复杂性和非线性特征,文章结合我国能源需求的历史数据,首先用趋势外推预测建立了单项预测模型,并对趋势外推预测的优缺点进行了分析;然后运用趋势外推与ARMA组合模型对趋势外推模型中的非趋势分量即残差序列进行分析,得到趋势外推与ARMA组合模型的预测结果;最后通过比较得出趋势外推与ARMA组合模型的预测结果不仅准确性高、而且稳定性好这一结论.这对于我国能源需求预测有着重要的理论意义和现实意义.     

黑龙江森工林区林业产业结构演变趋势及优势产业选择

采用灰色预测方法对黑龙江森工林区2018—2027年林业三次产业产值进行预测,并在此基础上利用动态偏离-份额分析方法对此阶段黑龙江森工林区的林业优势产业进行选择。结果表明:2019年黑龙江森工林区林业产业结构将演变为"三、一、二"模式;林业第一产业中的林木育种和育苗、经济林产品的种植和采集业可作为优势产业进行重点发展和管理。因此,提出优化黑龙江森工林区林业产业结构的相关建议:继续巩固发展林木育种和育苗、经济林产品的种植和采集这两个优势产业;推动加工制造业向深加工、精加工的方向转变;加强林业旅游与休闲服务业的竞争力。     

某物流配送中心运输车辆噪声对居民的影响

一些企业在生产过程中排放的噪声级较高,干扰了周围居民的正常生活,导致居民对噪声污染的投诉越来越多。为了明确某企业噪声对周围居民区的影响范围和程度,通过测定某物流配送中心运输车辆及其周边敏感点的噪声值,采用导则推荐的模型,预测了运输车辆对敏感点的等效声级(Leq)和最大A声级(Lmax),从实测和预测2个途径,明确该物流配送中心运输车辆噪声对周围敏感点的影响,分析各敏感点噪声的超标情况。将等效声级预测结果与实测结果相比较,预测结果稍大于实测结果,两者相差1~2dB(A),表明预测结果可信。根据敏感点噪声超标情况,提出了运输车辆噪声控制对策,以减少该物流配送中心车辆噪声对居民的影响。