计算机技术在企业信息化系统中的应用

阐述计算机技术对企业信息化建设的影响，探讨计算机技术在企业信息化系统中的应用，包括企业生产过程中的生产计划、资源分配、实时监控和反馈、生产状况预测、供应链的协调。     

电力负荷中期预测分析系统的仿真应用

本文介绍了开发电力负荷预测分析系统的主要技术，系统集成了人工神经BP算法和支持向量机SVM两种预测方法，运用多元回归模型和时间序列模型建立电力负荷中期预测模型。系统运用MATLAB科学计算工具实现模块设计、功能设计和数据存储设计，运用GUI(图形用户界面)实现系统仿真界面，方便了技术人员进行电力负荷预测的分析研究。     

基于改进注意力机制Transformer网络的快消品销量预测方法

销量预测能为企业生产计划、仓储运输提供决策支持,使企业能更好地适应市场需求。快消品销售量受众多因素的影响,具有季节性和周期性规律,传统的线性模型难以准确的预测,本文从长时序列预测的视角,运用深度学习理论,提出了一种基于订单时序和订单频率的改进自注意力机制模型(Sequence-Frequency Transformer, SFTransformer)。首先,基于快消品订单数据构建原始数据集,采用time2vec编码处理订单时序信息,并融合订单数据的时序和频率特征在基于时序的订单数据的不同订单频率分别对应不同的注意力头来关注订单数据的订单时序特征和频率特征;使用Transformer模型架构提取特征进行长时序列预测。在真实数据集上进行对比实验,SFTransformer模型在均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)3项指标上均取得了最佳性能,验证了本文所提方法的有效性。     

MPEG中的运动补偿技术

讨论MPEG标准中所使用的运动补偿预测编码技术，它包括因果预测和非因果预测，运用此算法MPEG标准可达到很高的压缩比，但仍保持很好的图像质量。不仅在广播电视方面，在多媒体等许多新的领域MPEG标准被广泛采用。     

Markov链在企业坏账损失预测中的应用探究

近年来，许多企业在应收账款的管理方面存在着严重的问题，由于坏账导致上市公司业绩“变脸”的情况层出不穷。因此，科学合理的预测分析企业应收账款中的坏账成为了企业的一项非常重要的工作。     

一种基于SVR回归的机场航迹预测方法

文章针对新机场噪音预测问题建立一种利用旧有数据进行预测的机器学习方法。该方法使用原机场噪声观测记录与其飞行计划建立噪声预测模型,然后使用该模型以及新机场飞行计划预测新机场航迹分布作为噪音预测的基础。为保证该预测结果准确性,引入交叉验证方法,将预测数据与原有数据混合建立验证模型评估预测准确率。使用长期机场噪音数据进行的验证实验表明,该方法具有可靠的准确率。     

电力系统负荷预测方法及应用

电力系统生产计划和调度运行与电力系统负荷预测休戚相关,负荷预测的准确性不仅关系到发电成本,同时还能显著提升电力系统自身的稳定性与安全性.当前电力市场规模不断扩大,这其中电力负荷预测的重要性越发突出.近几年,针对电力系统的负荷预测方法逐渐从人工预测手段过渡到计算机预测方式,大量预测模型的采用为负荷预测精度提高提供了无限可能.本文从电力系统负荷预测原理出发,对具体的电力系统负荷预测方法及其应用问题展开了探讨.     

定量预测法在邮电物资供应中的运用

介绍了定量预测法在邮电物资供应中运用的客观必然性,以及销售预测法、库存预测法、购进预测法和盈利预测法等方法,最后介绍了定量预测法的局限性和应用中应注意的问题.     

电信企业收入计划编制方法探讨

在强调编制电信企业收入计划重要性的基础上,提出了编制企业收入计划的新方法.即首先了解收集地区环境、行业环境、公司历史状况等影响企业收入的各种因素和数据,然后针对和依据行业环境、公司历史数据、公司用户规模和公司对未来收入的预期进行预测.以及使用层次分析法来确定收入权重,最终确定收入计划.认为在编制计划中,科学的方法和丰富的经验是不可或缺的,要将两者充分结合起来,使制定的最终计划得以实施,对企业的生产、管理产生积极的效应.     

基于遗传BP神经网络的备货型企业销售预测应用

为了提高备货型企业销售的预测精度及速度,笔者提出了将BP神经网络和遗传算法相组合的预测模型。利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络优化的初始权值和阈值,然后通过BP神经网络自我学习模式获得预测结果。最后通过实例验证该模型的有效性,把遗传BP神经网络的预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比。结果表明,该方法较BP神经网络具有更高的预测精准度,能为企业生产销售及科学管理库存提供科学依据。     

基于组合预测模型对电子病历临床数据的探究

电子病历临床数据的单项预测方法不能精确的预测医院的就诊人数。本文建立了基于一阶预测有效度的几何平均组合预测模型，对就诊人数进行预测，并且将非线性组合预测模型变换成为能够运用现成的线性规划软件求解的线性规划模型问题。最后以东南大学附属中大医院某一科室的电子病历临床数据为例，对未来就诊人数进行预测，结果表明该组合预测方法是可行有效的。     

企事业信息集成研发(下)

3．预测模型 3．1分类及原则 统计预测通常是运用统计方法,揭示现象的变化特征和数量关系,对其未来发展状况进行估计和推断”。根据研究的方法可分为定性预测、回顾预测和时间预测三种;根据不同时期可分为近短期预测和中长期预测;根据不同空间可分为宏观预测、中观预测和微观预测;根据不同对象又可分为经济预测、社会预测、科技预测和军事预测等。在各类预测中通常应该遵循连贯性、类推性、相关性和动态性原则。     

人工神经网络在医学统计预测中的应用

当用于预测的指标和被预测指标间是一种复杂的多元非线性关系时,可运用人工神经网络的方法进行预测,本文探讨了人工神经网络理论在医学统计预测领域中的应用方法。     

预测轨迹在真实环境中的修正技术研究

在4D轨迹预测模型结果实际工程应用的过程中,总是存在飞行计划预测轨迹和雷达航迹不一致的现象,通过对模型和实际数据的分析,查找计划预测轨迹的偏离因素。该文描述了实际运行过程中涉及影响预测轨迹的各类因素,分析了数据对模型的影响;并结合分析结果提出了实施过程中对计划轨迹的修正方法,该分析结果将促进4D预测轨迹在空中交通管理领域中的实施。     

电力系统负荷预测方法综述

电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,能够减少发电成本。随着电力市场的建立和发展,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用。文中系统分析了电力系统负荷预测的相关方法,包括传统负荷预测方法、基于人工智能的负荷预测方法、时频分析的动态预测方法以及动态过程描述的负荷预测方法,对各种不同方法的基本原理和优缺点进行了描述。最后,文中认为实用的负荷预测方法应该是结合各种预测模型优点的组合方法。     

关于征求对企业知识产权培训工作意见的通知

有关电子企业：为了提高广大企业的知识产权意识，在企业中普及有关我国知识产权制度的知识，培养企业运用知识产权策略开拓国内外市场和提高企业效益的能力，信息产业部电子标准化研究所计划在2005年开展企业知识产权培训活动。     

基于ANN和残差修正的电力系统短期负荷预测

提出了一种人工神经网络与灰色理论模型相结合的综合预测方法。在神经网络结构设计中分别选取带有横向和纵向特征的负荷作为输入，并充分考虑气候敏感因素及特殊负荷日的影响。在分析预测差值的基础上，将灰色理论残差校正模型运用到预测结果的修正当中去。算例表明所提出的方法提高了预测精度。     

移动通信运营企业的规划环境分析与业务预测方法研究

介绍了环境分析与业务预测在移动通信运营企业规划中的地位和作用,对影响业务预测关键因素的环境分析进行了分析,提出了规划环境分析漏斗模型、业务预测TRMPAS六步法等业务预测操作方法流程与应用的建议。     

企业信息化环境中的财务管理预测分析研究

随着改革开放的不断深化,我国的经济迅猛发展,科学技术显著提高,信息化时代已经到来,并渗透到各个领域中.企业是我国国民经济的主要来源,面对竞争激烈的经济市场,企业进行信息化建设尤为重要,尤其是在企业财务管理预测方面.现阶段,我国企业的财务管理已经朝着信息化的方向发展,但在具体的实际运行中还存在着一些问题.本文通过对信息化环境下企业财务管理预测进行分析,根据其存在的问题提出相应的解决措施,期望能够为企业在信息化环境中更好的进行财务管理提供有利参考,进而为促进我国的经济实力贡献力量.     

信号极点估计的矩阵预测方法的研究

本文深入系统地研究了信号极点估计的矩阵预测方法的基本理论，并给出了极点估计的后向矩阵预测方法和估计正弦信号频率的前后向矩阵预测方法，以及矩阵预测法与线性预测法之间的关系，文中的数值举例说明了本文理论的正确性。