指数平滑模型在基坑水平位移预测中的应用

当基坑水平位移数据呈现某种趋势时,常常需要将这种有趋势的时间序列分解为趋势项与随机项,建立指数平滑为趋势项的自回归模型,进行分析、预测。工程实例验证表明：该方法与单独指数平滑模型相比,预测值与实际位移值之间的误差更小;与单独的GM（1,1）模型相比,拟合线形更加稳定。     

指数平滑法在科技成果转化率预测中的应用

根据沈阳市1991年至1998年获奖科技成果转化情况的调查资料，采用统计分析，利用二次指数平滑法建立科技成果转化率的趋势模型，用于对今后若干年我市科技成果转化率区间预测,并给出了预测的可靠性。     

指数平滑法在公交运行时间预测中的应用

运用概率论与数理统计中的指数平滑法,本文对公交车运行时间问题进行了研究。利用指数平滑法的基本原理和检验方法,结合采集到的长春市公交306路的运行时间数据进行了实证研究,结果表明该方法可以用于公交车运行时间的预测。     

指数平滑法在公交运行时间预测中的应用

运用概率论与数理统计中的指数平滑法,本文对公交车运行时间问题进行了研究。利用指数平滑法的基本原理和检验方法,结合采集到的长春市公交306路的运行时间数据进行了实证研究,结果表明该方法可以用于公交车运行时间的预测。     

一类推广的指数平滑优化模型性质及算法的研究

在原二次指数平滑模型的基础上，提出了一种带有动态平滑参数的指数平滑优化模型，包括差分－指数平滑模型；通过引入动态参数，建立了不需选取平滑初值的新模型；采用Fibonacci算法优选并自动生成平滑参数使模型得以优化，从而较完整的解决了指数平滑预测中，平滑参数靠经验确定且为静态、平滑初值难以确定并易导致预测偏差等问题。     

设备状态趋势的变参数指数加权平滑预测方法研究

对指数加权平滑模型进行了改进,使之能适用于多种不同变化规律的参数的预报.改进后的指数加权平滑模型的参数是随着参数变化规律的变化而变化的,这种预报模型具有自适应的特点.应用实例表明,改进的指数加权平滑模型具有较高的预测精度,可用于机械设备缓变趋势的预报.     

自适应指数平滑法预测遥测数据实时趋势研究

针对目前航天领域在对运载火箭遥测数据进行监控过程中，人工监测反应速度慢、工作量比较大这一问题，提出了对遥测数据进行趋势预测的思想，并采用自适应指数平滑法进行趋势预测研究。仿真实验证明：该方法预测精度较高，跟踪速度较快，实时性较好，能够实现对遥测数据的实时趋势预测。应用该预测方法可提前预测潜在的故障趋势，为指挥员正确决策提供理论支持。     

Holt-Winters方法与ARIMA模型在中国航空旅客运输量预测中的比较研究

我国航空运输市场近几年保持持续高速增长态势,国内的航空公司、机场及相关企业有着很大的发展空间.对航空旅客运输量作出准确的预测是相关企业和部门准确把握行业发展趋势,制定正确竞争和投资战略的基础和前提.根据航空旅客运输量趋势性和季节性较强的数据特点,分别使用季节ARIMA模型和加法模型下Holt-Winters方法,对中国航空旅客运输量作出了预测,并将预测结果加以比较.     

指数平滑法中平滑系数的选择研究

在理论与实例分析的基础上,分析了用指数平滑法选择平滑系数的不足,提出了指数平滑法在修匀数据和用于预测时的选择思路及方法.平滑系数的取值大小对结果的准确性具有重要作用,当指数平滑法应用于修匀数据时,平滑系数应取得小一些;而当其应用于预测时,则应取得大一些,这样可有效地增加结果的准确性.     

ARIMA模型在吉林省第三产业总产值预测中的应用

借助于计量经济学软件Eviews5.0,利用吉林省1952-2006年第三产业总产值数据,建立了ARI-MA(2,1,3)模型,并对未来几年的吉林省第三产业总产值进行了预测和分析,以期为吉林省第三产业的规划和决策提供依据.     

基于指数平滑法和回归分析的滑坡预报模型研究

结合滑坡位移监测数据,从滑坡位移基本发展演化规律出发,选取两种统计性预报模型——指数平滑法和回归分析模型对滑坡进行预测预报。分别从建模思想、建模原理及预报判据等几个方面进行详细的分析讨论,比较了两个模型的适用条件和优越性。以三峡库区石鼓寺滑坡为例,根据滑坡的实际情况,对部分监测点位移进行建模和预测,分析对比实测与预测位移-时间曲线之间的关系。模型分析对比结果显示回归分析模型在滑坡预测过程中效果较好,说明所建预测预报模型在滑坡预测中是有效可行的。     

高等教育适度规模系统动态学模型研究

从高等教育“适度规模临手,根据教育经济学理论,采用系统动态学的理论和方法,对高等教育系统进行动态分析,建立了高等教育适度规模的系统动态学模型和计算机仿真系统,并对２０１０年高等教育适度规模进行了仿真计算和分析。     

基于Shapley值的中国电力需求组合预测模型

针对中国1997~2013年的电力消费量,采用3次指数平滑模型和ARIMA模型分别进行了建模与拟合分析,通过合作对策理论中的Shapley值法求解了两模型所占权重,从而构建了所需组合模型,并用该组合模型预测了2015年和2016年的中国电力需求量.实例结果表明,组合模型有着更高的拟合精度,拟合相对误差平均值仅为1.52%.     

ARIMA模型在交通事故预测中的应用

通过ARIMA模型分析了1970—1997年中国交通事故的十万人口死亡率时间序列的平稳性,用SPSS11.5软件拟合模型并作预测,结果表明,ARIMA模型能提高预测精度,在实际应用中ARIMA模型可用于非季节和季节的各类时间序列,预测较准,可以为政府和交通部门制定预防降低交通事故提供重要的数据支持.     

温斯特线性与季节性指数平滑法在电力负荷预测中的应用及改进

由于电力负荷以年为单位周期性波动,且呈现出逐年上升的趋势,因此,适合于用温斯特线性与季节性指数平滑法进行预测. 但由于此方法对于负荷数据中的异常值极其敏感,很有可能导致预测结果与实际电力负荷趋势相反. 针对这一问题,对原模型作了相应的改进,使其预测结果更加符合电力负荷的总体趋势,不致于因个别异常值的存在而得出与事实相反的结论,并能进一步减少模型误差.     

单变量ARIMA模型的铁水钛含量预报

以某大型钢铁企业四号高炉为背景,针对其钛含量采样周期不固定的特点,提出了利用三次样条函数对采样数据序列进行等间距化处理,再利用ARIMA模型进行建模及预测的综合方案.利用Visual C++及SPSS对方案进行了模拟实验.结果表明:该方案预测精度高,符合工艺要求,实现简单,适于在线运行.     

论区域经济对高职教育发展的驱动性——以无锡为例

高职教育是培养适应区域经济发展需要的高技能人才的高地,它的发展必须与区域经济发展相适应。高职教育是区域经济的内生需求,必须根据区域经济发展规划和目标、区域产业结构的演进、区域所有制结构变化特点等不断调整优化自身的发展。     

高等职业教育服务区域经济发展的实践探索

为区域经济发展服务是高职教育存在和发展的一个重要职能。以广东轻工职业技术学院的实践为例,从办学定位、专业建设、科技服务和技能培训等方面,对高职教育如何为区域经济发展服务进行探讨。     

区域经济影响下的云南高等职业教育

区域经济在一定程度上制约着高等职业教育发展的规模和速度,高等职业教育对区域经济的发展又具有先行和能动作用。在云南省全力推进桥头堡建设的关键时期,提出云南高等职业教育与区域经济协调发展的建议：立足区域经济发展,合理布局高职院校,有效对接市场需求,调整优化专业结构。