黄茨滑坡时间预报反分析

滑坡时间预报在保护人员财产免受损失方面具有重要的现实意义,合适的预报模型是预报成功的关键.针对滑坡系统的模糊性、不确定性等特点,采用了灰色系统预报滑坡时间.结合甘肃省黄茨滑坡的监测得到的位移时间资料,采用基于位移信息的Verhulst灰色模型,用Matlab编制计算程序,对黄茨滑坡的时间预报作反分析,得出滑坡发生时间的预测值及预测滑坡变形发展曲线,并将该结果与实际监测结果进行对比分析,以验证该灰色模型在滑坡时间预报中的适用性.结果表明,灰色Verhulst模型应用于滑坡时间预报中是可行的;时间预报结果与滑坡的实际滑动时间基本吻合,预测滑坡变形曲线基本与位移监测值展布趋势一致.合理的位移监测点布置、合适的记录时间间隔、位移数据的数学处理及多个监测点位移数据的综合分析有助于提高预报精度.     

水文模型组合预报应用研究

针对水文模型结构误差和目前各大中型水库流域的防洪风险分析与决策方式,在当前应用广泛的洪水实时预报系统基础上,融入模型加权法的思想,采用一种比较简单易行和实用的“模型组合预报”方案,可以一定程度上提高洪水预报结果的精度和稳定性,也符合防洪风险分析与决策的思想．并在长潭水库流域最近几年的防台风洪水预报中进行了实践应用,实际应用效果良好．     

加权组合模型在路基沉降预测中的应用

基于双曲线模型和灰色模型,采用误差绝对值加权和最小的准则,借助MATLAB软件计算加权平均数,创建了新的加权组合模型,并对某高速公路路基的沉降变形进行了预测分析.理论分析和实测结果表明,加权组合模型较前两种模型预测误差降低,得到了满意结果.新模型的提出为路基沉降变形预测提供了新的思路和方法.     

灰色模型在忠武输气管道沿线滑坡预警预报中的应用

详细研究了灰色模型GM(1,1)建模过程,并成功地将此模型应用于忠武输气管道中滑坡水平位移监测的预测预报,相应地用Matlab编写灰色系统预测程序,便于实际应用,实践证明,灰色预测模型在滑坡预测预报中具有较高的应用价值.     

变权组合预测模型在滑坡预测中的应用

为探讨变权组合预测模型在滑坡预测中的应用,以湖北省秭归县新滩滑坡为例,以A3点实际监测数据为基础,采用基于灰色预测法、Verhulst模型预测法以及协同预测法的变权组合预测方法,对新滩滑坡部分监测点位移进行了建模和预测。预测结果表明,利用变权组合预测方法,比单纯运用某一种预测方法,预测精度更高,误差平方和最多相差10．408,最少相差0．184。该方法可应用于实际工程。     

ARMA模型在洪水预报中的应用

ARMA模型在随机水文学及其他领域中有广泛的应用。近年来,在水文预报领域中已开始广泛采用形式上近似于这类模型的一些方案。在随机水文领域中为了消除系列不平稳的影响,常由实测资料减去系列均值。而水文预报中一般是直接采用实测资料建立ARMA模型。本文拟采用实测资料减去季节均值后的中心化变量作为模型中的变量,这样既可消除季节因素的影响,也可利用季节均值为预报服务。再辅以迭代最小二乘法使参数处于在线估计状态,就可使ARMA模型在洪水预极中得到较好的应用。从模型在雅砻江沪宁至小得石河段(多输入,单输出系统)的应用来看,效果不错。     

滑动自回归模型在洪水预报中的应用

水文预报中一般是直接采用实测资料建立滑动自回归（ＡＲＭＡ）模型,现采用实测资料减去季节均值后的中心化变量作为模型中的变量,既可消除季节因素的影响,也可利用季节均值为预报服务。再辅以迭代最小二乘法使参数处于线估计状态。ＡＲＭＡ模型在雅砻江泸宁站至小得石站河段的应用效果很好。     

滑坡活动时间预测预报研究现状与展望

滑坡活动特别是隐蔽性强的突发性滑坡活动,给人民的生命财产和建筑设施带来巨大的灾难.滑坡活动时间预测预报工作是当前滑坡研究中的难题,进展缓慢.本文系统地总结了国内外滑坡活动时间预测预报的研究现状,分析了各种滑坡活动时间预测预报方法的优劣.在此基础上,探讨了滑坡活动时间预测预报技术的发展趋势.     

基于IOWGA的组合模型在城镇居民收入中的研究

为提高城镇居民收入水平的预测精度,在对陕西省城镇居民收入水平现状进行了分析的基础上分别建立了灰色Verhulst模型和三次指数平滑模型.基于IOWGA(诱导有序几何加权平均)算子的组合预测模型对陕西省城镇居民人均可支配收入进行了预测.结果表明,该模型克服单一预测模型的不足、预测误差较小,可以作为陕西省城镇居民收入水平预测的有效工具.     

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。     

公路货运量变权组合预测模型研究

货运量预测是公路运输建设和规划的基础,单一预测方法很难准确有效地进行运量预测．探讨了变权组合模型在此类问题上的应用,以某省全社会公路货运量及经济发展状况为样本,对未来货运量进行了预测．该方法的变权重具有随时间变化的特点,能够反映出各种预测方法的变化情况,从而提高了模型的预测精度,实证分析预测结果更加客观、有效．     

非线性智能组合预测模型及其应用

在现有智能预测理论的基础上，将模糊集理论、神经网络理论和遗传算法相结合，建立了非线性智能组合预测模型，并应用于黄河凌汛预测中．结果表明：非线性智能组合预测模型的预测精度高于单一预测模型和线性组合预测模型．     

基于PCA-BP组合模型的股价预测分析

随着金融业数据环境的日益复杂,投资者稳定或超额投资收益难以保障.传统模型因其非线性映射能力弱而不能作为选股指导,因而面对日益突出的股票分析技术需求,新型算法的研究十分必要.运用了主成分分析法与B P神经网络模型的算法对五只个股进行预测,实现了数据的降维,良好地处理了股票市场复杂的非线性问题,并基于回测的历史数据不断更正模型得到精确度较高的PCA-BP组合模型.实际运用时还选取了数据拟合的方法,较好模拟了指标趋势,使得模型预测后的平均误差保持在极小的状态,且在短期预测上有一定的优势.     

基于组合预测模型的快递需求预测研究

针对PCIe HBA控制器芯片,采用倒装球栅格阵列(Flip Chip Ball Gate Array, FCBGA)封装形式,完成了PCIe4.0封装基板的设计与信号仿真,保证了16 Gb/s高速差分信号传输的信号完整性。PCIe差分信号优化前后仿真结果比较结果表明,以RX0信号为例,工作频率为16 GHz时,差分信号的回波损耗和插入损耗分别为-8.84 dB和-1.92 dB,分别提高了2.75 dB和1.17 dB;眼图的眼宽和眼高分别为155 mV和0.53 UI,提高了7 mV和0.01 UI,优化后的封装基板设计提升了信号的传输质量,保证了PCIe的信号完整性。     

基于合作对策的非等距灰色组合预测模型

对于非等间距的原始数据序列,根据灰色预测模型的建模特点,提出了一类非等间距灰色组合预测方法,利用合作对策方法确定组合预测模型权系数.弥补了传统非等间距原始数据预测模型的不足,提高了灰色预测的精度.实例表明结果理想可靠,有较好的实际意义.     

组合预测方法在公路运输量预测中的应用研究

以吉林省公路货运量预测为例,在现有文献研究的基础上,引入了基于广义逆矩阵的变权组合预测模型,在经过理论验证的基础上,通过运用补充新息、二次循环迭代等方法克服了原有方法在实际预测出现的数据失真现象,开展了中长远期预测,并对比各特征年的实际发生数据,重新进行了检验．     

国内专利申请受理情况时间序列的GARCH模型及预测

建立了国内专利申请受理情况时间序列的多种自回归模型、多种条件异方差模型．比较各个模型检验参数及预测精度,确定国内专利申请受理情况时间序列的GARCH（1,1）模型为优化模型,预测2008年国内专利申请受理情况时间序列将继续保持上升趋势,受理量预测值为723913件,预测相对误差不大于1．1％．     

平稳时间序列模型建立及在水文预报中的应用

介绍了平稳时间序列分析的基本原理,运用C#语言设计并实现了模型的建立及年平均流量的预报,提供了一个操作简洁、运算迅速并具有较好的适应性和预报精度的模型预报应用程序.通过嫩江同盟站年平均流量时间序列的应用表明,该模型的预报精度满足要求.     

基于支持向量机的不等时距灰色组合预测模型

建立了一种基于支持向量机的不等时距灰色组合预测模型.利用各种不等时距灰色模型的预测结果作为支持向量机的输入,实测值作为支持向量机的输出,并采用LS-SVM回归算法和高斯核函数对支持向量机进行训练,利用训练好的支持向量机即可进行组合预测.该模型兼具灰色模型所需原始数据少、建模简单、运算方便的优势和最小二乘支持向量机具有泛化能力强、非线性拟合性好、小样本等特性,弥补了单一不等时距预测模型的不足,避免了神经网络组合预测易于陷入局部最优的弱点.模型结构简单、实用,仿真结果验证了其有效性.