论马氏链分析方法在汇率短期预测中的应用

为提高马氏链分析方法在短期汇率预测中的精确度，本文以日元汇率为例，建立了汇率的回归模型和两种马氏链预测模型。通过比较，证明基于模糊的回归一马氏链分析方法在汇率短期预测方面具有更高的精度。并使用此模型预测了日元汇率的短期波动区间。     

改进的BP算法在短期负荷预测中的应用

提出了一种改进的BP神经网络学习算法,并将其应用于短期电力负荷预测中,通过采用基于响应函数输出限幅和自适应调整学习率等措施,来提高神经网络本身的效率和精度,仿真结果验证了改进措施的有效性,取得了满意的预测结果.     

粒子群优化BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用

为提高电力系统短期负荷预测的精度，引入一种新型的群智能方法——粒子群优化算法，并将这种智能算法与BP算法相结合，形成了粒子群优化BP算法模型，建立了计及气象因素的短期负荷预测模型．通过具体算例将此模型与单纯的BP模型进行比较，结果表明：该算法具有较高的预测精度，完全能满足实际工程的要求．     

粒子群优化BP算法在短期负荷预测中的应用

电力系统短期负荷预测是电力系统调度运营和用电服务部门的重要日常工作之一,其预测精度直接影响到电力系统运行的安全性、经济性和供电质量。为提高预测精度,本文引入一种新型的群智能方法--粒子群优化算法,并将这种智能算法与BP算法相结合,形成了粒子群优化BP算法模型,建立了计及气象因素的短期负荷预测模型。通过具体算例将此模型与单纯的BP模型进行比较,结果表明:该算法具有较高的预测精度,完全能满足实际工程的要求。     

电力系统超短期负荷预测算法及应用

简述了超短期负荷预测的概念和应用.将目前预测方法分为传统预测算法和现代预测算法,介绍了各种算法的原理、适用范围,以及大规模新能源并网运行对超短期负荷预测的影响.对比分析各种算法的优点和不足,提出了对历史数据预处理、建立分时段的综合预测模型,以及考虑气象因素等提高超短期负荷预测精度的措施.     

粒子群优化BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用

为提高电力系统短期负荷预测的精度,引入一种新型的群智能方法——粒子群优化算法,并将这种智能算法与BP算法相结合,形成了粒子群优化BP算法模型,建立了计及气象因素的短期负荷预测模型.通过具体算例将此模型与单纯的BP模型进行比较,结果表明:该算法具有较高的预测精度,完全能满足实际工程的要求.     

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。     

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。     

计及温度影响的短期负荷预测时间序列模型

时间序列模型在国际和国内的短期电力负荷预测中得到了广泛应用.然而,这种方法的一个主要缺点是无法将影响负荷预测的主要因素之一即气象因素考虑进去.在此背景下,首先基于负荷和气温数据建立了负荷预测的回归模型,然后构造了回归模型残差累积式自回归一滑动平均模型并对回归模型进行修正.最后,用广东电力系统的实际负荷数据说明了所发展的...     

基于组合优化算法的短期风电功率预测

针对风电功率的长记忆、大波动性特点,提出了一种短期风电功率组合预测算法。利用集合经验模式分解算法在风电功率序列分解过程中添加成对的正负噪声分量,得到的不同复杂度的子序列,提高信号重构精度和分解速度。风电功率子序列的线性分量应用自回归分数积分移动平均模型进行预测,风电功率子序列的非线性分量利用自回归分数积分移动平均模型的残差序列训练优化后的支持向量机模型来进行预测,最后组合得到风电功率预测结果。通过对国内某风电场风电功率数据进行验证,表明该组合预测模型的预测精度更高,且模型具有更好的适应性。     

短时交通流智能混合预测技术

为了克服现有单项预测技术对不同交通流状况的局限性,提出一种新的短时交通流智能混合预测模型.该智能混合预测模型包括3个子模型:历史平均模型、人工神经网络模型和模糊综合模型.历史平均模型以历史数据为基础,利用一次指数平滑法良好的静态稳定特性,对交通流量进行预测.人工神经网络模型采用常见的由S函数神经元组成的1.5层前馈神经网络,由于人工神经网络具有强大的动态非线性映射能力,该模型对动态交通流量的预测具有较高的精度和满意度.根据上述2个单项模型的特点,为了充分利用它们对不同交通状况的适应性,进一步提高整体预测效果,采用模糊逻辑来综合这2个单项模型的输出,并把模糊综合模型的输出作为整个智能混合模型的最终交通流量预测值.实际应用结果表明,该混合模型的预测精度高于单项预测模型各自单独使用时的精度,发挥了2种模型各自的优势,是短时交通流预测的一种有效方法.     

基于遗传算法和BP神经网络的短期电力负荷预测

根据电力负荷的主要影响因素,考虑时间和天气,建立了基于遗传算法和反向传播神经网络（BP）的短期负荷预测.从BP神经网络的理论入手,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和隐层节点数,从而避免了神经网络结构确定和初始权值选择的盲目性,提高了神经网络用于电力系统短期负荷预测的效率和精度使得负荷预测在更加合理的网络结构上进行.     

城市用水量短期预测方法的比较研究

国内外用于城市用水量短期预测的方法有很多，但是这些方法在模型的建立、求解及预测精度、速度、适用条件等各方面均存在着自身的优势和不足．本文在多年研究的基础上，借鉴了在其它领域预测中应用比较成熟的方法，对时间序列三角函数分析法、人工神经网络预测法、灰色系统理论预测法以及小波分析法用于城市用水量短期预测的精度、效果、适用条件等方面进行了系统的研究比较，并得出了相应的结论．     

模糊数在预测技术中的应用

考虑到预测的模糊性，应用模糊数于预测技术，并通过对某厂气瓶销售量的模糊预测，说明预测技术模糊化研究更符合实际、更便于应用。     

基于模拟退火的Gauss-Newton算法神经网络在短期负荷预测中的应用

针对一般BP网络存在的一些缺陷,首次提出了利用基于模拟退火的Gauss-Newton算法的神经网络预测电力系统短期负荷,并编制了通用程序.在相同的初始条件下,用基于模拟退火的Gauss-Newton算法的神经网络和自适应学习率附加动量法神经网络进行了比较,得出前者的特点和优点:一次性求解权值和偏差,收敛快,精度高,收敛于全局最优解.在算例中,基于人工神经网络的非线性特点进行了负荷预测,通过和真实值的比较说明本方法预测结果精度很高,从而更进一步验证了该方法应用于短期负荷预测的可靠性和优势.     

基于混沌蚁群算法的电力短期负荷预测

通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,提出了一种新的短期电力负荷预测模型。首先利用混沌理论将杂乱无章的历史数据进行相空间重构,找出其中的潜在规律,并粗选预测参考点;然后利用蚁群优化算法,考虑距离因素和相点演化的相关性因素,对粗选的预测参考点作进一步精选,提高其质量;最后采用GM（1,1）灰色模型得到预测日的负荷数据。实际算例验证了提出的方法具有较好的预测精度。     

超短期负荷预测中相似日的选择方法

使用相似日的负荷数据可以提高预测结果的精度。本文分析了影响相似日选择的因素,并结合相似日负荷曲线的特征,利用相似性原理,提出了通过使用负荷以及负荷增量来计算历史日与预测日的距离,从而来选择相似日的方法,并在计算过程中引入了权重。通过对负荷预测数据的统计分析,说明了这种选择方法的有效性和实用性。     

季节性时间序列预测方法选择

现实生活中大部分的经济数据不仅会随着时间的推移显示出一定的长期趋势,往往还会因为季节性因素而呈现出周期变化,因此,对于这种既具有倾向性变动趋势又有季节性变动的时间序列的预测就成为了统计预测的重要内容之一。因为预测方法选择的多样性,主要讨论温特线性与季节性指数平滑法,自适应过滤法和ARIMA模型拟合法这3种重要且比较典型的预测方法,通过比较3种方法的优劣,有助于在实际预测中预测方法的正确选择。     

组合模型在中期电力负荷预测中的应用

为了对中期电力负荷进行合理预测,结合三次指数平滑法和GM(1,1)预测模型,建立了新的组合模型,并以预测偏差平方和最小为准则优化了各单一模型的权重.通过MATLAB编程并以某市全年用电量为例对3种方法的预测精度进行了仿真验证.结果表明,组合模型具有更高的预测精度和更低的预测误差,能避免各单一预测模型的局限性.因此,用组合模型对未来用电量进行预测的结果更可靠.     

基于非线性理论的短期交通流预测研究

尝试用非线性理论对短期交通流进行分析和预测.建立了基于混沌动力学理论的短期交通流预测模型和方法,给出短期交通流预测的框架,用主分量分析法(PCA)对三种采样间隔(1 min5、min和15 min)的短期交通流数据进行分析,在判定短期交通流表现出混沌特性的基础上,用基于相空间重构理论的加权一阶局域预测法进行短期交通流预测.理论研究成果在上海延安高架路5 min采样间隔的交通流线圈检测数据中得到了验证,预测数据与实测数据吻合较好.