基于灰色预测的航材消耗定额模型

针对航材种类繁多、规格复杂,准确预测航材消耗比较困难的问题,提出利用灰色系统理论中的GM（1,1）模型,根据历年航材消耗数据,确定其预测模型。算例表明本模型具有较大的准确性和实用性。     

基于模糊变权组合预测模型的航材预测

由于航材预测的发展,每一种航材的预测模型有很多种。不同模型的预测模型体现了预测对象不同方向的发展趋势,合理地处理信息可以更加全面地预测航材需求趋势。模糊变权组合预测模型不同于传统组合预测模型,它采用权重系数为三角模糊数来组合不同预测模型结果,并以单项预测方法预测精确度指数最小为准则,集成处理得到较窄的取值范围来帮助航材预测决策。最后以实例验证方式检验该模型的有效性和准确性,具有一定的实用性。     

基于组合函数法的灰色模型预测研究及应用

结合运用组合函数法,尤其是对数函数和幂函数在进行原始数据列转换后能提高数据列的光滑度和预测精度的优点,提出了基于组合函数法的灰色预测模型,利用此模型实例预测某油田的年产量,并利用相对误差法将预测值与实际值进行精度检验,取得了较好的结果。     

改进IOWHA算子组合预测模型

针对现有单项预测模型提供信息有限,预测误差大的问题,引用最优加权组合建模理论,将灰色关联度与IOWHA算子相结合,提出一种新的组合预测模型权重确定方法,并应用该权重确定方法构建了一种基于RBF神经网络预测模型和GM预测模型的最优组合预测模型。该模型能够克服传统组合预测方法的两个缺陷：加权平均系数不变和以单一误差指标为准则。利用该组合模型对全国物流需求进行组合预测,并与RBF神经网络模型、GM模型的预测结果进行了对比分析。结果表明,相对于单项预测模型,该组合预测模型的预测精度更高,是一种有效的物流需求预测模型。     

网络流量组合预测模型研究

研究优化网络管理系统,高精度的短期负载预测对提高网络性能和服务质量意义重大.为了解决各种传统的单一预测方法在网络流量预测中存在不能有效利用资源的问题,提出了一种BP神经网络最优组合的预测方法.将单一预测方法所得到的预测值作为BP神经网络的输入样本,相应历史流量数据的实际值作为样本的输出,经过样本训练达到期望精度,应用BP神经网络模型进行预测.仿真实验结果表明,新模型具有良好的预测效果,比传统的单一预测模型具有更高的预测精度和更好的自适应性.     

基于指数平滑法的航材消耗定额预测研究

由于一次、二次和三次指数平滑法对不同消耗规律的航材预测拟合度不同,本文同时采用这三种指数平滑法进行航材消耗定额预测,其平滑系数采用使误差平方和最小的值,最后选择三种方法中误差平方和最小的结果作为航材消耗定额。预测结果表明综合利用三种指数平滑法进行预测要比单一方法预测更加准确,该研究方法具有较高的实用性和推广性。     

基于加权移动平均的数据流预测模型*

提出一种新的基于滑动窗口的预测模型。该模型仅存储当前滑动窗口中的数据并对其进行分析,提高了计算效率;同时,为了削减在较小数据集上回归预测所产生的偏差,提出一种基于加权移动平均的数据流预测算法WMA_LRA。实验采用FDS 4.0模拟一个房屋的火灾发生情况,运用WMA_LRA算法对火灾现场的局部温度进行短期预测,结果表明该算法可以有效地提高计算效率和预测精度。     

变权重组合预测模型及其应用

灰色预测模型广泛应用于经济、医学、农业和水利等领域。用于同类型的预测模型还有很多,比如多元线性回归模型、指数平滑法、神经网络算法和TCE模型等。这些模型在计算方法和计算精度上有各自的优点。基于此,结合灰色预测模型、回归线性模型和指数平滑模型,得到精度更高、预测准确性更好的变权重组合预测模型,达到根据实际数据改变权重和快速解决实际问题的目的。以美国弗吉尼亚州药物数量预测为例,展示该模型的实际应用效果。     

高速公路交通量组合预测模型研究

交通量具有高度复杂的非线性特征,采用单一预测模型往往难以达到理想的预测效果.为准确预测,提出一种最优线性组合预测模型并给出了以预测误差平方和最小为目标函数的权系数最优解计算方法,在采用ARIMA模型、BP神经网络和支持向量回归机的基础上,利用组合预测模型实现了高速公路月度交通量的预测.实验结果表明:与季节差分自回归滑动平均模型、BP神经网络和支持向量回归机等预测模型相比,组合预测模型各项评价指标均优于前三者,为实现交通量准确预测提供了更为科学的依据.     

基于粒子群优化的灰色神经网络组合预测模型研究

灰色神经网络在人工智能预测领域已经得到广泛的应用,但由于其自身存在局部最小化和收敛速度慢等问题,使其预测精度受到一定的限制。针对其不足,本文提出一种利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法对股指期货历史数据进行初步预测,并且把初步预测的结果作为优化BP神经网络的输入进行训练和预测,构建了基于粒子群优化的灰色神经网络组合预测模型(PSO-GMNN)。仿真实验结果表明,新预测模型的预测精度高于BP神经网络、灰色神经网络和灰色预测模型,同时也表明了该方法的有效性和可行性。     

灰色-神经网络综合预测模型

该文提出一种灰色-神经网络综合预测模型。该模型由背景值构造、加权GM(1,1)模型和神经网络补偿器三部分组成。其建模机理为:首先对于原始数列进行背景值构造,然后构建加权GM(1,1)模型,同时利用神经网络补偿器获得误差补偿信号,则最终的预测值为加权GM模型的输出值加上补偿值。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于案例推理方法的相似航材需求预测

海军航空兵发展很快,出现的新机型较多。根据航材的发展具有同源性和继承性的规律特点,深入分析航材的特性,应用案例推理的相关理论,构建相似航材确定的模型方法。并通过实例验证该方法的科学性,对新机型航材保障工作提供理论依据。     

基于综合模型的中长期电力负荷预测系统的实现

详细地论述了负荷预测软件的设计思想和实现,并系统地阐述了用于电力系统中长期负荷预测的综合模型的具体实现方法,进行了仿真实验。     

城市燃气短期负荷预测的神经网络等维新息模型

应用人工神经网络理论和灰色预测理论中的等维息建模思想,建立了既反映其时间序列的周期性增长趋势,又包括天气、气温等非线性影响因素在内的短期负荷预测的BP神经网络等维新息模型。通过改进BP神经网络,对哈尔滨市燃气管网系统的小时燃气用量进行了预测,所建立的东仅有较高的收敛速度和精度,同时也具有较强的适应性和灵活性,可应用于工程实践。     

Elman神经网络在优化空气预报模式结果中的应用

空气质量与人们的生活息息相关,空气质量的预测结果是进行空气质量控制的依据.因此,提高空气质量的预测精度是本文研究的重点. CMAQ (Community Multiscale Air Quality modeling system)和CAMx (Comprehensive Air quality Model with extensions)是两种常用的空气质量数值模式,其工作原理是通过大气物理化学方法模拟污染物传输转化过程,进而预测空气质量.空气质量数值模式的输入文件质量会影响到空气质量的预测精度,为了提高空气质量预测的准确率,本文提出了一种基于Elman神经网络的优化方法,该方法在CMAQ和CAMx两种空气质量数值模式基础上利用Elman神经网络优化预测结果.首先,运行空气质量模式CMAQ和CAMx得到预测结果,然后对预测结果进行预处理,处理后的预测数据和实测数据一起作为Elman神经网络的输入,进行模型的训练,最后得到神经网络模型.通过对测试数据集的验证和分析,实验结果表明,该方法表现出比单一空气质量数值模式更高的准确率.     

GRNN神经网络在信息分析预测中的应用

用广义回归网络模型建立糖尿病和高脂血症预测网络模型,结果准确率高,达到了预测的目的.避免了BP网络预测同样的数据库,算法冗长,网络预测结果不稳定的缺点.经过对比,GRNN网络具有更好的拟合精度和预报精度.实例分析证明,广义回归网络模型可以应用于疾病预测数据处理工作,并可以取得更优的分析结果.     

基于灰色神经网络的装备计量预测研究与实现

基于装备计量数据历史样本数据较少的特点,将适合小样本的灰色理论GM(1,1)模型应用于基于计量数据的装备状态预测,同时为提高GM(1,1)模型精度,提出了基于RBF神经网络优化GM(1,1)传统模型的灰色神经网络模型。装备计量数据实例应用分析表明,上述模型均可获得该装备计量数据的合理预测值,且相对于GM(1,1)传统模型,GM(1,1)优化模型具有更优的模型精度和预测效果,基于MATLAB开发的装备计量预测软件,实现了GM(1,1)传统及优化模型下装备计量状态预测及比较的可视化操作,为装备计量保障提供了可参考的技术方案。     

灰色理论和神经元网络在证券市场中的应用

将灰色系统和神经网络模型分别应用于证券市场中股票价格的预测;同时提出将灰色模型与神经网络模型进行有机组合,建立一种新的灰色神经网络组合预测模型,并以股票市场上证指数为例进行模拟预测。分析结果表明：组合预测模型的模拟预测精度比单一模型更为精确。     

一种用于机场气象预测的模糊神经网络模型

针对民用机场多因素气象预测问题的复杂性,该文构建出一种基于粗糙集的模糊神经网络模型。采用粗糙集理论约简属性,挖掘潜在规则,在此基础上建立模糊神经网络模型,并根据规则的统计性质和离散化结果初始化网络参数,采用BP算法训练网络。实例验证,该模型在收敛速度与预测精度上优于传统的神经网络模型。     

中长期电网负荷组合预测研究

中长期负荷预测是地区电网系统负荷预测的重要组成部分,对于电网运营成本的节约,电能质量的提高,系统安全稳定运行的保障等具有重要意义.文中采用基于IOWA算子的组合预测模型来研究地区电网中长期负荷预测模型和预测方法,该组合预测模型将RBF神经网络和灰色系统有机结合,既充分发挥单一预测模型的优点,又避免了单一预测模型所存在的...