区域航空市场航线客流量预测研究

为了有效地控制和合理地分配区域航空市场航线客流量,提高航空机场的效率,为航管决策部门提供制定计划的理论依据,在深入研究国内外航空客流量预测研究成果基础之上,针对区域航空市场的特点,提出了一个自顶向下的航线客流量预测模型。它包括总体趋势预测、中长期预测模型和短期预测模型三部分;并将神经网络和支持向量机构成的组合模型引入中长期预测模型中,使用神经网络实现短期预测模型;并结合A公司实际进行了实证研究,证明了该预测模型的有效性。文中研究成果对所有航管部门具有一定的指导意义。     

台风综合预报GDSS的研究

以会商式台风综合预报为背景,首先,分析了传统会商式台风综合预报存在的不足。其次,针对这些不足提出了改进意见：针对参与者意见的集结问题,提出了融合有序综合评价和专家权值的群体偏好集结算法;针对会商要求参与者坐在PC前面的问题,引入了基于J2ME的手机专家;针对会商结论受主观因素影响较大的特点,引入了以各种客观预报方法为基础的客观专家。最后,给出了改进后的台风综合预报GDSS整体流程,设计并实现了原型系统。     

基于ArcObject和GM(1,1)的海岸线预测系统

海岸线变化对海岸带地区的可持续发展有重要的影响作用。该文以 Microsoft C#.NET为软件平台,应用ESRI公司提供的组建对象模型对象库——ArcObjects,利用GM(1,1)模型,通过设置预测原点和侧线,并与海岸线矢量数据进行叠加,得到若干GM(1,1)原始数列,由此计算出海岸线变化的预测点,实现了对海岸线变化的趋势预测,并将该预测系统应用于辽宁省国土资源规划地理信息系统中。     

基于灰色模型的汽车保有量预测

根据某地区相关的统计数据,运用多元回归分析法,对该地区影响私人汽车发展的主要因素进行分析,对其保有量的发展趋势做出科学判断。然后,运用灰色系统理论,建立了该地区私人汽车保有量的预测模型GM(1,1)模型及其修正模型,找出其中的相关性和函数关系,从而对该地区私人汽车保有量进行定量的分析和预测。     

无线传感器网络中一种高效的能量汇报融合机制

通过对telosb节点能耗规律的分析,建立能量预测模型（EFM）采用差介阈值融合汇报机制（DTARM）能够显著减少能量数据汇报次数,提高数据收集效率,降低能耗。实验表明：预测模型的预测成功率为70％-85％,采用差分-阈值融合汇报机制后能使节点的寿命延长5％-11％。     

“碳达峰、碳中和”目标下的电力系统成本及价格水平预测

电力系统在碳达峰碳中和目标实现过程中,电源结构、电网形态等将发生重大变化,系统成本也将随之改变。在综合考虑电源结构、发电造价、燃料成本、电网投资等因素变化基础上,采用经营期法和“成本+收益”方法,开展中远期电力系统成本及价格水平预测。研究结果表明,未来电力系统各环节成本均呈上升趋势,其中电源侧成本在2040年前快速增长、之后相对稳定,而电网侧成本保持小幅上涨趋势。该研究可为进一步完善电价机制和市场化制度、加强电力系统成本疏导和公平分担提供参考依据。     

双碳及能源安全背景下中国电煤月度需求组合预测

双碳发展背景下,准确及时的电煤需求预测有利于国家制定电煤供需计划及能源安全供给。现有研究对电煤月度需求预测的较少,且精度欠佳,难以保证电煤月度需求感知的及时性和准确性。提出由回归加权融合反向传播神经网络、门控循环单元网络和长短期记忆网络的组合预测模型预测我国电煤月度需求。首先采用格兰杰因果检验从月度经济及能源生产因素中筛选显著影响电煤需求的变量。然后构建单一及组合模型进行预测,其中,组合模型权重由回归计算得到。结果表明,相较单一模型,组合预测模型在电煤需求预测中性能更好。     

CUG-2高精度钻参仪及其在深孔生产中的应用

详细介绍了CUG-2高精度钻参仪的组成和联机方法、主要功能、特点以及在山东乳山ZK43-1号深孔中的应用情况。实际应用表明,CUG-2高精度钻参仪不仅能够实时监测、显示和保存监测的钻探参数,还具有预测孔内事故和数据无线传输等显著优点,应用前景广泛。     

基于加权LS-SVM的飞行事故率预测模型

飞行事故率是表征飞行安全水平的重要指标,其预测是典型的小样本问题。针对飞行事故率预测建模难的问题,采用加权LS-SVM方法,建立了飞行事故率的时间序列预测模型。仿真实验表明,加权LS-SVM具有很高的建模精度和较强的泛化能力,从而验证了该方法的有效性和先进性。     

网络流量行为的态势分析与预测

在不断变化的现实网络环境中,流量参数之间的关系是相当复杂的,呈现的一般都是非线性规则,所以我们根据人工神经网络理论构造出以BP神经网络为核心的流量预测模型,对网络流量行为进行有效的态势分析进而产生预测流量的方案,并结合公司日常的网络管理加以应用,为企业用户提供更好的体验服务。