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1.
为了提高花粉浓度预报的准确率,解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法和支持向量机(SVM)的花粉浓度预报模型。首先,综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素,选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量;其次,利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型,并使用PSO算法找出最优参数;然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型;最后,使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测,并与未优化的SVM、多元线性回归法(MLR)、反向神经网络(BPNN)作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明,相比其他预报方法,所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度,并具有较高的泛化能力。 相似文献
2.
This article theoretically and empirically analyzes backtesting portfolio value-at-risk (VaR) with estimation risk in an intrinsically multi-variate framework. It particularly takes into account the estimation of portfolio weights in forecasting portfolio VaR and its impact on backtesting. It shows that the estimation risk from estimating portfolio weights and that from estimating the multi-variate dynamic model make the existing methods in a univariate framework inapplicable. It proposes a general theory to quantify estimation risk applicable to the present problem and suggests practitioners a simple but effective way to implement valid inference to overcome the effect of estimation risk in backtesting portfolio VaR. In particular, we apply our theory to the efficient mean-variance-skewness portfolio for a multi-variate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model with multi-variate general hyperbolic distributed innovations. Some Monte Carlo simulations and an empirical application demonstrate the merits of our method. 相似文献
3.
4.
5.
油气操作成本预测方法研究 总被引:2,自引:2,他引:0
油气操作成本在油气生产中占有较大的比重,油气操作成本的高低直接影响油田开发的经济效益。为了有效地控制油田油气操作成本,根据影响油气操作的因素,将油气操作成本按其影响因素进行分类,对基本运行费和油气处理费采用回归预测的方法,通过对相关数据的收集,建立对应的数学模型进行预测,对其他各项操作成本,采用单位费用和计划工作量进行预测,最后进行汇总,得到油气操作成本,其预测结果可作为油气操作成本计划制订的依据。该方法简单、操作性强,预测效果较好,在油田可以推广使用。 相似文献
6.
7.
标准物质在分析测试中的重要地位及发展前景 总被引:2,自引:0,他引:2
标准物质在分析测试领域中无论在定值,方法的研究,误差确定等方面都有着重要地位。标准物质的质量保证及正确使用也应引起我们重视。随着科学技术迅速发展标准物质有着广阔发展前景。 相似文献
8.
9.
A model for preventive maintenance operations and forecasting 总被引:2,自引:1,他引:1
Equipment costs constitute the greatest majority of overall costs for semiconductor manufacturing. Therefore, maintaining
high equipment availability has been regarded as one of the major goals in the industry. The ability to forecast correctly
equipment preventive maintenance (PM) timing requirements not only can help optimizing equipment uptime but also minimizing
negative impacts on manufacturing production efficiency. This research used grey theory and evaluation diagnosis to construct
a PM forecasting model for prediction of PM timing of various machines. The results showed significant improvements of PM
timing predictions compared to the existing method based on experience and an alternative method proposed by Li and Chang
(Semiconductor Manufacturing Technology Workshop 2002: 10–11, pp. 275–277) for the same fab cases.
Received: June 2005 / Accepted: December 2005 相似文献
10.