用水量组合预测模型的研究

为了给水资源规划提供依据，我们要对城市用水量进行预测，以期揭示其变化规律和发展趋势。本文从分析城市用水量变化规律着手，给出了城市用水量预测的常用模型，进而确定组合预测模型。通过引入层次分析法（AHP）确定组合预测权系数，将目前常用的用水量预测模型有机地结合起来，建立了用水量组合预测的结构模型。算例结果表明，该组合预测模型在预测准确性方面能得到改进，能对城市用水量进行有效地预测。     

基于灰色理论和回归分析的中长期电力负荷组合预测研究

本文建立基于灰色预测和多元回归预测的电力负荷组合预测模型,结合实例,对组合预测模型的预测结果与单独采用灰色预测、线性回归模型预测的结果进行了分析和比较。     

基于灰色径向基函数网络的铁路投资规模组合预测

铁路固定资产投资是铁路建设不断发展的有力保证,为准确地预测铁路固定资产投资规模大小及其变化趋势,将GM（1,1）预测模型与径向基函数神经网络有效地结合起来,充分发挥灰色系统的贫乏数据建模和神经网络特有的高度非线性映射能力的双重优势,构建了一种新型的串联非线性组合预测模型。然后,以我国铁路1998—2007年的投资规模实际数据为基础,对“十一五”后半期的铁路固定资产投资规模进行了预测,并分析了预测结果的合理性。研究表明,该组合模型优于任何单一灰色预测模型,能很好地反映铁路固定资产投资规模的变化规律,在小样本、贫信息的奈件下,仍然能得到较合理精准的预测结果。     

基于组合预测模型的煤炭能源消费总量预测

文章以2000—2016年的煤炭能源消费总量为原始数据,分析改进灰色预测模型,同时引入逻辑斯蒂预测模型,以组合模型与原始数据的残差平方和最小为目标函数确定组合模型权重系数,建立组合预测模型,通过验证3者的预测结果,得出组合模型比单一预测模型预测效果更好,适用性更强,对于煤炭能源消费总量的预测具有较好的指导意义与可行性。     

改进多元线性回归模型在某油田产量预测中的应用

为了预测油田的动态产量,根据实际工作经验选择一些与油田产量有关的因素作为建模变量,通过对多个变量的综合回归分析,确定影响油田产量的重要因素,并建立适合某油田年产量预测的多元线性回归模型。分析回归参数求解过程中的重要信息,并建立了年产油量的改进回归预测模型。同时,将两种预测模型应用于某油田产量预测,通过比较,可以看出改进回归模型形式更加简单,预测结果更准确。     

基于拉开档次法组合模型在物流需求预测中的应用——以江苏省为例

为了对物流需求进行科学预测,文章在主成分分析的基础上,选取了对物流需求影响较大的3个主要因素:人均社会商品消费额、人均GDP和商品零售价格指数为自变量.分别建立了多因素灰色预测模型、ARIMA预测模型、多元回归预测模型,并运用拉开档次法建立了组合模型。通过该组合模型对江苏省物流需求进行了预测。结果表明,江苏省物流需求每年以近9.5%快速增长。与其他预测模型相比,该预测模型具有更高的预测精度。     

基于VAR和GM组合模型的电力消费预测

组合预测模型较单一模型具有更准确的预测精度,利用中国电力消费1978年~2007年的年度数据,将VAR模型与灰色预测的GM（1,1）、无偏GM（1,1）两种模型有机组合,建立灰色VAR组合预测模型,对2008年~2015年的电力消费量进行预测。结果表明,该模型平均相对误差为4.88%,拟合精度较高,具有较好的应用价值。     

基于广义IOWA算子的安徽省税收组合预测模型

先引进广义IOWA算子，建立广义IOWA算子组合预测模型.该模型与一般的组合预测方法的不同在于组合预测的赋权系数与预测精度有着紧密联系而与单项预测模型关系不大.这是组合预测方法的一种新的可变赋权方法.在此基础上建立基于广义IOWA算子的税收组合预测模型，并通过与指数平滑方法、线性回归预测方法和灰色预测方法进行比较，发现组合预测模型既稳定又精确.     

中国能源消费的组合预测

组合预测理论及建模技术对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性。鉴于能源消费系统的复杂性及非线性的特征,可利用中国能源消费量的历史数据,分别采用指数回归模型、多元回归模型及灰色模型建立中国能源消费系统的单项预测模型。之后,可采用标准差法进行非负权重分配,建立中国能源消费量的组合预测模型。分析结果表明,组合预测模型的精度高于单项预测模型。进而可应用该模型对中国未来10年的能源消费量进行预测。     

基于Theil不等系数的组合预测模型的性质

基于Theil不等系数的组合预测模型是一种新的相关性的组合预测模型,研究了该模型的性质。在提出若干新概念的基础上,探讨了模型非劣性组合预测、优性组合预测以及冗余预测方法的存在性,给出了冗余信息的判定。     

基于主成分分析的餐厨垃圾产生量预测的实证研究

本文运用主成分分析法把影响餐厨垃圾产生量的多个因素简化成两个综合的因素，一是综合影响指标，二是国家政策指标。在此基础上建立了餐厨垃圾产生量的主成分回归模型，并以天津市餐厨垃圾为例，用R软件对所提出模型进行验证，结果表明该模型拟合效果良好，可以为餐厨垃圾产生量的预测提供一定的参考。     

基于自适应控制的石油产量预测方法与模型研究

通过对比温控系统与石油系统控制原理,分析自动控制理论与石油系统控制理论存在的差异,建立能够刻画石油系统自适应机理的产量预测模型。自动控制原理侧重研究系统内部的控制机理,而石油系统中的控制机理更加复杂化。根据石油系统自控原理的特殊性,分析石油系统下各种环境的反馈关系,构建一种石油产量预测新思路。     

基于繁殖规律的生猪市场供应模型

生猪生产具有发散性蛛网效应的特点,目前市场的波动正在加剧之中。基于生猪繁殖的自然规律特点,构建了一个易于分析与预测的生猪生产模型。分析显示,目前的生猪市场正在酝酿一场新的危机。导致市场波动的根源在于及时、准确信息的缺失,致使养殖者对母猪盲目的补栏。     

井下节流气井的生产动态预测

以单井开采系统为研究对象,采用温度、压力解耦建模与数值耦合方式,以井口油压为控制条件,通过油嘴控制流量和下游温度,建立井下节流气井的井筒-气藏流动耦合的生产动态预测模型,利用试井解释结果或生产动态历史拟合,预测气井的生产流量、压力变化,同时描述生产过程中的井筒非线性温度剖面、压力剖面,从而全面掌握节流气井的生产动态,并可进一步扩展应用于多相流动和复杂井眼轨迹情况。     

基于确定性理论的P2P系统信任模型

借鉴确定性理论中的不确定推理,提出了一种新的P2P系统信任模型。该模型根据节点的历史交易情况,运用C-F模型计算节点的可信度,节点依据计算结果与可信度高的节点进行交易,在节点间建立信任关系。分析及仿真表明该模型能有效地隔离恶意节点,提高交易成功率。     

基于GP的非线性GDP预测模型的构建与应用

针对线性GDP预测模型中存在的不足,利用遗传规划(GP)方法构建了非线性GDP预测模型,并将其应用于黑龙江省的GDP预测当中。利用黑龙江省1978—2005年实际GDP数据作为建模样本,对模型进行了训练,结果表明,与灰色GM(1,1)预测模型相比,基于GP的非线性预测模型平均拟合误差只有2.86%,远远低于GM(1,1)预测模型8.26%的结果。利用构建的基于GP的非线性预测模型对2006年黑龙江省的GDP进行预测,相对预测误差只有2.74%,远远低于GM(1,1)预测模型14.68%的结果,表明GP非线性预测模型的预测效果比较理想。最后利用基于GP的非线性预测模型对黑龙江省2007—2020的GDP进行了预测,结果表明黑龙江省的GDP呈现出稳定增长态势,年均增长率将达到8.61%。     

适度出砂对储层物性影响的室内评价方法研究

适度出砂是通过优化产量和油井的产能在防砂生产和出砂生产之间确定最优的生产策略。适度出砂对储层物性有很大影响。以渤海胶结疏松的稠油油藏为例,提出了适度出砂提高单井产量的开采方式,并开展了室内实验研究。在调研国内外出砂模拟实验的基础上,利用现有的实验装置,以适度出砂原理为理论基础,与现场实际生产相结合,开展了人造岩芯制作,采用筛析法和直接出地层砂法进行了适度出砂对储层物性影响的室内实验研究。对渤海稠油油藏出砂油井的科学生产和管理具有一定的指导意义。     

人力资源素质对社会生产发展的作用模型

基于X(低 )效率、要素互补激励增值等理论 ,当努力被确定为生产函数的一项输入后 ,教育水平会对劳动生产率造成影响 ;当劳动力决定其工作努力程度时 ,较高的教育水平可以导致较高的劳动力努力水平 ,并可影响和制约增值生产函数。据此建立的人力资源素质对社会生产发展的作用模型包括一个有形输入和无形输入的生产函数 ,并将生产筹划为一个二阶段连续的进度过程 ,从而证实了人力资源素质可以对生产形成正面或负面的影响。     

基于GP的个人信用评估非线性组合预测模型

个人信用评估对于商业银行控制信贷风险具有重要意义。针对单一模型存在的分类精度不高的问题，需将组合预测模型用于个人信用评估。本文在线性回归和Logistic回归两种单一统计模型的基础上，利用遗传规划（GP）构建了一种非线性组合预测模型。将模型应用于某商业银行的消费信贷数据的分类，其结果表明，基于GP的非线性组合预测模型有效地提高了分类精度，模型的第二娄误判率低，对于商业银行控制个人信用风险具有更好的适用性。