人才预测方法在高校人才预测中的应用

介绍了高校人才预测的方法和原则，并运用回归预测、灰色预测、马尔科夫预测等方法对某高校2005～2010年的专业人才数量和人才的学历结构进行了预测，预测结果符合人才发展规律，切实可行。     

试析道路交通事故预测

道路交通事故的预测与预防是提高道路交通安全水平的主要手段之一,是落实科学发展观、在交通领域创建和谐社会的具体体现。为了科学、有效地对道路交通事故进行防控,推进道路运输安全水平上一个新台阶,系统介绍目前常用的道路交通事故预测方法,并对这些方法进行了比较评述;同时介绍事故预测的要素、程序以及预测方法的选择等。     

预测的哲学思考

通过对预测的历史评述,提出了预测的本质是人类对自然的无知与征服自然欲望的矛盾的外现。它是先于科学发展的,是科学发展的推进器和助产婆,但又受科学发展水平的影响与制约。指出了预测研究的对象是非平衡开放系统,基于Internet智能化预测支持系统是预测研究的重要发展方向。     

美元、日元、英镑的中长期汇率预测方法研究

文章运用组合预测方法对中长期汇率走势进行分析 ,并根据贝特斯 (Bates)和格朗格 (Granger)提出的组合预测方法 ,对美元兑日元、美元兑英镑的中长期汇率进行了预测 ,提出组合预测为一种较好的方法。     

试析道路交通事故预测

道路交通事故的预测与预防是提高道路交通安全水平的主要手段之一，是落实科学发展观、在交通领域创建和谐社会的具体体现。为了科学、有效地对道路交通事故进行防控，推进道路运输安全水平上一个新台阶，系统介绍目前常用的道路交通事故预测方法，并对这些方法进行了比较评述；同时介绍事故预测的要素、程序以及预测方法的选择等。     

汽车销售混合预测方法研究

市场分析和预测已成为企业重要的决策依据和手段。就汽车销量问题提出了一种ARMA模型与RBF神经网络相结合的混合预测方法。采用ARMA模型对汽车销量趋势进行初步线性预测,利用RBF神经网络对线性预测的残差建模,得到非线性预测,两部分预测输出和为总的预测值。该方法既体现了销售量数据间的线性关系, 又揭示了数据内部的非线性特征,克服了单一方法的局限性,提高了预测精度。仿真结构分析表明,该方法预测效果最佳。     

股票指数模糊随机预测与灰色预测实证比较研究

灰色预测和模糊随机预测是两种不同的对股票指数进行预测的方法。灰色预测模型出现的较早,模糊随机预测模型是近年来才被应用在对股票指数的预测当中。为了找出能够更加准确和能够得到更接近于真实值的较优预测模型,分别依据灰色预测模型和模糊随机预测模型,以2009年全年的每日60分钟沪深300指数为样本进行了实证研究。研究发现,采用模糊随机预测模型得到的预测结果中有71%比采用灰色预测模型得到的预测结果更接近于真实的股票指数。研究结果表明,在对股票指数实时预测准确度方面,模糊随机预测模型优于灰色预测模型。     

中国民用汽车保有量的短期组合预测

国内外对中国汽车保有量预测的研究很多,但由于各种假设不同而偏差较大。组合预测方法的出现,结合了不同预测方法的优点,提高了预测精度。文章运用Logistic模型拟合中国汽车保有量的增长,将其增长期划分为三个阶段,低速增长期,快速增长期,平稳增长期,以此指导灰色预测合理选取数据,对中国的汽车保有量进行短期预测。该预测方法只涉及市场最大汽车保有量的估计,尽可能地避免了传统预测模型中预测参数选取主观化的缺点。预测结果显示我国汽车保有量已经进入快速增长期,2015年将突破1亿9千万辆。     

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。     

基于时间序列分析的股价预测

基于收盘深发展股票价格的实际数据资料,通过对实际样本数据的预处理,确认股票价格序列为平稳非白噪声序列的基础上,利用SAS/ETS软件,采用ARMA方法,建立时间序列预测模型。应用的结果表明：本预测模型考虑了各种随机因素的影响,与实际状况有较高的吻合度,对动态数据进行预测是可行的,对于经济统计预测有一定的实用价值。     

Stone—Geisser检验在顾客满意度中的应用

偏最小二乘法（PLS）模型对数据没有做任何的分布假设，因此基于分布假设的统计检验方法无法实现对PLS模型预测效度的度量。采用非参数检验方法——Stone-Geisser检验，通过盲目（Blindfold）过程进行预测效度的度量。使用MATLAB软件实现了两种Stone-Geisser检验——公因子方差检验与冗余检验。在地税部门顾客满意度应用中，Stone-Geisser检验结果与PLS模型其他结果保持内在一致，从而表明检验方法是有效的。因为Stone-Geisser检验基于交叉验证技术，因此非常适合作为PLS模型的基准检验方法。     

基于突变理论的油气井出砂预测新方法

根据弹塑性力学理论建立了考虑渗流情况下的油气井井眼围岩的势能函数，以该势能函数为基础，应用突变理论的尖点突变模型研究油气井的出砂物理过程，进而建立了出砂预测的全新数学模型，求取无砂生产的临界流速，并在此基础上对影响出砂的敏感性因素进行了分析。首次引入突变理论对油气井出砂机理进行分析，建立了无砂生产临界流速的全新求解方法。实例表明该模型的计算结果可靠，敏感性分析表明塑性区的污染是出砂的主要原因。相对以往出砂预测模型，该模型考虑的因素更多，计算结果更可靠。应用突变理论研究油气井出砂机理为出砂预测提供了新的研究方法。     

基于单神经元的非线性单值预测控制

利用单神经元构造被控对象的预测模型,给出了基于单神经元预测模型的单值预测控制算法,证明了该算法具有结构简单、运算量小、速度快的特点.通过理论分析给出了神经元学习收敛的充分条件.仿真结果表明了该算法的可行性.     

基于概率Tubes的Markov跳变系统的随机预测控制

针对一类带有随机干扰的Markov跳变系统,考虑状态概率约束,提出一种随机预测控制方法.采用Tube技术,将概率约束转化为递推可行的概率Tubes,基于概率Tubes设计的控制器,保证闭环系统随机稳定.仿真实例验证了本文方法的有效性.     

GA改进的统计组合模型在个人信用评估中的应用

将分类精度作为遗传算法的适应度函数,利用遗传算法改进了基于线性回归和Logistic回归的统计组合预测模型,并将其应用于个人信用评估。结果表明,遗传算法改进后的组合预测模型在总分类精度和两类误判率方面都低于单一模型以及基于误差平方和最小的组合预测模型。利用遗传算法改进组合预测模型并用于个人信用评估是具有优势的。     

多变量过程自组织学习控制新方法及其实时实现

本文论述一种利用相联存储器系统的多变量自组织学习控制新方法及其实时实现。在线学习包含两个步骤:被控过程的动态输入—输出特性用仿视感控器的方式逐步存入一个相联存储器中,用来作为预测过程模型;依靠一种特殊的输出预测算法,利用预测过程模型并通过单步超前性能指标最优化来规划控制策略,经教练后的控制策略以同样的方式存入第二个相联存储器中。文中提出了一种特殊的采样和更新方法。通过仿真和实时应用证明了所述学习控制新方法的可行性。     

Henon混沌系统的控制研究

运用数值仿真的方法,研究了两种Henon混沌的控制方法,一种以不确定差分方程为预测模型,预测模型参数通过折息法在线辨识得到,一种带有终端滑模等式约束的预测控制算法。仿真结果表明这两种方法的有效性。     

基于多目标FCS MPC的永磁同步发电机MTPA控制

永磁同步发电机系统常用控制策略是电压外环和电流内环的双闭环矢量控制,在实际PI控制中,控制效果对系统参数的依赖度较高,且不同工况下最优PI参数不同,因此在变工况控制情况下控制效果不佳。课题组针对永磁同步发电机的最大转矩电流比（MTPA）控制,提出了一种基于多目标有限集模型预测控制(FCS MPC)的MTPA控制方法,在FCS MPC基础上,通过多目标优化建立代价函数,实现转矩参考值跟踪、MTPA优化控制和最大电流约束,可以代替传统的基于双闭环的矢量控制及电流模型预测控制,具有较强的鲁棒性和良好的动静态性能。通过MATLAB/Simulink仿真分析及基于STM32F407IGT6的硬件系统的实验对比,验证了方法的可行性,有效实现了永磁同步发电机的MTPA控制。     

预期推理构建中文本制约效应的实验研究

本实验探索当文本中有两个情境模型时,读者是否会注意到两个情境模型的不同权重。实验结果表明,如果精细阐述强支持性语境以提高强支持性语境的激活水平,读者会即时产生因果性预期推理。如果插入的情境模型的信息与主角目标无关,不是在因果链上的结点,也不会影响预期推理即时产生的可能性,读者仍然会即时产生预期推理。