重庆市主要电子废弃物产生量预测研究

以电视机、电冰箱、洗衣机、空调器和家用电脑为主要测算对象,利用BP神经网络模型预测重庆市电子产品的保有量,在此基础上利用市场供给A模型预测重庆市的电子废弃物产生量.结果表明:未来10年,电视机、电冰箱、洗衣机、空调器、家用电脑等重庆市主要电子废弃物产生总量呈现出快速增长趋势,但个体差异明显,且废弃物产生量远远超出现有企业的处理能力.建议重庆市针对各类电子废弃物未来增长趋势和特征对应发展专业化电子废弃物处置企业,重点关注电冰箱和空调器的回收处理,考虑不确定性因素的影响.     

基于BP神经网络的重庆市房价验证与预测

利用2000—2014重庆市人均地区生产总值、总人口数、房地产开发投资等相关数据,建立BP神经网络模型,通过与实际数据进行比较和误差分析,验证该模型在房价预测中的有效性。并预测重庆市2015、2016年的房价,以期给政府部门制定房价宏观调控措施提供参考依据。     

基于SARIMA-GMDH的CPI组合预测模型

文章以2001年1月至2015年2月的我国CPI定基指数为样本数据,首先构建季节乘积SARIMA模型与GMDH自回归模型对CPI进行预测;然后通过自组织数据挖掘理论构建SARIMA-GMDH组合模型再次对CPI进行预测;最后通过模型拟合优度检验与预测能力分析综合评价这3个预测模型,探索各个模型预测效果的差异性,总结评价组合预测法在经济现象中的预测优势.     

基于动态贝叶斯网络的舆情预测模型研究

随着新兴媒体的出现,为了提前并更加准确地判断突发事件网络舆情的发展演化方向,以便做出比较合理的预测监控.文章基于动态贝叶斯网络模型,建立了关于突发事件的网络舆情预测监控模型.通过关联概率的计算,对动态贝叶斯网络中存在因果关系的节点变量进行预测.并以分析2014年上海踩踏事件为例,确定此事件对象中的节点变量,并通过10位专家评分的方式给出了对突发事件网络舆情进行预测的具体操作方法,得到比较合理的预测结果,证明了该方法的可行性和实用性.     

基于Vague集的可信度预测模型

预测技术是现代企业管理中一种重要的辅助决策工具.作为一种管理手段,准确客观有效的预测结果能够指导和优化经营生产活动;作为一种辅助决策手段,能够帮助管理者选对方向.文章利用Vague集理论定义并证明了多项集成算子和运算法则,提供了一种优化的客观准确的获取可信度权重系数算法.并在文献[1]基础上构建了一种优化的基于可信度预测模型的解决方案.     

基于非参数分位数方法对金融风险的研究

文章提出了使用非参数密度分位数方法来计算VaR模型.此方法完全由数据驱动,不需要设定新息项的分布,并同新息项服从正态分布、T分布和GED分布计算的VaR进行对比,得到了比较理想的结果,从而为金融风险研究提供了较有效的参考方法.     

曲线分类建模方法及其在GDP预测中的应用

传统方法解决大规模时序曲线的预测建模问题,需要对每条曲线逐一建模,使得建模工作量相当庞大,在实际应用中缺乏可操作性。文章提出一种解决此问题的新方法——曲线分类建模方法。该方法先减少曲线的模型种类,再进行曲线分类和分类建模,在尽可能保留原始信息的前提下较大程度地降低了建模的工作量。文章阐述了该方法的原理和计算过程,并以应用于多地区GDP曲线的预测案例说明该方法的实用性和有效性。     

利用中水

<正>水质性缺水是当前人们面临的重要问题,针对这一现状,在大力开展节水行动的同时,应积极开发利用新的水源,中水就是首选的"城市第二水源"。中水利用其实离老百姓并不遥远,注意节水的人通常会把洗脸水、洗菜水、洗衣水等等收集起     

交通影响分析中的需求量预测方法探究—以宜昌市猇亭区为例

在交通影响评价的过程中,背景交通需求预测是不可或缺的环节.我国中小城市由于建设程度较低,基础数据常常较为缺乏,难以按照常规发展模式根据现状交通预测未来年限内的背景交通,从而计算交通需求.该文拟探讨此种条件下的交通需求预测方式,并以宜昌市猇亭区某建设项目交通影响评价中的需求预测模块为例,沿用四阶段法模型,并参考建设项目交...     

拓展的联立灰色模型的参数优化方法与模型应用

灰色系统预测常用的模型有GM(1,1)、GM(1,N)、GM(N,1)等,这些模型的白化方程都是单一的常微分方程。然而事物之间及因素之间往往相互制约、相互联系构成一个整体,单一的微分方程有时不能很好地反映这种关系,因此可以建立联立灰色模型。但常规联立灰色模型有时精度不理想,因此需要提出一个新颖的拓展的联立灰色模型。文章给出了两个变量相互影响的拓展的联立灰色模型的参数优化方法及其时间响应方程。实例表明拓展的联立灰色模型精度高,且比常规联立灰色模型更高。