关于负荷预测的特点及其方法分析探讨

负荷预测是城网建设改造规划的基础,与用于调度的短期负荷预报不同,城网规划用的负荷预测,主要预报馈线的负荷年增长率及基于地产使用和社会经济因数所决定的今后负荷水平.城网建设改造工作中,投资最大的是依据负荷预测所进行的一次系统的变电站、开关站和线路的建设改造.     

论军队思想政治教育的超前性

强化军队思想政治教育的超前性，发挥其预测作用，是我们各项工作取得成功的重要保证。加强思想政治教育的“超前性”能增强思想政治教育的先导性、主动性和针对性。思想政治教育的“超前”是可行的，它可以从马克思哲学、心理学方面找到依据。在实践中加强军队思想政治教育超前性，一是要转变思想观念，以增强预测的思想保障；二是要提高自身素质，增强预测的人才保障；三是要运用科学手段，增强预测的技术保障。     

结合Gauss级数对时间序列中奇异值预测

时间序列数据奇异值的预测一直受到学界的关注.利用具有特殊性质的正交级数模型--Gauss模型,与时问序列模型相结合建立混合模型,能较好地预测具有奇异值的时间序列数据.并通过模型的实际运用,证明了模型的可行性和有效性.     

基于DTCWPT分频特征和BiLSTM的滚动轴承剩余寿命预测

针对滚动轴承退化状态不稳定和传统退化指标不能准确描述轴承退化状态从而导致预测精度不高的问题，课题组提出一种基于快速谱峭度与双树复小波包DTCWPT结合双向长短时记忆网络BiLSTM的轴承寿命预测方法。该方法首先使用快速谱峭度计算故障中心频率；然后使用双树复小波包对信号进行分频处理，选取包含故障中心频率的分频带重构信号提取退化特征，并通过时间相关性、鲁棒性进行特征筛选；最后使用BiLSTM进行寿命预测。试验结果表明课题组所提出的预测方法可以准确预测轴承剩余使用寿命，对比LSTM方法进一步验证了课题组所提方法的有效性。     

以广义回归神经网络预测共同基金报酬

鉴于近年来许多相关文献成功地运用广义回归神经网络进行财经方面的预测,以及国内共同基金净值之预测与报酬率评估。通过搜集国内基金资料,以灰关联分析法进行各基金投资绩效分析,挑选投资绩效良好的共同基金作为投资标的;再以广义回归神经网络建立预测模型,与灰预测模型、多元回归模型进行预测能力及报酬率的比较分析。5种预测绩效评价指标、5组数据交互验证散布图及报酬率分析表明:广义回归神经网络在预测能力及预测报酬率上均有很好的表现。     

福建省科教投入对GDP影响的实证分析

本文主要以福建省1990年到2004年教科研投入与GDP之间的数据关系为依托,借助计量经济模型,运用OLS~2原理,说明科教投入在福建GDP增长过程中的重要贡献,并作比较分析,为加强科教兴省,促进海峡西岸经济区建设提供事实与理论依据。     

一种旅游需求多因素动态粗的预测模型

对旅游业来说,需求是其赖以存在和发展的关键因素.根据游客人数的多少,旅游接待地可相应确定旅游接待服务设施规模,因此对旅游需求进行预测是很重要而且是十分必要的.本文基于粗糙集理论,提出了一种旅游需求多因素动态粗预测模型.     

房地产投资项目物元风险的评价模型

文章运用物元分析理论,建立全新房地产投资风险程度评价完整模型。从构建房地产投资项目风险经典域、节域、待评物元入手,建立关联度计算模型,提出风险程度评价准则。实例计算验证房地产项目投资风险影响程度物元评价模型的可行性和合理性,物元论评价模型是房地产项目的全面技术经济评价模型,有重要的现实意义。     

论投资项目的投资风险

投资是企业发展生产和经营的必要手段,是提升企业核心价值和自主创新的必经之路,但是投资风险必然存在。针对投资项目不同阶段所面临的主要风险,应强化风险管理基本程序,以降低投资风险。