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AR(p)与指数平滑组合预测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文提出一种对铜铳品位进行预测的新方法，以采集的现场数据为基础，采用系统辩识动态地建立了AR(p)模型与三次指数平滑模型，AR（p)模型要求数据对象是平衡时间序列，而三次指数平滑型的数据对象具有随机性，考虑到铜锍品位的波动性，本文将二模型按最小二乘法原理，以组合预测误差平方和为目标函数，通过使误差平方和极小化来确定两种预测方法的优化，建立了一种新的组合模型，在三种模型中其预测误差最小。 相似文献
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简洪钰 《福建工程学院学报》2005,3(1):8-12
采用双曲线法、调整双曲线法和指数法对某小区住宅楼3根试验桩的静载试验结果进行单桩极限承载力预测，并将预测结果与理论计算结果进行对比，分析结果表明：盲目套用《建筑桩基技术规范》JGJ94-94中有关预制桩承载力指标来计算桩的极限承载力是不科学的，其指标也不适合小截面静压预制桩。结合桩基施工终压力和每延米压桩耗能的对比分析，表明桩的竖向极限承载力与终压力存在一定的比例关系但与压桩耗能不存在比例关系。 相似文献
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准确的物价预测是稳定物价的前提之一,及时根据预测结果制定有针对性的宏观经济措施,对维持经济系统的有效运行、保证居民的生活稳定有着重要的意义.文章分别采用回归预测法、ARMA时间序列预测法、VAR模型预测法和BP神经网络预测法四种单项预测方法和最优非负可变加权系数组合预测法对我国物价走势进行预测,并将预测值进行对比分析,得出最优非负可变加权系数组合预测方法能够综合各单项预测方法的信息,有效提高预测精度,该模型可以用作我国物价走势预测的模型的结论. 相似文献
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组合预测是一种综合利用各单项预测方法所提供的信息的预测模型,它是提高预测精度的有效途径.为预测河南省2005、2006两年的铁路客运量(万人),先利用直线趋势预测法,预测出河南省2005、2006两年度的铁路客运量分别为5712.285,5912.817;然后再利用灰色预测法,预测出河南省2005、2006两年度的铁路客运量分别为 5888.52,6113.56;进而采用熵权法将直线趋势预测法和灰色预测法所得的预测结果,通过选取适当的权重进行加权平均,建立起组合预测模型,并预测出河南省1998-2006年的铁路客运量分别为5793.35,6005.16,而河南省2005、2006两年度的实际铁路客运量则分别为 5879,6465.最后,为比较上述3种预测方法的优与劣,通过分别精确计算3种预测模型下的预测精度,表明组合预测法取得了更好的预测效果. 相似文献
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指数平滑预测和离散灰色模型是两类不同特点的预测方法.考虑到单项预测方法的局限性,提出了利用指数平滑预测和离散灰色模型的统计组合预测方法;进一步利用相关系数这一相关性指标确定组合预测模型的权系数;最后通过一个应用实例分析了统计组合预测方法的预测精度,并说明了该方法的有效性和可行性. 相似文献
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用光弹性法和位错法两种方法求解工程断裂力学中的应力强度因子K1，通过实验法和数值解法所得结果相比较，可得其解值与实际均基本吻合，满足工程实际要求。这两种方法都具有简单方便的特点。 相似文献
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利用指数平滑法的有关内容，给出相应的数学模型。然后，运用一次指数平滑法对漯河市科技成果产出进行预测，结果显示，该方法的实际应用是令人满意的。 相似文献
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直线与二次曲线位置关系的判别，现在一般的参考资料都是利用判别式．众所周知，利用“△”法计算量往往很大，那么有没有比较简便一点的方法呢？受直线与圆位置关系的距离判别法的启发，可得到以下两个定理．定理1设双曲线的虚半轴为b，两个焦点F1，F2到直线l（l不平行也不重合于双曲线的两渐近线）的距离分别为d1，d2（1）若F1，F2在l的异侧，则l与双曲线相交、相切和相离的充要条件分别是：d1·d2＜b2，d1·d2＝b2和d1·d2＞b2．（2）若F1，F2在l上或l的同侧，则l与双曲线必相交．证明设双曲线方程为＼一头一1，（l）一。。——，——… 相似文献
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在单一预测不能满足精度要求的情况下,组合预测通常是首选方法.传统的组合方法之外,用神经网络进行组合预测,效果更佳.文中以全国天然气消耗量为例,利用BP神经网络将非线性回归、指数平滑和灰色三种方法的预测结果作为输入,原始数据作为期望输出进行组合预测,得出令人满意的精度结果.又将之与传统的EW、MV方法组合的结果进行比较,各项误差均有大幅度降低. 相似文献
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Analysis of keystroke logging data is of increasing interest, as evident from a substantial amount of recent research on the topic. Some of the research on keystroke logging data has focused on the prediction of essay scores from keystroke logging features, but linear regression is the only prediction method that has been used in this research. Data mining methods such as boosting and random forests have been found to improve over traditional prediction methods such as linear regression in various scientific fields, but have not been used in the prediction of essay scores from keystroke logging features. This article first provides a review of boosting, which is a popular data mining method. The article then applies boosting to predict essay scores from a large number of keystroke logging features and other predictor variables from two real data sets. 相似文献
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Cindi Mason Janet Twomey David Wright Lawrence Whitman 《Research in higher education》2018,59(3):382-400
As the need for engineers continues to increase, a growing focus has been placed on recruiting students into the field of engineering and retaining the students who select engineering as their field of study. As a result of this concentration on student retention, numerous studies have been conducted to identify, understand, and confirm relationships between student attributes and attrition. Methods of prediction have also been evaluated and compared. Utilizing the attributes found in previous studies to have correlation with student attrition, this study considers the results of three different prediction methods—logistic regression, a multi-layer perceptron artificial neural network, and a probabilistic neural network (PNN)—to predict engineering student retention at a case study university. The purpose of this study was to introduce the PNN to the study of engineering student retention prediction and compare the results of the PNN to other commonly used methods in this field of study. The accuracy, sensitivity, specificity and overall results for each method are reported, compared, and discussed as the major contribution of this paper. 相似文献
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以工程实际应用为研究背景,注重试验数据变化规律的研究,分析薄壁结构失稳试验曲线的固有特征,提出以曲线的斜率为零确定薄壁结构屈曲荷载的新方法;同时提出了利用灰色多项式拟合曲线割线的斜率建立灰色预测模型的新思路,可解决GM(1,1)模型无法解决的预测值为零或趋于无穷大等禁区内的问题;试验数据分析结果表明,GPM方法是预测这类问题的有效方法之一。 相似文献
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邹为彬袁玉珠 《福建工程学院学报》2015,(4):351-356
针对灰色模型在建筑物沉降预测中存在的不足,对传统的灰色模型进行改进,提出利用时间差法和Newton插值法将非等间距的原始数据序列转换为等间距数据序列,然后采用GM（1,1）模型和两种加权法对等间距数据进行建模的预测方法。并通过实例进行精度分析,实例证明利用Newton插值法构造等间距数据,采用基于时间加权的模型对沉降进行预测具有较高的精度。采用该模型对建筑物沉降趋势进行预测,为施工决策起到良好的参考作用。 相似文献
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波动率预测的参数方法与非参数方法比较 总被引：1，自引：1，他引：0
对人民币／欧元汇率一阶差分数据建立了GARCH（1,1）模型,并在此模型基础上计算了条件方差;然后,在非参数自回归模型基础上,运用非参数局部线性估计方法计算出了条件方差;最后,运用两种不同的方法进行了比较,结果表明非参数方法的预测效果要优于参数方法的预测效果． 相似文献
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混沌时间序列单变量和多变量重构的预测比较 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了多变量混沌时间序列相空间延迟重构中延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法，给出了多变量混沌时间序列的局部平均预测法，局部线性预测法和BP神经网络预测法等3种非线性预测方法．通过Lorenz系统的仿真计算表明，无论用3种非线性预测方法中的哪一种，多变量混沌时间序列要比单变量混沌时间序列的预测误差小得多，即使前的数据长度只有后的一半，前的预测误差也要小很多．另外从预测误差最小的角度验证了多变量混沌时间序列相空间延迟重构中延迟时间间隔和嵌入维数选取方法的有效性． 相似文献
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随着Web服务数量的急剧增长,如何在大量功能相似但非功能属性各异的服务中选择满足用户个性化需求的服务是亟需解决的问题。基于QoS（Quality of Service）预测的服务推荐方法成为研究热点。然而, QoS数据的稀疏性和“冷启动”问题阻碍其发展。针对当前主流的QoS预测模型预测精度不高和收敛速度较慢等问题,提出一种基于随机游走模型和矩阵分解技术的混合QoS预测方法。该方法首先基于矩阵分解获得用户及服务的潜因子矩阵,并将用户潜因子矩阵转化为用户相似度矩阵;然后基于用户相似度矩阵并结合Web服务的网络位置信息,使用随机游走模型提高用户相似度矩阵的准确性;最终结合协同过滤方法与矩阵分解模型进行QoS预测。在真实数据集上实验,结果表明,与当前主流的QoS预测方法相比,该方法具有更高的预测精度和效率。 相似文献
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基于小波变换的跨膜蛋白跨膜螺旋区段预测 总被引：3，自引：0，他引：3
1 Introduction In existing genome databases ,about 20 %-30 %ofgenetic products have been esti mated as encodedmembrane proteins[1]. However , about 30 % of allproteins are membrane proteins inliving cells .The TMproteins play ani mportant role especiallyi… 相似文献
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通过对房地产建设项目水土流失量适用的预测方法的研究,提出了新增水土流失量以及弃渣流失量的预测方法适用性排序。研究表明,房地产开发建设项目中新增水土流失量预测方法适用性优先顺序：土壤分类级标准法—专家经验法—类比法;在弃渣流失量预测上：专家经验法—类比法—实地测量法。 相似文献