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1 前言目前对经济发展进行预测常用的方法有计量经济模型等,但是,其预测模型对历史数据大都有很强的依赖性,而现有的历史数据对经济发展的反映能力是有限的。为了建立在功能上更加准确地反映现实经济系统的模型,我们选用了结构依存型的系统动力学模型对佳木斯市经济发展进行了中长期预测。佳木斯市是黑龙江省东部地区经济文化的中心城市,而且是全国国民经济新核算体系的试点城市,这为本模型的建立和经济预测的进行提供了有利条件。 相似文献
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时间序列趋势外推是定量预测的重要方法,利用它的关键是要有能真实地反映预测对象的历史数据及选取合适的预测模型。本文主要讨论二个问题;1、数据的鉴别,2、根据数据选择拟合曲线的类型。 相似文献
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2.时间序列分析当产品或生产线有若干年合适数据可循,其相互关系和发展趋势清楚且相对稳定时,这是一种有效的统计技术。历史数据有效时,预测人员运用这些体现过去性能的数据,获得当前的变化趋势(如销售率)并了解其增长或下降的速度。这是统计预测的基本原则之一。实际上也是所有涉及历史数据的预测技术的基本 相似文献
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针对汽车零部件销售量的预测开展了预测模型建模的研究,从销售历史数据特征研究入手,建立、选择并优化预测模型。利用BP神经网络、RBF神经网络和基于差分进化的BP网络,分别建立3个不同的预测模型。采用基于最小二乘准则,将取得的3个预测模型合成为一个复合模型HANNFM。由此建立的复合模型,具有稳定性好、精度较高等特点。试验验证了它是一种有效的汽车零部件销售量预测的预测方法,对决策者有一定的参考价值。 相似文献
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组合预测理论与建模技术对于信息不完备的复杂经济系统有一定的实用性,鉴于房地产价格的复杂性和非线性的特征,利用成都房地产价格的历史数据,分别采用改进的灰色预测模型、RBF神经网络模型建立了成都房地产价格的单项预测模型,并对单项预测模型的优缺点进行了比较分析。采用标准差法进行权重分配,将两个模型进行组合,建立了成都房地产价格的组合预测模型。运用该模型对成都未来5年的房地产价格进行了预测。 相似文献
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城市用水量预测在城市建设规划、输配水系统的优化调度中具有重要的作用,天气、季节、节假日及不可预见因素对短期用水量影响较大,而其它因素则对长期用水量影响较大。城市用水量变化规律曲线是描述一个城市用水量变化规律的一种简单、直观的方法,它可以以曲线的形式给出用户小时用水量或日用水量变化的统计结果。其对供水管网系统模型水力计算有重要的作用。常用水量预测方法有两类：一类是因果解释性预测方法,另一类为历史数据法,都能够有效的预测城市用水量。 相似文献
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冶金过程中的温度控制受制于恶劣的环境和离散的温度样点分布,补偿困难,无法精确预测炉内各点的温度;传统的温度预测控制方法采用基于离散样本数据的最小二乘拟合方法,无法滤除冗余量干扰,实现平滑预测;提出一种内插连续预测的冶金精确温控实现方法,在炉内温度离散采集的基础上,通过温度值内插和平滑连续预测的方法,对采样的离散温度进行预测处理,算法沿用了一定的历史数据,具有更佳的预测性能;采用工业纯铁作为测试样本,仿真实验结果显示,基于内插连续预测的方法,炉内系统温度具有更加平滑的预测效果,温度稳定,对于精确温控预测具有很好的应用价值。 相似文献
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关联挖掘在文献借阅历史数据分析中的应用 总被引：12，自引：2，他引：10
介绍了数据挖掘中关联规则的基本概念和方法,进一步讨论和研究了关联规则在图书馆读者文献借阅历史数据分析中的应用。通过实验分析表明,借阅历史数据在经过一定的预处理后,用Apriori关联挖掘算法能挖掘出隐藏在历史数据背后的有用的规则和潜在的信息,这将有利于为读者提供个性化服务和对图书馆的服务提供决策支持。 相似文献
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支持向量机(Support Vector Machines)方法,简称SVM方法。SVM方法是计算机学习的一种新方法,是基于历史数据建立预报预测模型的有效工具。这一方法数学推导严密,理论基础坚实,已经成为预测预报、模式识别、计算智能等领域的热点技术,受到了国内外的广泛关注。作为月降水定量预报方法的尝试,利用那曲县及安多县的月平均常规气象资料及74个环流场资料,利用国家局陈永义老师等开发的支持向量机学习建模预报软件平台(SVM2.0)作了那曲县月降水量预报试验,其结果显示出了该方法有一定的预报能力。 相似文献
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电力系统日前负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的日前负荷预测有助于提高电网运行的安全性和稳定性,能够节约发电成本。随着电力市场的建立和发展,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用。文中系统分析了电力系统日前短期负荷预测的相关方法,包括短期负荷预测传统方法、短期负荷预测智能方法以及短期负荷预测最新方法,对各种不同方法的基本原理和优缺点进行了描述。提出提高短期负荷预测的精度不仅重视历史数据的积累,更应注重选择合适的预测模型,综合预测模型是未来电力负荷预测方法的发展方向。 相似文献
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灰色系统模型在铁路客运量预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
根据历史数据预测铁路未来年份客运量是铁路客运部门制定工作计划的重要依据。基于灰色系统GM(1，1)模型预测铁路客运量，可充分利用给定的少量数据所包含的信息，得到较高精度的短期预测结果。本文以广深铁路公司客运量为例进行了短期预测，并与其他方法相比较，证实了灰色预测模型的有效性。 相似文献