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101.
工程投资估算是基建工程能否顺利进行的重要影响因素。分析了高校基建项目及其工程投资估算的传统方法,介绍了灰色预测理论及其数学模型,并以某高校学生宿舍基建工程为例,探讨了灰色预测理论在高校基建工程投资估算中的应用。研究结果表明,灰色预测理论在较少同类工程历史数据时有较好的预测精度,适用于高校基建工程投资估算场合。  相似文献   
102.
基于灰色系统理论的浙江省出租车车辆预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用灰色系统理论的预测方法,以2002-2007年浙江省出租车车辆数为基础数据,建立了浙江省出租车车辆数预测模型,并在此基础上对浙江省未来的几年出租车车辆数进行了预测。  相似文献   
103.
科学准确地预测铁路客运量是制定铁路网规划的基础。以全国铁路客运量的历史数据为基础,采用灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型进行组合优化,建立了基于IOWGA(Induced Ordered Weighted Geometric Averaging)算子的组合预测模型,并对组合预测模型进行了检验,检验结果表明,组合预测模型是有效的、可靠的,具有较高的精度,可对我国的铁路客运量进行预测。最后利用所建立的预测模型预测了2008年--2010年我国铁路客运量。  相似文献   
104.
[目的/意义]从学术新人中发掘出有潜力的学术新星是一个很有意义的问题,其对人才引进、项目评审、审稿人选择等实践具有重要作用。[方法/过程]在基于合著影响力发掘学术新星的基础上,深入分析学术新人的合著者群体,利用合著者多样性因子来度量合著者群体的特征,采用经济学中常用的两种双因素效用函数,构建出两个综合考虑合著者多样性和合著影响力两个因素的学术新星预测指标。[结果/结论]文章提出的预测指标综合考虑了合著影响力和合著者多样性两个因素。实验结果表明该方法预测出的学术新星在十年后具有更大的被引次数,且这两种预测指标的实际效果十分接近,具有同等的预测性能。  相似文献   
105.
设计前沿技术预测总体思路是开展前沿技术预测的重要基础和前提条件。文章分析了前沿技术预测主要作用和特点,研究了前沿技术预测概念和目标,提出了"识(Identity)-研(Research)-决(Decision)"前沿技术预测总体思路,详细描述了前沿技术识别、研判和决策的方法和步骤,分析了由构建技术树、确定重点和精准跟踪等组成的前沿技术识别初步思路,构建了基于"技术概率+技术影响"的前沿技术研判矩阵,提出了前沿技术决策的初步思路。研究结论可为科学实施前沿技术预测工作提供理论参考和借鉴。  相似文献   
106.
针对粒子群优化算法早熟、易陷入局部收敛的问题,提出一种克服早熟的粒子群算法.该算法在标准粒子群算法基础上加入极值扰动和自适应调整系数,使其易于跳出局部最优.又分析了灰色GM(1,1)预测模型的局限性,提出了一种带极值扰动的自适应调整惯性权重的改进PSO优化灰色模型AdPSO-GM,并将此模型用于数据预测挖掘研究中.最后,通过一个实例对所提方法进行验证,结果表明,本文所给模型具有较高的预测挖掘精度.  相似文献   
107.
在经济增长中制造业增长是重要组成部分,影响制造业经济增长的因素很多,在分析时常用多元回归分析方法,但有时建立的回归模型拟合效果不好或不合理。为此文中利用多元统计分析方法中的主坐标分析方法,给出无多重共线性的一组互不相关的主坐标,然后建立趋势面回归预测模型。文中建立了苏州制造业经济增长预测模型,实例表明效果很好。  相似文献   
108.
为了对大坝的运行情况进行安全的、实时的监控,根据大坝安全监控的理论知识,本文提出了一个基于时间序列模型预测。文中介绍了时间序列法原理,提出预测模型。  相似文献   
109.
利用dmey小波变换、db4小波变换将柳江年径流总量及年最大径流量时间序列分别分解为不同尺度的频率信号,再使用传统时间序列分析方法对径流分解的频率信号分别设置参数并进行预测,最后利用小波逆变换对预测结果进行重构,以此建立年径流总量、年最大径流量预测模型.与只采用传统的时间序列预测模型对比,联合了小波变换的方法均获得更精确的预报结果.计算结果表明将小波变换运用于径流时间序列的预测能有效提高径流变化趋势预测的准确率,预报的稳定性以及精确度均能明显改善.  相似文献   
110.
针对传统的单个RBF神经网络集成中个体的隐节点个数和初始参数难以客观确定的不足,为了提高泛化能力,提出一种以高斯核函数的混合优化的RBF神经网络的方法,首先引入正交最小二乘法动态客观的获取数据中心的个数、数据中心及权值;然后通过计算隐层中心点间最小距离作为扩展常数;最后使用剃度法调节权值、中心及扩展常数使网络参数和结构达到最优.该方法结合了正交最小二乘法和剃度算法的优点,通过从结构和算法两方面的调整提升了单个的传统的RBF网络的性能.并将上述优化混合的RBF神经网络与主成分分析方法相结合建立模型.本文以广西5月逐日降水事先初选的众多预报因子进行主成分分析算法提取有效的几个综合因子,然后使用混合算法优化的径向基网络建立降水预测模型.结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报,具有一定的普遍适用性.  相似文献   
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