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对风力发电进行有效的预测,可降低电网调度的难度。先对风速历史数据进行小波分解,再针对各小波分量分别建立改进型BP神经网络模型进行预测,最后通过小波重构得到原始风速预测值。仿真结果表明,所提方法能够有效地提高风速预测精度。 相似文献
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以某市公路货运量的历史数据为例,分别采用灰色模型和径向基神经网络模型对公路货运量进行预测。在此基础上,运用有效度理论,构建并联型灰色神经网络模型,并对两模型的预测结果进行加权作为最终预测值,计算结果表明了该方法在公路货运量预测中的有效性。文中还应用马尔可夫链预测模型对组合模型的预测结果进行了分析,增加了预测结果的可信度。 相似文献
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《蒙自师范高等专科学校学报》2017,(3)
采用2006年1月至2016年3月间我国制造业采购经理指数(PMI)和消费者价格指数(CPI)的月度数据,建立VAR模型,通过Johansen协整检验、方差分解等方法,实证检验了制造业PMI和CPI的关联性。实证结果表明,制造业PMI与CPI之间存在双向的传导关系,且CPI对制造业PMI的影响作用较大。最后,根据实证结果提出相关政策建议。 相似文献
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灰色预测模型的研究及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在介绍灰色系统理论的基础上,讨论了灰色预测原理,以中国总人口为例,进行了灰色预测模型的建立和求解,提出了中国人口动态模型;以城市的年供电量为例,利用历史数据,并对电力系统各年的日最大负荷的预测建立了基于残差修正的灰色预测模型.该预测模型是一种基于残差CM预测法的改进灰色模型进行优化的组合方法,能够实现在线预测模型参数,最终的预测结果误差可基本控制在3%之内.经过实例计算,基于残差修正的灰色预测模型在对电力系统的日最大负荷进行预测时,与传统的系统理论方法相比较,该方法计算简捷,具有较高的预测精度,具有很好的实用性. 相似文献
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分类问题一直是数据挖掘、模式识别等领域的重要研究内容,应用大数据技术处理与分析海量数据可实现预测分类。数据科学研究一般过于依赖LGBM和XGBoost,但在某些情况下,线性回归的效果比GBM树更好。采用机器学习中的logistics回归算法对足球比赛历史数据进行分析处理,从而挖掘数据之间的关联。通过对训练集的后视检验得到每种结果的概率,对足球比赛结果进行预测。对决策树和集成算法Adaboost建模,提高了预测准确率。该方法对预测世界杯足球比赛结果具有指导作用。 相似文献
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金融预测旨在对金融历史数据进行分析，构建预测模型，并对未来数据走势作出预测。系统创新性地将最新的深度学习成果与金融预测相结合，提出使用循环神经网络预测金融数据变化的方法。首先介绍了近几年人工智能的突破性成果，以RNN相关技术为基础对系统进行设计，然后通过实验组展示系统预测效果，并对系统获得的结果数据，使用深度学习相关评估算法评估其预测准确性。实验评估结果表明，使用循环神经网络学习与分析历史数据，并将其模型用于预测未来金融数据走势的方案具有较高的可靠性与准确性。因此，深度学习在金融预测领域具有较大发展潜力。 相似文献
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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
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公路客运量和货运量预测是一个复杂的非线性问题,由于影响因素较多,难以用普通的数学方法建模,而建立BP神经网络可以表达这些非线性问题。根据公路客运量货运量历史数据及其相关影响因素数据建立了BP神经网络预测模型。利用实际数据确定网络输入与输出样本,对BP神经网络预测系统进行训练和预测。通过对网络输出预测结果与实际数据的分析,验证了BP神经网络预测系统的精确性和方便性,提高了公路客运货运预测的精确性。 相似文献
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潘奇 《开封教育学院学报》2008,28(1):77-79
历史真实地呈现了中国近现代教育领导的发展历程,解析中国近现代教育领导发展的历史进步性和局限性,以史为鉴,昭示未来,为今天教育领导发展提供历史依据。 相似文献
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廖桂蓉 《江苏广播电视大学学报》2008,19(2):74-78
在广告艺术的诸多因素中,语言是最重要和最有效的。因此,语言在广告中应用恰当与否,可以直接而广泛地影响广告的信度和效度。本文从历史发展的角度,对我国自20世纪80年代以来近三十年关于广告语研究论文作了对比分析,品尝前人的研究成果,探究前人的研究特色,并在此基础上,依据广告学和认知心理学的理论展望广告语嬗变的趋势。 相似文献
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孙雷 《江苏广播电视大学学报》2008,19(5)
回归预测是通过数据库或数据仓库中的历史数据进行数据分析,建立回归模型,进行参数估计,利用模型对所研究的对象进行预测和分析,为经济决策提供依据。以某超市某类商品12个时间段内销售情况表为实例,确定预测模型,使用Maflab软件对模型进行求解,对其预测性能进行评价。 相似文献
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在信用卡业务开展的过程中,银行积累了大量有关客户的人口特征、消费、取现、还款以及催收行为等历史数据,适合采用数据挖掘模型给管理人员提供大量的具有高度预测力的信息.本文讨论了数据挖掘技术在信用卡业务中的业务应用. 相似文献
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logistic模型是一种实用的增长阻滞模型,利用logistic模型根据1978年至2010年年人均收入数据,并结合未来中国经济发展趋势以及国家经济战略规划,预测未来十年中国城镇居民可支配性收入,具有很高的应用价值。 相似文献
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马尔可夫预测方法在预测领域有着广泛的应用．该方法应用的一个重要的问题就是如何估计一步状态转移概率矩阵．在历史资料没有给出系统处于n个状态次数的情况下，给出一步状态转移概率矩阵估计的最优化方法．最后探讨了基于Markov链的最优化预测模型在长江水质预测中的应用，从而表明该模型的有效性． 相似文献
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根据销售预测结果,利用历史资料和Excel中回归分析函数Linest创建财务预测模型,可以确定企业未来的外部融资需求。本文介绍了这种模型的创建与应用。 相似文献
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To improve the accuracy of sand-dust storm forecast system, a sand-dust storm ensemble forecast model based on rough set (RS) is proposed. The feature data are extracted from the historical data sets using the self-organization map (SOM) clustering network and single fields forecast to form the feature values with low dimensions. Then, the unwanted attributes are reduced according to RS to discretize the continuous feature values. Lastly, the minimum decision rules are constructed according to the remainder attributes, namely sand-dust storm ensemble forecast model based on RS is constructed. Results comparison between the proposed model and the back propagation neural network model show that the sand-storm forecast model based on RS has better stability, faster running speed, and its forecasting accuracy ratio is increased from 17.1% to 86.21%. 相似文献
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基于灰色GM(1,1)模型的河南省能源需求量预测 总被引：2，自引：0，他引：2
能源需求预测是制定能源规划的重要组成部分。鉴于能源需求系统复杂性和非线性的特征,本文结合河南省能源需求的历史数据,利用格兰杰因果关系定性地分析了能源需求量和经济的关系,然后用模型预测河南省2008-2015年能源需求量并提出河南省能源发展战略。 相似文献
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用水量是城市发展水平的重要评价指数。鉴于用水量系统复杂性和非线性的特征,结合郑州市居民用水量的历史数据,通过建立优化背景值的MGM(1,n)模型,实例预测郑州市2008至2015年用水量需求并指出城市居民用水量发展趋势。 相似文献