基于数据挖掘的人口数据预测模型综述

论文调查了国内外基于数据挖掘技术的人口数据预测模型。根据预测目的不同对这些模型进行了分类比较,在此基础上综合各模型的优缺点,对今后的研究工作做了进一步展望。     

灰色预测模型的Delphi编程实现

在许多工程系统中，由于灰色模型特有的优点，该模型常常作为预测模型来使用，本文提出了一种基于Delphi的灰色预测模型的实现方法，并给出具体的源程序。     

灰色系统理论在林业用地预测中的应用

根据灰色系统理论,建立了辽宁省某市林业用地的常规GM(1,1)预测模型,并进行了模型精度检验,相对误差最大为0.53%,利用该模型对2003年的林业用地状况进行了预测检验,相对误差为3.65%,小于5%,证明该预测模型预测精度较高,预测效果较好。针对灰色系统理论及研究区域林业用地的特点,提出了在今后林业用地预测时可以在利用GM(1,1)模型进行预测的基础上,叠加国家规划中每年的生态退耕还林量而获得最佳林业用地量预测值的建议。     

基于多模型拟合的西安市生活垃圾量预测

大城市生活垃圾预测是政府环卫部门安全评价、规划和决策的基础。以西北最大城市西安为例,在分析现状基础上得出目前影响西安市生活垃圾产量的三个显著的驱动因子：西安市辖区建成区土地面积、城镇居民人均可支配收入和市区户籍人口。先建立GM（1,1）灰色预测模型和最小二乘法多项式拟合人均可支配收入增长模型,对三个影响因素指标分别进行预测;后建立多元线性回归模型,结合前期三个指标预测值,预测2011-2020年西安市生活垃圾产生量。显著性F检验表明多模型拟合预测合理,预测结果有意义。     

灰色预测在ERP管理中的应用

文章阐述了灰色理论和ERP系统在中国的发展现状 ,并将灰色理论运用到经济预测中 ,利用SCGM(1,h)模型对未来三年中过的主要农产品产量进行了估算 ,结果证明模型的拟合误差很小 ,显示了灰色理论在预测中的优越性。     

数据挖掘在人口GIS中的应用研究

针对人口GIS中的海量人口数据,运用数据挖掘技术对人口信息的时空特征进行研究,挖掘人口数据背后的知识与规律。时间上,通过GM（1．1）、三次指数平滑与一元线性回归模型对人口信息变化趋势做定量研究,以近十年安徽全省年末户籍人口数量为例进行预测,发现安徽未来五年内人口总量平稳增长,人口压力较大。空间上,通过空间自相关理论对人口信息的聚集程度进行度量,以1997—2003年安徽区县人口增长率为例进行探测,依据Moran散点图,Moran’sI为0．1444,发现人口分布在整体上呈聚集状,具有较强的空间自相关。人口信息变化与经济发展、自然地貌有关,将人口信息诸多社会学特征一并纳入地域空间上考虑,通过数据挖掘能可以分析其时空演变规律。     

基于遥感数据的空间目标融合预测模型

提出了一种融合预测模型，把基于全局数据的径向基函数、人工神经网络与基于区域数据的空间采样插值相结合，并通过优化权重组合和修正误差，使得预测误差最小化。利用了多角度成像光谱辐射仪MISR，采集了从2002年—2003年美国大陆26个局部区域的辐射数据，对模型进行了2组气溶胶光学厚度的预测实验。地表特征因为反射能力的不同，导致了预测模型的不同复杂度。结果显示，融合模型能显著地减少陆地上的预测均方差。     

基于COM的通用预测模型库

预测是一种非常有效的数据分析方法.随着决策支持的快速发展,建立起一个通用预测模型库供各行各业的决策支持应用使用变得十分必要.本文提出了通用预测模型库的主要特征,介绍了一个采用COM组件技术实现的通用预测模型库及其在基于数据仓库的经营计划编制过程中的应用.此外,本文还讨论了一个利用COM多态实现的预测模型选择算法.     

基于BP的食品中污染物残留量预测

利用神经网络,根据食品卫生监测部门日常对市场上食物的检测数据,建立污染物分布模型,并对所建立的模型进行适应性检验。     

基于背景值和结构相容性改进的多维灰色预测模型

现有的多变量灰色预测模型的背景值估计误差及模型结构单一是导致该模型预测性能不稳定的重要因素,致使该模型在实际预测领域中应用并不广泛.本文通过分析背景值函数的几何意义,结合积分几何面积公式,提出一种改进的背景值优化方法,使预测模型在背景值系数的选取上更加灵活.在此基础上,模型中加入灰色作用量,提出一种改进背景值及结构相容...     

面向SaaS运营的主成分分析组合预测模型

为了建立面向SaaS运营的预测模型,提出了一种基于主成分分析的组合预测模型并应用于SaaS运营预测中。利用相空间重构预测模型、灰色预测模型和三次指数平滑预测模型这三种单一预测模型,结合主成分分析策略,建立组合预测模型。仿真实验结果表明,基于主成分分析的组合预测模型的预测精度高于各单一预测模型,发挥了各单一预测模型的优势,是面向SaaS运营预测的一种有效方法。     

基于贝叶斯动态预测模型的商品推荐方法

传统的电子商务推荐系统虽然考虑到个性化的推荐,但不能很好的描述用户行为,使得个性化的推荐略显不足。本文提出基于贝叶斯动态预测的模型,并结合Agent技术,很好地建立了用户行为预测模型。该方法以用户历史数据为基础,并结合用户的实时行为建立用户行为预测模型。本文将此方法运用于商品推荐系统中,实验证明此方法能高效地为客户产生个性化的商品推荐集合,优于某些传统方法。     

预测模型获取的遗传算法研究

预测活动是国民经济各个领域及现代生活中常见的行为。如经济增长指标预测、国民产值顶测、生态环境预测、环境质量预测、农作物产量预测、虫害预测、入口增长预测、商业行情展望等等。目前使用     

基于区域性计算机网络专业人才需求预测模型的研究

本文调查了很多人才需求预测模型。根据预测目的不同对这些模型进行了分类比较,并结合西部欠开发、欠发达地区的计算机网络专业的人才需求问题,采用灰色预测方法建立了科学的数学模型进行预测,求解得出一个较为合理的预测结果,并对今后的研究工作做了进一步展望。     

BP网络在Web Crawler中的应用

本文介绍了Web Crawler和BP网络的基本原理,在此基础上,应用BP网络对网页变化的时间间隔进行建模,通过BP算法训练得到一个预测模型,预测出各网页的变化时间间隔,通过与实际采集的时间间隔相比较判断网页是否发生变化.实验证明,BP网络能够有效预测网页变化的时间间隔,指导增量更新.     

灰色NGM(1,1,k)模型背景值优化方法

传统灰色NGM(1, 1, k)模型的参数估计误差是导致该模型精度不稳定的重要因素,研究面向背景值优化基础上的参数估计方法是提高灰色模型性能的重要手段.通过积分变换,得到与NGM(1, 1, k)模型白化方程匹配的灰色微分方程,推导出背景值优化公式,从而构建背景值优化的新NGM(1, 1, k)模型,并从理论上解释新模型能同时模拟严格齐次和非齐次指数增长序列的原因.进一步通过算例和实例验证了所提出的模型均能显著提高序列的模拟和预测精度.     

基于GIS的鄱阳湖自然保护区信息管理系统

利用 GIS 对属性数据和空间数据的强大管理功能,以鄱阳湖国家级自然保护区作为研究对象,将保护区及其周边区域的信息录入 Access数据库,以 ADO.NET建立数据连接,并以 GIS 为平台,用C#语言,建立保护区管理信息系统,可以对保护区信息进行管理维护、分析提取和规划评价等,以支持保护区日常工作的信息管理,为保护区的科学管理和决策提供依据。重点运用灰色预测模型对珍稀物种（白鹤）数量进行预测。