三种预测模型的比较与研究

通过对某地区自然灾害造成的损失数据的预测,针对灰色预测模型GM(1,1)预测精度问题展开了一系列研究.采用直线插值法将非等时距数据进行等时距变换.通过后验差验算线性回归模型、指数回归模型和GM(1,1)模型的预测等级,验算结果表明指数回归模型的预测等级与GM(1,1)的预测等级都处于最优级,线性回归预测等级为不合格.为进一步研究GM(1,1)和指数回归预测模型的预测精度,将两者的预测相对残差绝对值进行对比分析,结果表明GM(1,1)整体预测精度比指数回归模型略高.     

民用客机飞机机体设计费用预测模型研究及敏感性分析

由于普通飞机机体设计费用计算模型不涉及费用与飞机各主要性能、物理参数的关系,且无法便于进行相关敏感性分析,为了解决以上问题,提出了多种建立飞机机体设计费用预测模型的方法.针对民用客机飞机机体设计费用与客机各个性能物理参数,运用神经网络、线性回归、对数线性回归等不同的建模方法建立相关的费用预测模型,并对各模型通过实际值与预测值进行精度比较,得出最合适的预测模型.最后针对模型中各个输入参数进行敏感性分析.结果表明,通过这些方法能够建立起精度较高的飞机机体设计费用预测模型,为飞机设计研究人员提供相关的参考.     

基于PC-Kriging模型与主动学习的齿轮热传递误差可靠性分析

为提高齿轮热传递误差可靠性分析的计算效率和精度,提出了一种高效的基于PC-Kriging代理模型与主动学习函数LIF相结合的可靠性分析方法.采用多项式混沌展开(polynomial-chaos-expansion,PCE)替代传统Kriging模型的回归基函数来增强预测模型的全局近似精度,并利用Kriging模型来捕捉预测模型局部特征的能力.采用最小角回归(LAR)构建回归基函数的最优多项式数量集,同时用Akaike信息准则(AIC)来确定最优的截断集合.并采用一种主动学习函数LIF选择每次迭代的最佳样本点以提高模型收敛效率.通过齿轮热传递误差算例表明:与传统的Kriging代理模型相比,所提出方法在保证精度的同时可以极大地减少预测模型可靠性分析中的学习次数.     

两种工况下电主轴热误差的组合预测模型

为了有效地提高数控机床电主轴热变形模型的预测精度,在2种典型工况下,根据电主轴结构热变形的产生机理,提出了一种基于模糊逻辑的组合预测模型.该模型综合了由自回归分析理论和灰色系统预测理论所建立的热误差模型,采用模糊逻辑选取权值,使各单项预测模型能够扬长避短,从而增强了组合预测模型的泛化能力.通过对电主轴热变形工况下的实验结果与计算结果的比较表明,在单项预测模型中的工况1下,灰色系统预测模型的相对误差较小(6.9%),在工况2下,自回归预测模型的相对误差较小(12.1%),而组合预测模型在2种工况下的相对误差分别为2.2%和8.9%.因此,组合预测模型具有较高的精度和较强的鲁棒性.     

ARIMAX多元时间序列和BP神经网络组合模型在居民消费结构预测中的应用

将动态回归模型ARIMAX和BP神经网络算法进行结合,设计了一种组合预测模型,研究人口结构指标对我国居民消费结构的影响发展趋势,通过实证预测检验了组合预测模型在居民消费结构预测中的有效性.研究发现,组合模型在预测精度上更优于其他两个单项预测模型,因此这个组合预测模型具有良好的预测性能.     

一种组合预测模型及其应用

在分析宏观经济灰色预测模型、BP神经网络预测模型、回归分析预测模型等基础上,结合西安市宏观经济预测模型指标GDP的历史数据,采用最小二乘法求权系数的方法,建立并检验了一种组合预测模型.实验证明该模型的预测精度有显著提高.     

基于BP神经网络的建筑施工事故非线性组合预测

以建筑行业百万元产值死亡率为预测对象,建立了非线性回归模型、三次指数平滑模型、灰色模型、线性组合预测模型和基于BP神经网络的非线性组合预测模型.结果表明,该非线性组合预测模型的拟合及预测精度均较其它模型有明显提高,能够有效地综合利用各单项预测模型所提供的信息,证明了该模型适用于对建筑施工事故的宏观预测,为非线性组合预测模型的构建提供新的思路.应用该模型对2014-2016年全国建筑施工百万元死亡率进行预测,计算结果表明,未来几年建筑业安全生产将会保持在一个较稳定的水平.     

灰色系统非线性回归电力负荷预测

传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果会变差。针对这一缺陷,提出了一种改进的基于灰色系统的非线性回归预测模型。将非线性回归与GM(1,1)模型二者的优点相结合,利用GM(1,1)模型计算参数初始值,进而对其进行非线性回归分析预测电力负荷值。电力负荷预测实例表明该模型具有较高的预测精度和较广的应用范围。     

基于GMDH的宏观经济短期预测模型

传统的宏观经济短期预测研究通常基于定量或定性预测模型,而GMDH 算法兼具定性定量的特点,建立了基于GMDH 自回归模型的混合预测模型数学模型来进行宏观经济短期预测,应用相关的统计数据做实证分析,将所得结果与传统GMDH模型、二次自回归模型进行了比较.结果表明,本文提出的混合预测模型具有良好的预测精度,是一种有效的宏观经济短期预测手段.     

基于Gumbel极值理论的钢绞线腐蚀疲劳寿命预测

目的预测钢绞线的腐蚀疲劳寿命,探究蚀坑深度对其寿命的影响.方法基于Gumbel极值理论,对实测蚀坑数据进行分析,建立蚀坑深度和钢绞线腐蚀寿命之间的回归模型.结果得到了钢绞线腐蚀寿命预测模型,并将其运用于实际的工程算例中,所得结果通过K-S检验和回归分析,说明了该模型的合理性.结论该预测模型的计算较为简便且具有一定精度,弥补了采用繁琐的断裂力学理论直接推算拉索构件寿命的不足.