多步变权组合预测法及其应用——以预测我国邮政收入及从业人员为例

针对目前变权重确定没有充分利用已获得的预测信息的实际情况,提出了多步变权组合预测法,并用该预测法对我国2005年到2010年的邮政收入及从业人员进行了预测.多步变权组合预测法通过充分利用已获得的预测信息和多次求解二次规划的方法确定每期权重,并用该权重进行组合预测.结果表明:所提出的组合预测方法合理并具有可操作性;我国未来几年邮政收入将会不断增加,但由于劳动生产率水平的提高和大量富余人员的裁减,邮政从业人员在逐年递减,并且递减趋于缓慢,但我国邮政在促进国民经济发展和吸纳就业人员方面的作用是不容忽视的.     

组合预测方法中权系数的应用研究

针对组合预测方法中权系数的确定问题,提出两种组合预测方法。一种是引入误差评价公式来确定权系数的固定权系数组合预测方法;一种是基于神经网络的误差倒数变权组合预测方法。通过实例分析说明了两种方法的可行性,且结果表明方法比单模型方法预测和传统组合预测方法具有更高的拟合精度。     

基于成分数据作球坐标变换的非负可变权系数的确定

针对传统的确定不可变权系数的组合预测模型未考虑各时点权重变化的特征,引入变权组合预测模型权系数的确定方法;非负可变权系数组合预测模型中各时点的权系数可以被看成一个成分数据,已有研究将成分数据应用于组合预测中,但未对权重为零的情形作深入讨论;考虑将成分数据的球坐标变换方法与组合预测方法相结合,给出一类非负可变权系数的组合预测赋权方法;最后以2017-07-03—2018-05-11美元兑换人民币汇率的开盘价数据验证了确定可变权系数方法的可行性和合理性;结果表明,文中所提出的方法能够有效提高组合预测的预测精度。     

基于区间数距离和ICOWA算子的变权区间组合预测模型

针对预测值为区间数形式,将区间数距离和诱导连续有序加权平均算子ICOWA结合,以ICOWA算子下实际预测序列与组合预测序列的距离最小为准则,构建了变权组合预测模型,并证明了模型的非劣性.最后,通过实例说明了模型能够有效提高预测精度.     

神经网络组合模型在大坝位移预测中的应用

为了提高大坝位移量预测的精度,引入了粒子群优化神经网络的组合预测方法。该组合预测方法以灰色GM(1,1)、回归分析法的预测值及预测结果的平均值作为输入,实际的大坝位移量作为输出,来进行非线性组合。实例表明,粒子群优化神经网络组合预测法的均方误差为1.1946,平均绝对误差为0.7814,均小于单一模型及等权平均模型的相应值,适用于大坝位移量的预测。     

回归分析在具有蠕变特点滑坡变形预测中的应用

应用一维回归分析预测新滩滑坡变形的发展趋势,求得各阶段的累积位移一时间函数,并进一步求得变形加速度和变形速度随时间变化的函数关系。通过具体分析,认为变形加速度可作为蠕变滑坡的一个临滑预警指标,并将新滩滑坡临滑预警指标定为7.5 mm/月²。     

变权组合预测模型在人口增长预测中的应用

以中国人口增长问题为研究实例,利用1996～2007年各年的全国人口总数数据,采用变权组合预测方法对历年人口总数进行模拟,并进行预测,希望能够为我国解决人口问题提供帮助.     

安徽省城镇居民人均可支配收入组合预测

针对单项预测存在一定随机性、预测精度较低等问题,基于误差平方和最小准则,结合 GIOWA算子提出 4 种特殊参数的变权系数组合模型,以 2000—2020 年安徽省城镇居民人均可支配收入数据为样本,对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 首先分别应用 3 种单项预测模型对安徽省城镇居民人均可支配收入进行拟合预测,然后以误差平方和最小为准则,结合 GIOWA 算子构建变权系数组合模型,同时对 GIOWA 算子取 4 种特殊参数得到相应的组合预测模型,最后应用所构建模型对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 结果表明:变系数组合预测模型预测效果优于单项预测模型;安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入将会持续稳定增长。     

基于区间数距离的区间组合预测模型

针对预测值为区间数形式,引入区间数距离,提出一种确定区间组合预测权系数的方法.给出两个区间序列的距离公式,以实际观测序列与组合预测序列的距离最小为准则,建立规划模型,求解得到权系数.最后,通过实例,证明模型能够有效提高预测的精度.     

北京水资源短缺风险预测

应用灰色—指数平滑变权组合预测的方法,对2010年北京市缺水总量及水资源总量进行预测,并且计算了单项预测及组合预测的精度,通过比较得出组合预测的方法精确度较高,最后用组合预测的方法预测出2010年北京市缺水总量及水资源总量;对于2001年—2010年采用模糊概率的方法计算出各年缺水风险度,再用快速聚类分析的方法确定北京市2010年缺水等级为中级,必须采取措施降低风险。     

滑坡地质灾害远程实时监测预报技术与工程应用

针对传统滑坡地质灾害监测预报技术存在的问题,提出"滑坡发生的充分必要条件是滑动力大于滑动面抗滑力,并将滑动力的变化作为滑坡监测预报主要参数"的学术思想。以工程边坡为研究背景,开发滑坡超前滑动力物理模拟实验、工程灾害物理模型实验等系统。采用室内和现场测试、物理和数值模拟等综合研究方法,建立力学模型,推导了相关公式,研发恒阻大变形缆索及其滑坡地质灾害防治—加固—监测—预报一体化控制技术。研发基于滑动力变化的滑坡地质灾害远程监测预报新技术及装备系统,通过大量实测曲线分析,总结四种相应的滑坡预警模式。结果表明,自2006年以来,该项技术已在露天煤矿和金属矿开采、西气东输、高速公路等工程边坡及其他自然边坡中成功推广应用,取得显著的经济和社会效益。     

基于GIS的滑坡信息管理和预测预报系统的设计

探讨了基于GIS的滑坡信息管理和预测预报系统的设计。该系统以GIS软件MapInfo为平台，将与滑坡发生有关的多种数据进行存储、管理和分析，然后在充分考虑滑坡稳定性与各因素之间的统计相关性和位置相关性的基础上，建立滑坡影响因子叠加预测模型和神经网络预测模型。该系统不仅可以有效地管理滑坡数据，而且可以进行滑坡预测预报，为决策提供依据。     

组合预测中新旧历史数据对组合权重影响仿真分析

预测过程中新旧历史数据对预测结果的影响程度不同,本文基于新旧历史数据对预测模型的影响程度不同给出时间权重的概念,着重探讨并给出了确定时间权重应该满足的条件,并基于所给时间权重建立了组合权重确定模型,最后通过实证仿真分析得到考虑新旧历史数据的影响能有效地提高组合预测的精度     

基于Theil不等系数的调和平均组合预测模型在大坝安全监控中的应用

引进相关性指标Theil不等系数,采用调和平均组合预测方法,建立了基于Theil不等系数的调和平均大坝安全监控组合预测模型.结合某拱坝实测资料分析表明,该组合预测模型的预报精度高于传统的加权算术平均组合预测模型和各种单一预测模型,在大坝安全监测预报中具有较强的实用性.     

BP神经网络在不等时距滑坡变形预报中的应用

介绍神经网络模型的建模原理和方法,并采用该模型对实际滑坡不等时距监测数据进行处理和分析。结果表明神经网络模型能够对变形监测不等时距数据做出比较准确的模拟和预报,从而能够为变形监测的不等时距数据处理提供一种较好的方法,可以作为今后同类数据处理的模型。     

BP神经网络模在不等时距滑坡变形预报中的应用

介绍神经网络模型的建模原理和方法,并采用该模型对实际滑坡不等时距监测数据进行处理和分析。结果表明神经网络模型能够对变形监测不等时距数据做出比较准确的模拟和预报,从而能够为变形监测的不等时距数据处理提供一种较好的方法, 可以作为今后同类数据处理的模型。     

位移监测在滑坡评价预测中的应用

变形位移监测可为分析滑坡的结构和成因，评价预测滑坡的稳定性及发展趋势等提供丰富的信息，综合分析位移监测资料及滑坡地质勘察资料，能达到滑坡评价预测的理想效果，实例分析表明，位移监测能准确地确定滑坡的滑面，位移速率及位移方式等的空间差异，可用于分析滑坡体的结构，位移监测资料与人类工程活动，降雨，地下水等因素的相关性分析，可为研究滑坡的成因提供重要信息，将位移监测资料与斜坡变形破坏现象结合起来，能更多准确地判定斜坡的变形阶段，评价和预测滑坡的稳定状况。     

抚顺西露天矿人车卷边坡失稳演变规律

针对抚顺西露天人车卷边坡的变形发展和滑坡,通过５种滑坡灾害预报理论的分析,建立了等维新息Ｖｅｒｈｕｌｓｔ和等维新息尖点突变２种滑坡预报模型。以抚顺西露天矿人车卷滑坡为例,进行了滑坡预测,滑坡体稳定性的演变过程与采矿工程的关系、边坡体稳定性衰变与位移速率的关系以及“准静态”滑坡失稳体的开采控制。     

变权重组合模型在路基沉降预测中的应用

通过对软土路基沉降发展规律及其沉降曲线特点的深入研究,结合4种单项软土路基沉降预测模型提供不同的有价值预测信息的特点,引进重组合预测思想,在单项预测模型的基础上提出了路基沉降变权重组合预测方法,工程实例分析表明,利用该模型与方法得到的预测曲线与实测曲线吻合良好,能够满足工程要求,此外,变权重组合预测模型比其它单项模型具有明显的优越性,为软土路基沉降发展预测提供了一种有效而实用的方法.