加权马尔可夫链理论在肉类产量预测中的应用

为准确反映肉类产量的波动特征,基于加权马尔可夫链理论提出了灰色残差修正模型,采用均值-均方差分级法,将残差灰拟合精度指标划分为4个状态,利用加权马尔可夫链理论对残差预测值进行修正。以1994—2011年郑州市肉类产量为基础,建立预测模型进行实证分析,并在模型中加入等维信息,结果表明,与传统的灰色预测相比,预测平均相对误差由21.88%降低为1.312%,较好地提高了预测精度。

基于灰色马尔可夫修正模型的城市月用电需求预测

传统的灰色预测模型只能反映月用电量的总体变化趋势,不能反映月用电量随季节的波动特征。为此,基于马尔可夫理论提出了灰色马尔可夫修正预测模型,引入了马尔可夫修正系数,并在模型中加入等维信息,研究了同时考虑种趋势的城市月用电需求的预测问题。算例表明,与传统的灰色预测方法相比,马尔可夫修正模型较好地提高了预测的精度。

基于灰色周期组合模型的电力月度负荷预测方法

传统的灰色预测模型只能反映用电负荷的总体变化趋势,不能反映用电负荷随季节的波动特征。基于月调节指数,提出了灰色周期组合预测模型,研究了同时考虑2种趋势复杂的月度负荷预测问题,算例表明,与传统的预测方法相比,组合预测方法较好地提高了预测的精度。

利用多辅助信息的比率估计方法与验证

文章同时考虑抽样设计和估计量设计两个方面,利用辅助变量均值、偏度系数和中位数,基于排序集样本构建了总体均值的改进比率估计模型,并研究了该估计量的偏差与均方误差,结果表明改进后的估计量方差明显降低;最后,通过随机模拟和算例分析进一步验证了估计量的有效性。

总体均值的分别比率估计方法改进及应用

辅助信息可以在抽样设计和估计量设计两个阶段同时使用,在分层抽样下采用排序集样本代替随机样本,以辅助变量的多个指标线性组合为辅助信息,改进了总体均值的分别比率估计方法,计算了估计量的近似偏差和均方误差,比较了两种不同抽样方法下比率估计的精度.结果表明,改进的分别比率估计均方误差较小.最后借助随机模拟和算例分析进一步验证了结论的可靠性.

优化的Logistic模型及其在城镇化水平预测中的应用

依据城乡人口增长率的变化特点建立了优化的Logistic增长模型,并以河南省1996~2013年城镇化水平为基础进行了实证分析.检验结果表明：与现有研究方法相比,改进的logistic模型的预测精度有明显提高.最后,基于该模型对河南省2014~2020年的城镇化水平进行了预测分析.

基于灰色马尔可夫修正模型的水产品产量预测

渔业产量受到多种因素的影响,单一的灰色预测模型不能反映水产品产量的波动特征,为此,论文基于马尔可夫理论提出了灰色残差修正模型,一方面利用灰色理论对预测值进行残差修正,另一方面运用马尔可夫状态转移矩阵对未来残差的符号进行判定。研究以2001～2011年郑州市水产品产量为基础,建立预测模型进行实证分析。结果表明,与传统的灰色预测相比,平均相对误差由7.92%降低为3.06%。研究还对郑州市2015年水产品产量进行了预测,预计到2015年将达到23.96万吨。

我国人均水资源量的灰色-加权Markov动态预测分析

引入灰精度指标,基于加权马尔可夫链理论对灰色模型进行改进,并以2000—2011年我国人均水资源量为基础,建立预测模型进行实证分析.结果表明,与传统的灰色预测相比,平均相对误差由15.94%降低为4.05%,较好地提高了预测的精度.

独立学院大学生创新意识和实践能力培养初探

独立学院作为现代教育的一种新生事物,应该结合自身的特点,以培养学生的创新思维,增强他们的创新意识和实践能力为重点,培养同21世纪我国建设创新型社会要求相适应的,具有全面素质和综合职业能力的,直接在生产、服务、技术和管理第一线工作的应用型专门人才和劳动者。

独立学院“线性代数”课程教学改革探索

线性代数是高校最重要的基础课之一,由于其抽象性,不少学生感到学起来并不容易,特别是独立学院的学生更是如此,课堂教学中面临许多新的问题,结合独立学院的自身特点,提出相应的线性代数课程教学改革目标,从教学内容、教学方法和考核方式等方面进行改革探索,有效地提高学生的学习兴趣和综合应用知识的能力.

基于排序集样本和辅助变量中位数的均值比率估计方法

排序集抽样下利用辅助变量中位数构建了总体均值的改进比率估计模型,分析了该比率估计量的偏差和均方误差,并与简单随机抽样下的比率估计比较,证明了改进后的比率估计均方误差更小。以农作物播种面积和产量为研究对象进行实例分析,研究表明,基于排序集样本和辅助变量中位数的比率估计方法可以有效提高估计精度,验证了该构造方法的可行性。

高维数据下平均处理效应估计的调整方法

平均处理效应的估计一直是统计和经济领域研究的热点问题,低维空间下处理效应的估计量在高维数据下表现往往欠佳,文章结合变量选择与分层抽样,在高维数据下研究了平均处理效应估计的调整方法,讨论了调整后估计量的无偏性和渐近性,建立了估计量精度与回归系数估计精度之间的关系,结果表明,分层回归调整可以控制影响处理效应的变异源,从而提高估计的准确性。最后借助随机模拟进一步验证了结论的可靠性。

基于排序集抽样方法的调查费用分析

排序集抽样是利用辅助信息收集数据的一种有效方法,基于该抽样方法进行统计推断越来越受到人们的重视。然而,已有的研究结果仅考虑统计推断的效率而忽视了调查费用,鉴于此,文章考虑估计精度和调查费用两个方面,基于排序集样本建立了总体均值的估计量,证明了该估计量在给定的估计的精度下,降低了调查费用,并通过实例进一步说明了该抽样方案的优良性。

灰色马尔可夫模型在城市电力消费预测中的应用

传统的灰色预测模型只能反映月用电量的总体变化趋势,不能反映月用电量随季节的波动特征.为此,基于马尔可夫理论提出了灰色马尔可夫修正预测模型,研究了同时考虑两种趋势的城市月用电需求的预测问题.算例表明,与传统的预测方法相比,灰色马尔可夫修正的预测方法较好的提高了预测精度.

独立学院《高等数学》教学基本要求初探

独立学院是现代教育的一种新生事物，应该结合自身的特点，制定与独立学院培养目标相适应的《高等数学》课程教学基本要求，根据这些基本要求培养学生具备必要的用高等数学思想解决实际问题的能力，从改革教学内容、教学方法和教学手段等入手，有效地提高学生的数学素质。

正态总体下参数的优化极大似然估计方法

文章讨论了一种新的抽样方法,基于这一抽样方法提出了样本参数的优化极大似然估计,并进一步与简单随机抽样下的参数的极大似然估计结果作比较,从估计渐进效率的角度说明了该方法的优良性。

基于分层排序集抽样方法的改进比率估计

基于分层排序集样本提出了总体均值的改进比率估计方法,讨论了改进比率估计量的均方误差和偏差估计式,证明了改进的比率估计比原来的联合比率估计更加有效.最后,利用一组幼儿黄疸病胆红素含量的数据进行实例分析,结果表明,基于分层排序集样本的改进比率估计可以有效提高估计精度.

中位数排序集抽样下总体均值的比率估计方法

分析了中位数排序集抽样下总体均值的比率估计方法,证明了该估计量具有渐进无偏性,并讨论了两种抽样方法下估计量的相对效率.算例表明,在总体分布为正态分布的情况下,基于中位数排序集样本的比率估计比随机抽样下的比率估计效率高.

辅以排序集样本的分层抽样方法研究

分层抽样中,样本在各层中的不同获取方式会对估计量的精度和试验费用产生一定的影响,而已有的理论方法大多不能在提高精度的同时降低调查费用。为此,将排序抽样与分层抽样方法相结合,提出了辅以排序集样本的分层抽样方案,并得到了总体均值的估计量以及这一估计量的良好性质。这些结果表明,与单一的分层随机抽样相比,这种抽样设计的估计量具有更高的精度,同时也节约了各层抽样调查的费用。

基于排序集样本和双辅助变量的比率估计改进方法

基于排序集样本和双辅助变量建立总体均值的改进比率估计量,研究了估计量的偏差和均方误差,并从理论上比较了两种抽样方法下的估计效率,最后借助随机模拟和实际例子分析了比率估计方法的有效性.结果表明,利用双辅助变量的改进比率估计精度明显高于简单随机抽样或者单辅助变量比率估计.