优化组合预测模型在桥梁变形预测中的应用

为提高桥梁变形预测的精度,探讨不同预测模型在桥梁变形预测中的效果,结合桥梁变形监测数据及组合预测思路,构建桥梁的MC误差修正优化组合预测模型。通过实例验证得出,组合预测较单项预测具有更高的预测精度及稳定性,其中以RBF神经网络组合的预测精度最高;同时,误差优化修正模型进一步减小了预测误差,优化后预测结果的相对误差期望值为0.86%,方差值为0.097 3mm2,准确预测了桥梁变形,验证了该思路的有效性。

基于变权组合预测模型的新疆GDP发展预测

本文利用1985—2018年新疆GDP数据构建基于ARIMA模型与曲线估计模型的定权组合预测模型和变权组合预测模型。结果显示:模型预测值的均方根误差均小于3%,但变权组合预测模型的预测结果最好,误差也最小。因此,本文采用变权组合预测模型对2021—2025年新疆GDP进行预测,预计2021—2025五年内新疆GDP值近似呈直线式增长,且增长速度较快。