时间序列波浪曲线增长的经济现象的分析与预测

经济现象是错综复杂的,对于那些随时间序列波浪曲线增长,波动幅度比较大的,相关性较弱的社会经济现象通常的线性回归预测并不十分理想;本文以新疆原煤生产量为研究对象,应用一元线性回归法、时间序列平滑法和多项式曲线拟合法分别对新疆原煤生产量与时间进行了回归分析和比较,给出了比较理想的拟合曲线。

Wordle谜题结果的建模预测

Wordle是《XX时报》目前每天提供的一个流行谜题,即用户将通过六次或更少的次数来猜测一个五个字母的单词,每次猜测都会得到提示。本文基于Wordle的用户数据,研究谜题的规律,构建相应模型对谜题结果进行预测。首先,对数据进行预处理,并在此基础上构建二次指数平滑模型对2023年3月1日的结果进行区间预测,结果为[16826.38,20565.5716];其次,将影响报告结果的四个因素与用户尝试次数建立线性回归模型,得到报告结果的百分比预测值为(1%、4%、18%、33%、28%、14%、4%);最后,构建基于因子分析和聚类分析的分类模型对单词的难易程度进行判断,发现eeire谜题属于易等级。

基于梯度统计和区域生长融合的运动车辆阴影检测方法

针对在视频对象分割时,运动阴影常被误分为视频对象的问题,提出了一种融合阴影模型和特征的阴影检测方法。用聚类识别的算法提取背景,获得包含阴影的前景,算出前景与背景梯度差。对梯度差投影,根据投影后得到的序列及其差分序列进行阴影区域初步检测,根据初步检测结果,运用区域生长算法搜索出全部阴影。实验结果证明,本方法检测效果好,速度快,能够应用于车辆阴影的实时检测。

“十一五”期间我国煤炭成本预测及其模型应用

预测未来几年煤炭成本的变化趋势,既要把握宏观,又要深入研究煤炭企业成本管理的深层次问题。近两年来,国家集中调整煤炭产业政策,政策性增支因素较多,加之生产资料的上涨因素,煤炭企业原煤生产成本的变动受到诸多因素的影响。采用时间序列指数平滑法,预测我国煤炭吨煤生产成本的变动趋势,既要领会国家"十一五"中长期规划的战略部署,又要准确结合煤炭行业自身的发展规律。

平顶山市学龄人口数量与结构的演进预测分析

学龄人口数量与结构的波动对基础教育区域均衡发展研究具有直接而深远的影响。基于全国第六次人口普查(平顶山市)资料,运用时间序列平滑预测法和改进的灰色预测模型法对未来学龄人口进行预测,并从未来学龄人口数量演进的角度分析其对基础教育区域均衡发展的影响.

物流基础设施网络节点的动态选址研究

物流基础设施网络节点的选址决策是一个长期决策,而随着时间的推移,需求和成本模式会随之变化,那么原来的选址决策就可能不是最优的,这时就需要确定一个随时间变化的选址方案,这个过程就是物流基础设施网络节点的动态选址。本文采用时间序列平滑预测法对需求进行预测,并据此用静态选址模型(重心法)得出结论,再运用动态规划技术,找出一个物流基础设施网络节点动态最优选址—再选址方案,使得计划期内的累积总利润现值最大化,并引入预测准确性因子来提高预测的准确性。

灰色分离建模方法的改进

结合灰色GM(1,1)模型的3种改进方法:平滑原始序列、分离建模、灰色Gompertz模型,提出一种改进的灰色分离建模方法。通过实例和对比分析,证明新的方法能够提高预测精度。

基于主成分分析法的火灾预测模型研究

本文基于主成分分析法建立了主成分回归方程模型[1],推导出在空间维度和时间维度上影响火灾综合评分的五个因素,以分析亚马逊流域已识别的火种的时空分布规律,并据此对火种进行了分析。首先使用Excel数据函数进行数据预处理。从亮度、扫描、轨迹、acq时间、置信度、bright_t31、frq五个方面分析了影响辐射扩散率、置信度、温暖率、采集时间率和辐射亮度率5个因素。然后基于5个影响因素的数据,建立主成分火灾评分模型。采用spss的K-means聚类分析对评分数据进行聚类,得到五个等级的火点。根据分级等级及其经纬度点,利用ArcGIS对得到的数据点进行地图可视化分析,可以得到亚马逊盆地的空间格局。

基于秦皇岛动力煤市场的价格预测研究

为实现煤炭价格的合理预测,对选取的影响秦皇岛动力煤价格十大影响因素进行研究,借助主成因分析判定华南动力煤指导价格、火电比例、广州港进口动力煤价格和中国煤炭价格指数为影响秦皇岛动力煤5500k价格的核心影响因素。依托2019年7月至2020年6月核心影响因素的相关数据,借助平滑指数时间序列实现对核心影响因素未来十周的预测,利用神经网络建立价格预测模型,借助测试集对模型进行验证。在预测误差仅为1%的条件下,通过代入核心影响因素预测值,实现对秦皇岛动力煤5500k的价格预测。

太阳黑子相对数变化的小波分析

利用小波变换方法分析了1749～2000年间的太阳黑子相对数月平滑值的时间序列,结果表明太阳黑子相对数变化的主要周期分量,除了人们研究过的约11a的周期具有时变性,其他如数十年的及世纪周期等,也都具有时变的特征.由于一些主要的周期分量存在一定的时变性,使太阳黑子相对数时间序列的变化呈现极为复杂的特征,并增加了对其未来变化做准确预报的困难.深入研究主要的周期分量的时变特征和引起时变的物理机制,对改善太阳黑子相对数预报的精度,尤其是对深刻认识太阳黑子相对数变化的过程,将具有积极的意义.

基于均匀圆阵的信源相干结构的估计

提出了一种估计均匀圆阵信源相干结构的方法，该方法首先利用空间预处理技术将阵元空间内的均匀圆阵变换成模式空间内的均匀线阵，然后在模式空间内对该均匀线阵进行平滑处理，形成平滑子阵序列，获得平滑秩图。该平滑秩图与信源相干结构有着特定的对应关系，利用该关系以及信源估计准则可最终估计出信源相干结构。实验证明该方法是一种较为有效的检测方法，可基于均匀圆阵成功地估计出信源的相干结构。