基于循环修正模型的陕西省现代农业发展综合评价

通过构建现代农业综合发展水平评价指标体系,运用循环修正模型对陕西省各地市现代农业综合发展水平进行评价和一致性检验,并利用K—均值聚类对各地市现代农业发展状况进行聚类分析。结果表明:陕西省现代农业发展状况受地区社会经济发展水平的影响,且呈现出关中—陕北—陕南梯度发展态势;关中地区现代农业发展优势因素明显,陕南地区现代农业发展的制约因素较多,而陕北地区农业可持续发展能力较弱,成为影响当地现代农业发展的明显制约因素。基于以上分析,提出了从农业产业结构、农业投入、农业投入-产出管理、农业体制机制创新等4个方面提高现代农业综合发展水平的对策建议。

基于灰色关联分析与循环修正模型的我国妇幼保健工作质量综合评价

目的探索一种更为科学合理的基于灰色关联分析与循环修正模型的妇幼保健工作质量评价方法,从而为相关部门制定规划提供科学依据。方法以2021年中国卫生健康统计年鉴中妇幼保健工作相关的指标为基础,首先利用灰色关联分析法优选评价指标,然后应用TOPSIS法、主成分分析法、加权算术平均法和熵权法,对我国2020年31个省(自治区、直辖市)的妇幼保健工作进行评价,并对评价结果进行一致性检验,最后利用平均值法、Borda法、Copeland法三种组合评价法对四种单一评价结果进行组合评价,并进行循环修正。结果根据灰色关联度大小提取了10项评价指标,四种单一评价排序中仅有两个省份的排名一致,且第一次组合后仍然存在不一致问题,经过四次循环评价得出了一致的评价结果。最终结果显示,31个省(自治区、直辖市)妇幼保健工作质量排名前五位的依次是上海、浙江、北京、湖南和江苏。结论循环修正的组合评价模型解决了不同评价方法评价结果的不一致性问题,且最终评价结果与实际情况基本相符。我国妇幼保健工作质量较好的省(自治区、直辖市)大部分位于中、东部等发达地区,而质量较差的则多位于欠发达的西部地区。

GM(1,1)循环残差修正模型及其应用研究

建立了GM(1,1)循环残差修正模型,并与经典GM(1,1)进行比较,考察改进模型的预测效果。结合经典GM(1,1)模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模。通过M atlab软件编程实现了该模型,并将其应用于2009-2010年入境游客量的预测。将本模型应用于2003年至2008年入境游客量预测建模上,其结果明显好于经典GM(1,1)模型,且预测效果更好。基于经典GM(1,1)模型建立了GM(1,1)循环残差修正模型。根据实证分析和比较发现,该预测模型是合格的,并且拟合精度较高。

一种改进的GM(1,1)模型在交通量预测中的应用

建立了GM(1,1)循环残差修正模型,并与经典GM(1,1)进行比较,考察改进模型的预测效果。结合经典GM(1,1)模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模。通过M atlab软件编程实现了该模型,并将其应用于常熟市某无检测器交叉口每五分钟测得的交通流量预测。将本模型应用于交通流量预测建模上,其结果明显好于经典GM(1,1)模型,且预测效果更好。本模型基于经典GM(1,1)模型建立了GM(1,1)循环残差修正模型。根据实证分析和比较发现,该预测模型是合格的,并且拟合精度较高。

基于改进灰色模型的电力系统负荷预测

传统的灰色预测模型因其所需历史数据少、计算快、对平稳地区的负荷预测有较高精度等优点,曾被广泛应用。但传统的灰色预测模型对于历史数据要求较高,最好为指数形式,并且在数据波动较大的情况下,其预测误差可能变得较大,不符合实际需要。为了减小预测误差,本文在传统灰色模型的基础上,首先对部分历史数据进行平滑处理,以确保其光滑性,同时对历史数据进行等维处理,不断的剔除旧数据,增加新数据,最后进行灰色循环残差修正,在原始数据和预测模型两个方面进行了修正,提高了电力负荷预测精度。

地震正演循环迭代模型修正技术

对于一个已经建立好的三维地质模型,单纯通过地震、井数据对模型进行修正精度不高.地震驱动建模作为一种充分整合地震数据的建模方法,可以充分挖掘地震中潜在的信息,通过地震驱动把地震残差转化为模型误差的修正量,从而实现模型的更新修正.基于此,本文提出地震正演循环迭代模型修正技术,并以实际工区为例阐述了该方法的技术流程.通过地震对比和井对比技术对模型修正结果进行了定性和定量评价,结果表明该方法能够降低模型修正后的累积误差,使模型与真实值更接近,更好的表征了储层,更准确的表征了储层非均质.