时间序列—马尔科夫组合模型在建筑物沉降变形监测中的应用

为了研究时间序列—马尔科夫组合模型在建筑物沉降变形监测中的应用,文中对无偏灰色模型、时间序列线性移动平均法及马尔科夫模型进行研究,并对3种方法的预测结果和精度进行对比分析。结果表明:由于随机性波动的影响,传统的无偏灰色模型预测不易显示出沉降趋势,且预测周期较短。时间序列线性移动平均法和马尔科夫模型可以处理时间序列的随机波动,能克服无偏灰色模型预测随机波动性大的序列时精度较低的问题。结合二者构建的时间序列—马尔科夫组合模型,预测精度高、中长期预测能力强,更适用于建筑物沉降非线性变化的特点,可以为建筑物沉降的中长期预测提供理论支持。

科技进步对新农村建设影响的预测及评价

本文研究了"十一五"期间科技进步对新农村建设的影响的若干问题。通过建立相关的预测和评价模型,测算科技进步贡献率,反映科技进步对新农村建设产生的影响。本模型对进一步促进新农村建设具有现实意义。