基于最优变权组合模型的航空运输事故征候预测

为了充分利用航空运输事故征候的数据信息、提高预测精度,采用最优变权组合模型对其进行预测。以灰色Verhulst模型、Brown指数平滑模型及非线性回归模型为单项模型,以样本点处组合预测误差绝对值最小为原则,构建航空运输事故征候的最优变权组合预测模型。根据2002—2011年的相关数据,分别利用单项模型和组合模型预测事故征候万时率。结果表明:未来2 a事故征候万时率分别为0.347和0.331,呈下降趋势;最优变权组合模型能够克服灰色Verhulst模型和回归预测模型不能反映数据波动性及指数平滑预测滞后性的缺陷,其预测稳定性和精度都高于单项预测模型。

基于变权组合模型的地铁车辆车轮踏面磨损预测

为准确获取地铁车辆车轮踏面随列车运行里程的磨损变化情况,选取灰色新陈代谢模型、二次指数平滑模型以及一元线性回归模型为单项预测模型,以样本点处组合预测误差绝对值最小为最优准则,建立了地铁车辆车轮踏面磨损变化趋势的最优非负变权组合预测模型。通过实例检验变权组合模型和各单项模型的预测性能,结果表明,构建的变权组合预测模型能够有效克服各单项预测模型的缺陷,预测精度及稳定性明显优于各单项预测模型,可为地铁车辆在实际运行过程中车轮踏面磨损趋势的准确预测提供了一种可行的求解方法。

隧道围岩变形的组合预测研究

为了提高在隧道的施工过程中对围岩变形预测的精度,以实测典型断面围岩变形为研究对象,探讨了多项式模型、BP神经网络模型和最小二乘支持向量机模型的特点和适用性,其中最小二乘支持向量机是基于SVM演变而来的一种模型,在预测方面有较好的有效性和优越性,用单项预测模型进行预测时可优先考虑该模型.但在实际工程中隧道围岩变形受时间和空间效应影响,仅用一种单项预测模型进行预测时预测风险较大,据此引入组合预测的思想,以权重平均法、误差平方和倒数法、最优变权重组合法确定权重系数建立组合预测模型并进行验证和比较.结果表明:组合预测模型能够降低对较差单项预测模型的敏感度,提高预测的精度和可靠度,构建的最优变权重组合预测模型的预测结果理想,模型稳定好,在实际工程中具有较好的应用价值.