非线性预测方法：小波网络

非线性预测方法：小波网络高辉清（国家信息中心预测部１０００４５）１历史背景小波分析（ＷａｖｅｌｅｔＡｎａｌｙｓｉｓ）是８０年代中期发展起来的一门新兴数学理论和方法．虽然时间不长，但其理论的重要性及应用的广泛性引起了科技界的高度重视。它被认为是数学领域...

低渗特低渗储层水锁损害定量预测方法

在低渗特低渗油气藏开发过程中储层损害严重,其中水锁损害是主要损害之一,因此建立准确、快速定量预测水锁损害程度的数学模型,对高效开发低渗透油田具有重要意义。采用线性回归分析法建立的水锁损害预测模型不能准确反映储层损害实质,预测精度较低。将常规线性回归模型转变为非线性回归模型,能够更好地反映各损害因素与损害程度间的关系;采用逐步回归法选择回归因子,建立了新的水锁损害定量预测模型,并对新模型进行了检验。结果表明,新建立的水锁损害定量预测模型预测结果准确性高,15组验证样本的预测准确率均大于80%,平均预测准确率为91.69%,可为油气层保护和储层解堵措施优化设计提供科学依据。

10kV城市配电网可靠性基础参数预测方法分析

介绍了灰色模型预测法和非线性回归模型预测法的预测模型,分析了这两种预测方法的特点,在此基础上提出应根据历史数据的特点合理选择各种配电网可靠性基础参数的预测手段。以某地区配电网设备的故障率和预安排停电率为算例,阐述了各种预测方法的具体运用。算例预测结果表明:在样本容量小的情况下,当历史数据较平滑时灰色模型预测法有较大的优势;在存在不准确历史数据的情况下,采用非线性回归模型预测法更加准确。

一种快速灰色预测模型

目前常用的无损图像压缩方法都是利用相邻数据组合除去数据中存在的相关性。既然局部或相邻像素间存在一定的灰色关联度 [1 ] ,而非线性灰色模型又可以从邻近像素中提取灰色关联 ,因此提出了一种快速灰色预测模型(FGMP) ,并构建非线性预测模式 ,可以在灰度图像无损压缩中实现预测误差编码。运用该算法进行了图像压缩 。