高分子除湿转轮建模与除湿性能预测

为有效预测高分子除湿转轮的除湿性能,采用效率法模型、BP神经网络模型2种方式对基于高分子除湿转轮实验台的47组实验数据进行建模。通过构建的除湿转轮模型,对20组不同实验工况条件下的转轮除湿性能进行预测,并与实验数据进行对比。根据预测结果得出,2种模型均能对用于建模的47组实验数据进行有效回归,且能对非建模实验数据以外的20组实验工况进行较好的预测。效率法模型对于处理空气出口温度的预测精度优于BP神经网络模型,但对于处理空气出口含湿量的预测,BP神经网络模型的预测精度优于效率法模型。选择广州、上海、武汉、北京4个典型气候条件城市,使用所建模型研究其在不同气候分区下供冷季的除湿性能,结果表明高分子除湿转轮在这4个城市中的除湿性能由高到低依次为广州、上海、武汉、北京。

用多种随机建模方法综合预测储层微相

提出了将多种随机建模方法综合预测储层微相的新方法。该方法是利用基于目标的方法较好地再现了简单几何形态目标分布的特点;基于象元的方法再现了复杂空间展布目标的特点。建立了反映实际储层微相分布的高精度储层地质模型,给出了具体建模流程。以濮城油田水下扇储层为例,将基于目标的储层目标层次建模方法与基于象元的序贯指示建模方法相结合,从而获得濮城油田沙三中亚段微相储层地质模型。模拟结果检验表明,建模效果较好。

武器装备故障预测建模方法选择研究

针对武器装备故障预测方法选择需要考虑的实际问题,从国际标准化组织对故障预测的定义出发,明确预测建模需要考虑的因素,在此基础上对故障预测定义作进一步扩展,突出故障预测具有的显著特征;结合装备的实际使用环境,设计故障诊断和预测流程,以及对应故障预测方法选择标准;对具体的每一种故障预测方法划分其主要类别和优缺点,总结每种预测模型在工程实际中的使用方式,为具体案例选择合适预测方法提供依据。最后根据目前故障预测应用还存在的差距,指出未来进一步研究的方向。

基于SARIMA-BP神经网络组合方法的MODIS叶面积指数时间序列建模与预测

植被叶面积指数(LAI)时间序列的建模及预测是陆面过程模型和遥感数据同化方法的重要组成部分。MODIS数据产品MOD15A2是目前应用最为广泛的LAI数据源之一,然而MODIS LAI时间序列产品包含了一些低质量的数据,例如由于云层、气溶胶等的影响,该产品在时间和空间上缺乏连续性。MODIS LAI时间序列包含线性部分和外在干扰产生的非线性部分,单一的线性方法或非线性方法都不能对其精确建模和预测。首先利用Savitzky-Golay(SG)滤波和线性插值平滑受到干扰的LAI时间序列,然后采用季节自回归积分滑动平均(SARIMA)方法、BP神经网络方法及二者的组合方法(SARIMA-BP)对MODIS LAI时间序列进行建模及预测。在SARIMA-BP神经网络组合方法中,各自在线性与非线性建模的优势得以充分发挥,其中SARIMA方法用于建模及预测LAI时间序列中的线性部分,BP神经网络方法用于对非线性残差部分进行建模及预测。实验结果显示:SG滤波和线性插值后的LAI时间序列比原LAI时间序列更平滑;SARIMA-BP神经网络组合方法的决定系数为0.981,比SARIMA和BP神经网络的0.941和0.884更接近于1;SARIMA-BP神经网络组合方法的预测值同观测值之间的相关系数为0.991,高于SARIMA(0.971)和BP神经网络(0.942)的相关系数。由此得出结论:SARIMA-BP神经网络组合方法对MODIS LAI时间序列具有更好的适应性,其建模和预测准确性高于SARIMA方法或BP神经网络方法。

基尼系数的预测建模方法及在北京市经济发展分析中的应用

洛伦兹曲线通常被用于描述社会收入分布的不平均程度。根据洛伦兹曲线可以计算基尼系数。目前 ,洛伦兹曲线和基尼系数在经济领域中的应用已十分广泛。它们不仅仅被用于收入分配问题的研究 ,而且已经成为一种有效的均衡分析的统计工具。利用 Aitchson提出的对数比率变换 ,在成分数据预测建模方法的基础上 ,提出洛伦兹曲线的预测模型和基尼系数的预测方法。作为实证分析的案例研究 ,利用北京市城八区的人口和 GDP数据 ,对城八区经济发展的不平衡趋势进行推测 ,得到合理的分析结论。

故障模糊预测系统建模方法研究

以模糊综合评判理论为基础 ,提出了一种动态的故障预测模型 ,并探讨了动态模糊关系矩阵的确定方法 。

进出口贸易额预测的灰色建模方法研究

根据国际贸易系统的灰色特征,结合中国2001年1至9月的进出口额数据建立了对进出口贸易额进行预测的灰色模型。经过对模型的模拟、检验,证明模型的精度很高,并据此对未来几个月的贸易额进行了预测。

经济时间序列的非线性组合建模与预测方法研究

基于模糊系统在紧立集中能够任意逼近非线性连续函数的特性，本文提出了一种基于Ｔａｋａｇｉ—Ｓｕｇｅｎｏ模糊规则基的非线性组合预测新方法，以克服线性组合预测方法在解决非平稳时间序列组合建模问题所遇到的困难和存在的不足，并采用相应的遗传算法确定模糊系统的参数及模糊子集的划分。理论分析和大量的应用实例表明：该方法具有很强的学习与泛化能力，在处理诸如经济时间序列这种具有一定程度不确性的非线性系统的组合建模与预测方面有很好的应用价值．

两类思想时间序列建模方法在医疗收入趋势周期预测中的应用

时间序列分析是利用历史时序资料分析事物本身随时间变化规律，经数学模型拟合后提取历史延续性信息，惯性外推后预测未来。随着交叉学科多样化方法引入，时间序列分析技术和软件工具不断拓展，为不同问题数据资料提供适应空间。

电力系统短期负荷预测的一种模糊建模方法

预测问题在科学技术领域有着广泛的应用背景。本文介绍了一种短期负荷预测的模糊建模方法,基于三角形隶属函数和卡尔曼滤波器,辨识出电力系统的动态模型,并把辨识模型的仿真结果与系统实测值相比较,以检验模糊模型的可靠性。仿真结果表明,这种新的模糊建模方法具有较高的精度,为高度复杂的非线性电力系统模型化提供了一条新途经。此方法利用河北省某一地区具体的数据进行检验,得到了满意的结果。

QSAR建模方法及其应用于化学物质毒性预测的研究进展

定量构效关系(QSAR)是通过运用统计学方法建立化合物的化学结构与活性之间数学模型的一种方法,其在生物学、药学及毒理学等领域有着广泛的应用。介绍多元线性回归(MLR)、遗传算法(GA)、主成分分析(PCA)、偏最小二乘法(PLS)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)六种QSAR建模方法及其应用领域,比较其优缺点,并分析其在预测化学物质毒性方面的可行性,为不同建模方法在预测化合物毒性研究的应用提供了参考。

灰色系统理论在能源预测中的综合建模方法探讨

本文以赣州地区能源系统中的供电量、煤自产量以及煤油、柴油,汽油三油供应总量的时间序列数据为依据,应用灰色系统理论,采用综合建模方法建立了这三项能源指标的GM(1,1)模型,预测了赣州地区1990—2000年这几项指标的需求量和产量。这些模型经检验有较高的精确度,其预测结果经论证有较高的可信度,为有关部门的决策提供了科学依据。

锅炉燃烧系统变分模态分解建模方法研究

建立准确的燃烧系统模型是实现锅炉燃烧优化的基础。针对现有建模方法多步预测精度不足的问题,提出一种锅炉燃烧系统变分模态分解(VMD)建模方法。该方法将传统单个模型的预测方式转换为基于数据分解的混合模型预测方式。首先,采用VMD将输出信号分解为多个规律变化的平稳序列,以降低数据的复杂度。然后,针对每个模态信号,利用在线最小二乘支持向量机算法和时间序列预测算法分别建立预测模型。最后,通过合成得到最终的预测结果。仿真结果表明,该方法有效提升了燃烧模型的单步和多步预测精度,可以为实现锅炉闭环燃烧优化控制奠定良好基础。该方法有助于解决常规燃烧系统建模方法中只关注单步预测误差而忽视多步预测误差的问题。

计量经济建模与预测方法评述

本文对经济计量分析中的预测方法作了分析和评述，剖析了用计量经济方法来预测的优点和局限性，并阐述了预测方法的新发展。

基于两种轨道线路建模方法的地铁车轮磨耗预测对比分析

轨道线路对车轮磨耗具有重要影响。建立地铁车轮磨耗预测模型,模型包括车辆动力学模型、基于Hertz理论和FASTSIM算法的轮轨局部接触模型、基于Tγ/A-磨损率函数的磨耗模型、平滑与更新策略以及轨道线路模型。对比分析等效轨道线路法与真实轨道线路法两种轨道线路建模方法在建模复杂度、车轮磨耗预测结果与计算效率方面的差异。利用实测的车轮磨耗对Tγ/A-磨损率函数进行修正,并对磨耗预测模型进行验证。结果表明:与等效轨道线路法相比,真实轨道线路法建模较为复杂,但其可以更好地模拟实际轨道线路;二者磨耗预测结果差异较小,且均与实测结果较为吻合,但前者计算效率约是后者的3.7倍。采用等效轨道线路法建模可以较好地兼顾计算精度与效率。

数控加工误差预测方法分析及预测建模

针对数控加工误差的复杂性特征,对加工误差的预测方法进行了分析,比较了传统预测模型理论和基于神经网络和支持向量机的智能预测模型的差异,并对预测建模过程进行了探讨。

两种不同的SVM建模方法在大坝变形预测中的应用

用支持向量机对大坝变形监测数据建模分析和预测一般有两种方法:一是仅用大坝的变形数据作为输入端和输出端,构建支持向量机模型;二是用温度、水压等大坝变形的影响因子作为输入端,大坝变形数据作为输出端,构建支持向量机模型。两种建模方法比较研究鲜有讨论,文中用这两种建模方法对福建省某一大坝进行建模预测。结果表明,第二种方法建模预测速度更快,预测精度更高。

非线性时序建模预测方法初探

非线性时序预测在社会、经济、工程等领域均具有重要的实用意义 ,本文详细介绍了三种常用的方法 ,并在此基础上对他们进行了探讨 :分析各自的特点及适用范围 。

滑坡剧滑时间预测模型建模方法

本文应用灰色系统理论阐述了滑坡剧滑时间预测模型的建模方法。案例表明,滑坡灰色预测模型在滑坡预警预报中,具有较高的实用性。