双环管聚丙烯均聚牌号熔融指数预测模型的建立

聚丙烯分子量在工业生产中用熔融指数(MFR)表征,掌握熔融指数与相关工艺数据之间的定量关系,能给实际生产工作提供明确的指导。为此,对双环管聚丙烯工艺的均聚牌号建立了熔融指数预测模型。通过实际生产数据,将模型参数拟合优化,得到三种均聚牌号的模型参数。结果表明,PPH-T03、PPH-Y26、PPH-FCP80三种均聚牌号的熔融指数模拟值的平均相对误差分别为2.49%、2.92%、2.86%,符合实际生产要求,可为实际生产提供指导,为切换牌号过程的参数调整提供参考。

基于Holt双参数线性指数平滑模型生活能源消耗预测

在提倡可持续发展的今天,能源的使用,尤其是生活能源的使用逐渐成为社会关注的重点。通过收集1995—2012年我国煤油和天然气在生活中的消耗数据,建立布朗(Brown)单一参数线性指数平滑模型和Holt双参数线性指数平滑模型,并对2013—2016年生活中煤油和天然气的消耗量进行预测。对比两个模型预测得出结论:Holt双参数线性指数平滑模型预测更准确,在未来的四年内,生活中煤油的消耗将会减少,天然气的消耗会直线增加。

霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中应用的探讨

目的探讨霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中的应用价值。方法建立霍特双参数指数平滑预测模型对成都市2006年住院人数进行定量预测,并对预测模型的预测精度进行评价。结果霍特双参数指数平滑预测模型预测住院人数的结果满意。通过计算机反复试算,可获得最佳的一组平滑常数(α,γ),使预测模型的预测误差最小。本例预测平均绝对百分误差(MAPE)3.4438%<10%,预测精度较高。结论霍特双参数指数平滑预测模型预测精度较高,计算简便且具有递推性质,在医院管理中有应用价值。

双参数指数分布步加试验TFR模型下修正的MLE

给出了双参数指数分布全样本场合下步进应力加速寿命试验TFR模型下参数的修正极大似然估计,并通过Monte-Carlo模拟证明了修正的极大似然估计要好于极大似然估计.

双参数指数分布定时截尾步加试验TFR模型下参数修正的极大似然估计

文章给出了双参数指数分布定时截尾样本场合下步进应力加速寿命试验TFR模型下参数的修正极大似然估计,并通过Monte-Carlo模拟说明修正的极大似然估计要好于极大似然估计。

霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中应用的探讨

目的探讨霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中的应用价值。方法建立霍特双参数指数平滑预测模型对成都市2006年住院人数进行定量预测，并对预测模型的预测精度进行评价。结果霍特双参数指数平滑预测模型预测住院人数的结果满意。通过计算机反复试算，可获得最佳的一组平滑常数（α，γ），使预测模型的预测误差最小。本例预测平均绝对百分误差（MAPE）3．4438％〈10％，预测精度较高。结论霍特双参数指数平滑预测模型预测精度较高。计算简便且具有递推性质。在医院管理中有应用价值。

基于Holt两参数指数平滑法和ARIMA模型的长三角粮食产量的预测

选取长三角地区为研究对象,使用R Studio软件对1950—2018年长三角的粮食产量数据进行分析,分别使用Holt两参数指数平滑法和ARIMA模型预测2019—2023年长三角地区的粮食产量,并对模型进行检验,检验结果均通过,表明长三角地区的粮食产量将保持稳定增长的趋势,预测效果理想。对两种预测方法进行比较,并对长三角地区的粮食发展情况提供相关建议。

基于下记录值样本的双参数指数威布尔模型的Bayes估计

针对下记录值样本,研究了双参数指数威布尔模型的参数估计问题.首先给出了参数的极大似然估计,随后在参数的共轭先验分布为伽玛先验分布、损失函数为平方误差损失和Linex损失函数情形下,应用Lindley,近似法导出了双参数指数威布尔模型参数的Bayes估计,最后利用R软件进行数值模拟,并对两种参数估计进行比较,发现在合适的先验分布条件下Bayes估计值更加接近参数真实值.因此,在适当的先验分布下Bayes估计较传统的极大似然估计好.

一种计算HEMP双指数模型特征参数的新方法

高空核电磁脉冲(HEMP)一般利用双指数模型进行模拟,文中分析了该模型各特征参数之间的函数关系。提出了一种利用HEMP波形的物理参数计算双指数模型特征参数的新方法,并对该方法进行数值计算验证。该方法相对于以往计算模型特征参数的方法降低了计算难度,提高了计算效率。

基于Holt双参数指数平滑法的SDN交换机流表超时优化策略

OpenFlow交换机流表容量有限,现有的流表更新机制在网络流量高峰时期会严重影响网络的稳定。针对这个问题,提出了一种基于Holt双参数指数平滑法的流表超时时间更新策略.通过预测下一个周期的流表项新增数量,得到流表超时时间调整参数,以此动态调整流表项的超时时间,通过仿真实验表明,该策略可以有效提高OpenFlow交换机流表空间利用率、数据转发成功率和流表项适配率,达到提升网络性能的效果。

单、双指数模型参数扩散加权成像检查在术前子宫内膜癌肌层浸润中的应用价值

目的探究术前子宫内膜癌肌层浸润患者中采取单、双指数模型参数扩散加权成像检查的应用价值。方法选择2017年1月-2018年12月期间收治的Ⅰ期子宫内膜癌患者共计40例作为本次研究对象,所有患者采取单指数模型及双指数模型扩散加权成像(DWI)检查,比较两组参数检查之间差异,分析诊断效能。结果浸润组灌注相关系数值、灌注分数值低于非浸润组,差异无统计学意义(P> 0. 05),纯扩散系数值、灌注相关系数值低于非浸润组,差异有统计学意义(P <0. 05),D值敏感度、阴性预测值为100. 00%、100. 00%,高于ADC值92. 50%、85. 00%,差异有统计学意义(P <0. 05),特异性85. 00%与对照组一致,阳性预测值、准确性为92. 50%、95. 00%,高于对照组的90. 00%、87. 50%,比较无统计学差异(P> 0. 05)。结论单指数模型参数中,ADC值及双指数模型参数D值用于评估子宫内膜癌浅肌层浸润效果良好,但双指数模型DWI中参数D值诊断效能更高。

双参数指数分布步加试验定数截尾加速系数的BLUE

在寿命分布为双参数指数分布的前提下 ,对失效率加速模型 (2 )和保证寿命加速模型 (3)讨论了利用双应力交叉步加试验数据对参数进行最佳线性无偏估计 (BLUE)的方法。

基于双指数拟合的电池PNGV模型改进方法研究

为了准确估算动力锂离子电池的荷电状态(SOC),创新性地将双指数拟合的方法运用到参数辨识中,并设计了一种新型验证模型。首先,对新一代汽车协商会(PNGV)等效电路模型进行改进,利用改进PNGV模型来模拟电池的动静态工作特性;然后,利用混合动力脉冲能力特性(HPPC)试验数据对电池在改进PNGV模型下的动态参数进行辨识,并取SOC值为0.4时的状态,对参数辨识过程中单指数拟合与双指数拟合的误差作对比分析;最后,在Matlab/Simulink环境下,建立了一种新型的锂离子电池仿真模型,并利用该仿真模型对参数辨识的结果进行仿真分析与验证。验证结果表明,在温度固定和SOC已知的情况下,改进型PNGV模型的端电压仿真值与试验值最大误差不超过0.9%,模型精度较高。该试验可为锂离子电池内部状态变量的准确估算提供理论依据。

双参数指数分布的兴趣参数的广义置信区间

研究了双参数指数分布的分位数和可靠度函数的广义置信区间问题.首先利用广义枢轴量给出2个兴趣参数的广义置信区间,并证明了在频率意义下2个兴趣参数的广义置信区间具有实际的置信水平,最后通过实例对上述方法进行了数值模拟,结果验证了该方法的有效性.

新冠疫情对我国股债市场的影响研究——基于ARIMA模型的实证分析

新冠疫情对全球金融市场产生了巨大影响,我国股票和债券市场也受到较大影响。研究新冠疫情对中国股债市场的影响,可以帮助投资者了解市场状况,规避风险,对其他地区的股债市场也具有借鉴意义。选择2019年9月9日至2020年4月1日的上证指数收盘价和国债指数收盘价数据进行分析,并以新冠疫情对股债市场造成冲击为分界点,将数据分为疫情冲击前和疫情冲击后两个时间段。具体思路为:使用疫情大规模暴发前的数据建立ARIMA模型和Holt两参数指数平滑预测模型,通过比较确定最优模型为ARIMA模型,然后使用ARIMA模型进行短期预测,将预测值和实际值进行对比分析,得出新冠疫情对股债市场收益的影响。结果表明:①在预测股票市场和债券市场收益方面,建立ARIMA模型要优于Holt两参数指数平滑法。②新冠疫情在短期内对股票市场产生负向作用,对债券市场产生正向作用,但随着时间的推移,股票市场和债券市场最终还是会趋于平衡状态。

基于ARIMA和Holt指数平滑模型的山东省药品集中采购价格指数研究

本文实现了对“十三五”期间山东省药品集中采购价格的动态分析和预测。利用采购平台提供的数据编制链式拉氏价格指数、帕氏价格指数,将价格指数作为对药品集中采购价格预测分析的重要指标依据,以此进行量化评价。结合ARIMA和Holt指数平滑模型,对已有的药品价格指数数据进行预测,两个模型的平均绝对误差分别为0.3611和0.3723,表明模型能够有效拟合序列的整体趋势,以及提取价格指数序列动态及持续特征。通过对价格指数进行趋势预测以评估政府及相关部门稳控药价等政策的效果,为政府和平台管理者提供科学的决策依据。

应用holt-winters加法模型预测出院人次

目的分析holt-winters加法模型预测出院人次的效果。方法使用Eviews6.0软件,采用holt-winters加法模型预测,并与单参数指数平滑方法的计算结果进行比较。结果加法模型拟合效果很好,加法模型的均方误差较单参数平滑方法小。结论 holt-winters加法模型适用于预测出院人次序列。

残差自回归模型和Holt双参数指数平滑模型在“一带一路”沿线部分国家婴儿死亡率预测中的应用及比较

目的探讨残差自回归模型和Holt双参数指数平滑模型在"一带一路"沿线部分国家(中国-中南半岛经济走廊沿线)婴儿死亡率预测中的应用。方法利用越南、老挝、柬埔寨、缅甸、泰国、新加坡、马来西亚和中国1978-2013年婴儿死亡率时间序列数据作为训练集建立残差自回归模型、Holt双参数指数模型,以2014-2016年婴儿死亡率作为验证集验证模型,并比较拟合及预测效果。结果在各国婴儿死亡率预测模型拟合中,残差自回归模型各赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)评价指标均优于Holt双参数指数模型。预测方面两模型均显示出较高的预测精度,残差自回归预测模型大部分指标(绝对误差和相对误差)小于Holt双参数指数模型。其中老挝、缅甸、柬埔寨三个国家残差自回归模型对不同年份的婴儿死亡率(infant mortality rate,IMR)预测效果均优于Holt双参数指数模型。结论残差自回归模型和Holt双参数指数模型在"一带一路"沿线部分国家婴儿死亡率预测中表现均较好。残差自回归模型的拟合效果更优,残差自回归模型对婴儿死亡率的预测效果在大多数国家大多数年份优于Holt双参数指数模型。

基于Holt-Winters与最小二乘支持向量机的混合预测模型

为了提高地下水埋深时间序列的预测精度,本文应用Holt-Winters三参数指数平滑法作为预测模型,使用最小二乘支持向量机对残差序列进行预测。由于核参数和惩罚因子在很大程度上直接影响了最小二乘支持向量机的预测性能,本文选用果蝇优化算法对其参数进行优化选取,该方法不仅能够建立最优的混合预测模型,而且能够很好地捕获地下水埋深序列的非线性特征。选用甘肃民勤县大坝乡城西八社地下水监测站点的数据来验证所建模型的预测性能,实验结果表明与传统的单一预测方法相比,本文所建混合预测模型提高了预测精度。

编制手机特征价格指数中的模型比较

借鉴西方的特征价格理论,建立特征价格模型来分析各个特征变量对手机价格的影响。同时结合半参数回归方法进行模型选择,根据最优原则选出最优模型,利用最终选定的模型编制的月度手机价格指数符合实际预期,结果表明随着时间的推移,手机价格指数是逐月下降的。从12月份的100%逐渐下降到4月份的92.54%。