简介：本文介绍了灰色GM（1,1）模型,并应用此模型对二连口岸入境废旧物品数量做了预测,预测模型（?）（t）=125.4e（0.07793）（t-1）-104.4。经拟合检验与外推预测,结果较为满意,拟合标准差为4.05,外推预测误差0.5。由于本模型应用不受样本数量,概率分布条件的限制,可作为检疫预测的理想工具。

简介：摘要目前模块化多电平变流器（MMC）控制策略大多存在无法分别控制不同桥臂上子模块电容电压的不足。因此，本文提出一种基于模型预测控制的MMC电容均压控制策略，实现子模块电容电压的灵活控制，同时，增强对MMC内部环流的抑制效果。在MATLAB/Simulink平台中搭建MMC模型进行仿真，仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。

简介：摘 要：伴随国内电力工业的发展和电网管理的现代化，电力消费和负荷预测已成为现代电力系统的一个重要研究领域。科学预测用电量和电力负荷是电力企业制定短期年度计划和安排季度、月度生产任务的基本依据。制定电力企业的长远规划是电力企业不可缺少的工作;其也是电网规划设计的重要内容和依据。

简介：摘要：直接转矩控制存在输出定子磁链和转矩脉动大以及开关频率不稳定等问题。针对该问题，提出了一种考虑延迟补偿的模型预测直接转矩控制方法。本文在三相异步电机数学模型基础上，建立异步电机离散时间预测模型，以转矩和定子磁链差值作为目标函数，通过在线评估开关矢量对电机的作用效果，选择最优目标函数，优化系统结构。并通过仿真模型验证了该算法的可行性与有效性。

简介：

简介：【摘要】 目的 探究下肢静脉曲张术后复发的危险因素，并构建预测模型。方法 对新疆医科大学第一附属医院2016年9月至2021年9月收治的271例下肢静脉曲张手术治疗后患者的临床资料进行回顾性分析。采用 logistic 回归法筛选出下肢静脉曲张术后发生复发的独立危险因素。根据回归分析结果建立风险列线图预后模型，并对模型的预测性和准确性进行了内部验证。结果 二元 logistic 回归分析显示，CEAP≥4级（OR=5.440，95%CI=2.335 ~12.671）、硬化剂注射治疗（OR= 0.044，95%CI =0.007~0.290）、髂静脉狭窄（OR=110.901，95% CI = 9.558~ 1286.727）、肌间静脉增宽（OR =38.377，95%CI=5.611~ 262.483）、糖尿病（OR=7.129，95%CI =1.661~ 30.596）、交通瓣膜关闭不全（OR=15.761，95%CI=3.514~ 70.684）、髂静脉受压综合征（OR=3.868，95% CI=1.371~ 10.913）是下肢静脉曲张复发的独立危险因素（OR > 1，P < 0.05）。构建模型的ROC曲线下面积为0.915，约登指数0.684，敏感度为96.0%，特异度为72.7%，校准曲线显示该模型表现出较好的预测符合度。结论 基于CEAP分级、硬化剂注射治疗、髂静脉狭窄、肌间静脉增宽、糖尿病、交通瓣膜关闭不全、髂静脉受压综合征等建立的预测下肢静脉曲张术后复发的风险列线图模型，校准曲线显示该模型表现出良好的预测效能。

简介：摘要：气象行业数据种类繁多,包括各类结构化、半结构化和非结构化数据,随着互联网技术、信息化技术以及气象观测技术的迅速发展,气象数据采集频次从逐天逐时转变为逐分钟,使气象行业累积了海量数据,数据量已达到PB以上,具有典型的大数据特征。传统的计算方式无法对海量数据进行深度挖掘,在应对海量数据的高并发访问同样遇到了处理瓶颈,导致在气象防灾减灾领域,气象数据的价值无法有效的实现。因此,气象部门对于应用大数据相关技术以提升气象信息化水平有着迫切的需求,在此背景下,气象大数据云平台“天擎”作为气象部门信息化的核心系统应运而生。

简介：摘要：滑坡位移具有时滞性及非线性等特点，准确地对滑坡位移预测能为滑坡预警预报提供参考依据，本文以树坪滑坡为例，提出了一种结合EMD分解方法和改进CISOA-BP的滑坡位移预测模型。首先，利用EMD将滑坡位移分解为趋势项及周期项位移；其次，利用四次多项式对趋势项位移进行预测，针对周期项位移，利用收敛交叉映射法对降雨量与周期项位移间的时滞效应进行分析，确定时滞时间及影响程度，建立考虑时滞效应的BP位移预测模型，并利用Circle映射及收敛因子提高SOA算法的收敛精度，利用CISOA模型对BP神经网络的权重及阈值进行赋值；最后，将趋势项及周期项预测结果叠加得到累计位移预测结果。结果表明，考虑时滞的EMD-CISOA-BP预测模型能较为准确地预测降雨导致的滑坡位移，该模型对同类滑坡位移预测具有一定的参考价值。

简介：摘要：

简介：摘要：以某建筑物基坑观测数据为例，开展了小波及粒子群优化的BP神经网络预计模型的研究。使用小波阈值去噪方法对实际观测时间序列进行去噪处理，对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与粒子群优化的BP神经网络预测模型预测数据进行对比分析，结果表明粒子群优化的BP神经网络预测模型预测精度较高。

简介：摘要：房地产项目成本准确预测对企业至关重要。本文聚焦构建科学实用的成本预测模型。首先明确成本构成要素，涵盖土地费用、建筑安装工程费等。接着探讨影响成本的因素，如市场需求、土地价格、建筑材料及劳动力成本等。构建的模型采用多元线性回归分析，基于历史数据确定各成本要素与总成本的定量关系，并结合影响因素进行修正完善。通过实证研究选取多个项目为样本，验证模型具有较高预测精度和可靠性，能为企业提供有效支持。未来可在模型优化、因素深入分析及与其他管理方法结合等方面进一步研究，以提升准确性和实用性，更好服务房地产企业成本管理与决策。

简介：企业融资管理涉及长期和短期两个范畴。其中长期融资期间跨度大，通过资本预算和资本结构的选择能较科学地确定其融资规模和方式；而短期融资期间跨度小，流动资金运动的随机过程导致现金流量具有很强的随机性，因此精确预测短期融资规模一直是财务管理实务中的难题。所谓短期融资规模动态预测模型是以四柱结算为基础，

简介：摘要目的通过构建不等权组合模型预测我国2020年至2035年医师需求数量，为卫生人力资源的规划提供科学参考。方法采用趋势外推法、人力/人口比值法、卫生服务需求法对我国2020年至2035年医师需求进行初步预测，进而采用德尔菲法对这3种方法的结果进行不等权组合，计算得出2020年至2035年我国医师需求。结果通过不等权组合模型预测，2020年至2035年我国医师需求逐步增长，从2.64人/千人口增至3.67人/千人口，但增长幅度逐步放缓。结论运用不等权组合预测模型，综合服务需求和历史现状，测算方法科学可行。建议参照医师需求的同时，综合考虑影响医师供需平衡的因素进行医学教育及医师分科相关的政策制定。

简介：摘要目的探讨时序预测模型中的差分自回归滑动平均(ARIMA)和自回归(AR)模型在预测广州市急救调度日出车数量方面的价值。方法采用Matlab仿真软件对广州市2021年1月1日至2021年12月31日的急救调度出车记录分析计算日出车数量时间序列，对该序列进行时序预测模型辨识，得到ARIMA(1,1,1)、AR(4)以及AR(7)模型，利用这些模型对日出车数量做出预测拟合。ARIMA(1,1,1)模型将数据分为训练集和测试集，参数运算采用Prony方法，预测拟合未来的出车数量；AR(4)和AR(7)模型采用均匀系数，预测当天出车数量。结果ARIMA(1,1,1)、AR(4)以及AR(7)都可以实现对日出车数量的有效预测，ARIMA(1,1,1)的预测拟合误差随着预测时间的延长下降。两个月内的急救调度日出车量预测拟合平均绝对百分比误差（MAPE）低于6%，结果基本都位于95%置信区间内，利用模型的残差分析验证了模型显著有效。结论ARIMA模型可以对两个月内的急救调度日出车量做长期预测拟合，AR模型可以对急救调度日出车量做短期有效预测。

简介：灰色预测模型（GM模型）运用灰色系统理论，适用于数据量少、信息不确定的经济预测．近年来在房地产投资开发领域，已经用于如需求预测、投资预测及价格预测等方面，并取得了较好的成果。本文以灰色预测模型为工具，对西安房地产市场从开发投资、施工房屋面积和销售房屋面积等方面进行预测。预测结果实际值与预测值的差异较小、精度较高，预测值可反映未来一段时期内西安市房地产市场状况。从预测结果来看，在未来几年，西安市房地产市场还有较大的发展空间，房地产开发投资、房地产施工房屋面积、房地产销售房屋面积都还以较大的年增长率继续增加，西安市房地产市场总体发展潜力和空间都还比较大．同时．未来几年里西安市房地产市场将会是在政府调控下的趋向合理的发展．房地产开发投资及消费者购房需求都将朝着理性方向回归。

简介：以东北玉米冷害预测为例，介绍了近年发展的基于热量指数预测的热量年型统计预测模型和基于玉米生长模式的机理性预测模型，比较了两类模型在预报原理、预报对象、预报时效及准确率等方面的各自差别和利弊，探讨了两类模型取长补短优势互补的可能方法，展望了农业气象灾害预测预警技术发展的若干问题。

简介：为增强风功率预测的准确性，采用基于时间序列模型和支持向量机模型，并且利用最小方差法获得权重系数，构建组合预测模型对风功率进行预测。仿真结果表明，该组合模型较单项预测模型具有更高的预测精度。

简介：摘要 R&D 是衡量一个国家或地区科技活动和科技投入水平的重要指标，各个国家或地区的科技、经济、社会发展程度直接受到 R&D 投入力度的影响。通过对江苏省 R&D 经费投入的时间序列变换特征进行分析 , 建立指数曲线预测模型和 AR(2) 时间序列预测模型的组合预测模型 , 对江苏省 2020 — 2022 年的 R&D 经费投入的发展变化趋向进行预测。

简介：

简介：根据Logistic模型基本原理建立事故概率预测模型，并对事故概率进行预测。通过模型预测结果与实际值对比，得出利用广义线性预测模型对事故概率进行预测具有一定可信度。