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交通事故死亡人数预测对于我国交通发展具有重要意义.以我国道路交通安全状况为研究对象，探讨我国道路交通事故死亡人数及未来发展......
交通流预测是智能交通系统的关键组件,亦是主动交通管控的重要技术支撑。根据预测的空间范围,可以将交通流预测技术划分为点线级预......
为了提高短期风电功率预测精度,提出了一种基于误差修正的短期风电功率集成预测模型,此模型首先利用改进粒子群优化的极端梯度提升......
电子废弃物回收规模预测是政府制定循环经济发展规划和有关补贴政策、企业进行资源回收价值评估和产能优化的基础.本文考虑电子废......
面对金融市场的大量不确定性因素,如何合理选择有效的定价因子并构建科学的资产定价体系,一直是金融理论研究的核心问题之一.本文......
在决策任务复杂度高,决策信息资源分散化程度大的情况下需要采用协同决策模式,整合不同地域分布的决策资源和不同决策模型方法,提......
随着原油市场的全球一体化和市场化进程不断加速，影响原油市场的风险因素日趋复杂，市场波动不断加大。在原油市场投资风险控制与风险......
随着科技的进步与不断的发展，陆地上的资源已经无法再满足人类的需求。海洋本身是拥有丰富资源的宝库，已经引起了人类的重视。随着对......
随着城市道路交通拥堵问题日益严峻,为有效提高道路通行能力,智能交通系统应运而生。而智能交通系统的有效实现需要准确及时的短时......
原油既是世界上最重要的能源，也是最重要的商品之一，其价格变动对国际政治经济形势具有重要影响。深入分析国际原油价格波动特点，提高......
烧结是钢铁冶炼的重要环节,能为高炉炼铁提供成分合适、具有一定强度和还原性的烧结矿；烧结矿的质量和产量直接影响到高炉炼铁生产......
房地产市场是一个复杂的系统,房价是多种因素驱动下的综合表现结果.传统单一的预测方法预测精度不能较好地对经济决策起到支持作用......
基于小波变换(WT)的多尺度分析能力和径向基函数(RBF)神经网络良好的非线性预测与集成能力,研究了一种非线性集成预测方法。针对贮......
内河港口物流吞吐量具有较大的波动性、复杂性和不确定性，很难用单一方法预测。为此综合时间趋势预测、BP神经网络预测，以及不规则事......
由于有效的生鲜品需求量预测可在很大程度上提高其实际运输效率,降低因远程运输、交叉运输等造成的 腐损.本文结合信息熵值法提出......
对MM5V3模式中16组组合区域气候模拟试验所得的结果，分区域以RBF神经网络进行集成，分析了网络结构参数的不同对集成结果的影响，最后对......
用小波分解和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合的方法,建立了西太平洋副热带高压形态指数月、季时间尺度的集成预报模型.由于......
利用Ｔｓｕｉ，Ｔ．Ｌ．提出的组合置信加权预报方法，对我国６种不同特性的热带气旋路径客观预报在３个区域分别进行组合试验。结果表明，组合后预报性能优于......
针对长江上游干流主要站点月径流时间序列强非线性和非平稳特征，引入混沌理论和AdaBoost.RT集成极限学习机方法对其月径流时间序列......
微观集成预测是一类重要的人才预测方法。本文通过“安徽省人才需求预测”项目实践,提出“条条选点、块块实施、专家论证”的微观......
用马氏距离客观确定样本的空间结构后,我们可定义在E最小意义下高维空间到低维空间的映射。根据这个原理,L(L>2)个预报方法可综合......
时间序列分析是揭示自然现象和认识客观世界的重要手段,近年来,时间序列预测成为了热门的研究领域,广泛应用于金融数据分析、空气......
空气污染物浓度“爆表”成为我国社会关注的热点问题之一,空气质量预测的准确与否对于人体健康、疾病防控等活动具有现实意义。为......
论坛流量预测对网络规划、舆情管理等任务具有重要意义,针对线性预测模型无法预测非线性关系、非线性预测模型的特征工程过于复杂......
全球气候模式(GCM)对于预估大尺度未来全球气候变化来说,是目前最重要也是最可行的方法。但是由于目前GCM输出的空间分辨率较低,缺......
随着我国城镇化的推进和社会经济的飞速发展,日益拥堵的城市交通已成为我国许多大中城市面临的顽症,各地城市管理部门都对智能交通......
滚动轴承广泛应用于旋转机械中,对其性能退化评估和预测有利于更好地掌握其实际运行状态、避免事故发生。当前的退化评估和预测多......
针对时间序列包含噪声以及单一模型可能存在预测表现不稳定的问题,本文提出了一个基于奇异谱分析(SSA)的集成预测模型,并将其运用......
简要介绍了中国科学院大气物理研究所2002年汛期预测的结果.作者首先利用IAP ENSO预测系统,较好地预测出2002年夏季将有一个强度偏......
智能电表的广泛应用为电力运行控制提供了海量用户用电数据。科学分析用电数据,准确把握用户用电行为特征,是进一步提升用户负荷预......
本文提出一种基于混合扰动的极端学习机集成预测算法对超短期风电功率进行预测,即通过Bootstrap算法和RS算法产生基分类器之间的差......
由于短期气候预测的难度和不确定性,我国短期气候预测的研究不再是单纯注重物理统计预测方法或者数值模式预测方法的应用,而是同时......
本文采用人工神经网络方法，将目前国内外最为常用的几种自回归模型（ＡＰ（Ｐ））定阶准则确定的各种最优阶数的自回归模型进行集成预报试验。结果......
发展数值预报模式、增强模式产品的解释应用能力,是提高短期气候预测准确率的重要途径.文章基于国家气候中心提供的3种气候模式产......
摘要：本文综合运用ARIMA预测模型和LSSVR预测模型，提出了一种集成预测模型，并将该模型应用于上海港的集装箱吞吐量预测研究中。此外，采......
文章以云南省为研究对象,对产业结构和就业结构的发展进行了相关性分析。首先,将Moore结构值纳入灰色绝对关联度,定量分析云南省就......
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主要运用神经网络对中国猪肉年度消费需求量的预测问题进行了研究.首先对畜产品预测方法进行了综述,对神经网络预测原理进行了介绍......
采用VAR和集成预测模型,以石油加工、炼焦和核燃料加工业为例,分析了中国石化产业产能过剩的影响因素,并对产能利用率做出了预测。......
烧结综合料场是存放钢铁企业原料的场地,综合料场占地面积较大,存储的原材料是企业正常生产的前提。综合料场生产工序复杂,生产成......
为实现对非平稳、非线性股票价格时间序列的高精度预测,提出经验模态分解下基于支持向量回归的股票价格集成预测方法EMD-SVRF(EMD ......
为实现准确的风电功率预测,提出了一种基于提升回归树与随机森林的风电功率集成预测方法。在建立预测模型的第1阶段,首先使用提升......
在特定学科研究领域中,从科技文献中快速和正确地识别研究热点主题是了解该学科研究领域发展状况的重要手段,也是推动科技政策制定......
国内猪肉市场价格具有波动大、非线性、非平稳,且样本量少的特点,很难进行预测。为了提高预测精度,并有效解释价格波动的内在经济......
针对风速时间序列的非平稳性与非线性,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)与AR建模分析的风电场风速集成预测方法。首先运用EEMD......
猪肉消费需求量预测对稳定猪肉消费市场具有重要意义.通过建立ARIMA、VAR和VEC模型,利用Granger因果检验筛选出显著影响因素,分别......
针对焦炉煤气集气过程是一个高度复杂的工业生产过程,难以获得焦炉集气管压力的精确数学模型的问题,提出一种基于灰色预测和BP神经......
