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  • 简介:该文对我国1978-2013年的GDP数据进行了分析,建立了ARIMA模型,对我国GDP时间序列数据进行了模拟。通过对GDP数据的平稳性检验、模型参数识别与检验,建立了ARIMA(2,1,6)模型,结果显示该模型预测误差较小,能够较好地预测我国的GDP,最后使用ARIMA模型对我国2007-2013年的GDP总量进行了拟合,以期为我国经济发展的战略规划和决策提供参考和依据。

  • 标签: GDP ARIMA模型 预测
  • 简介:本文引用改进的变权组合预测模型对宁夏某水库坝基沉降进行预测,并结合坝基沉降监测数据对比改进前后的变权组合预测模型在大坝坝基沉降的预测精度。研究结果表明:改进的变权组合预测模型由于可以考虑并动态计算不同模型之间的权重系数,对水库坝基沉降的预测精度高于传统的变权组合预测模型,预测沉降值和实测的沉降值之间的误差小于15%,比传统变权组合预测模型相对误差减少3.19%,且在月沉降均值相关系数上,改进的变权组合预测模型预测值和实测值之间相关度提高0.2012。研究成果对于水库坝基沉降预测方法提供参考价值。

  • 标签: 改进的变权组合预测模型 传统变权组合预测模型 坝基沉降预测
  • 简介:能源指的是向自然界提供能量转化的一种物质,它是人类活动的物质基础,是一个国家社会发展和经济增长的重要物质基础,如何保持能源供需稳定和均衡是经济发展的一个重大问题。在当今世界,能源的发展,能源和环境,是全世界、全人类共同关心的问题,也是我国社会经济发展的重要问题。河北省能源消耗总量大,自给率低,能源供需的矛盾已经成为制约河北省经济发展的障碍。准确地预测未来能源消耗对于科学制定能源规划及经济发展战略具有重大意义。本文是基于1980-2012年河北省能源消费量数据,使用Eviews6.0软件,经过分析建立ARIMA(1,2,1)模型,对未来五年河北省的能源消费量进行分析预测

  • 标签: 河北省 能源消费 ARIMA模型 时间序列
  • 简介:目的基于前列腺特异性抗原(PSA)等指标,建立能够预测前列腺穿刺活检结果的数学模型。方法收集2009年7月至2015年3月在解放军总医院进行前列腺穿刺活检患者的年龄、前列腺体积、游离PSA(fPSA)和总PSA(tPSA)等临床资料。所有研究对象中随机选择80%为建模组,其余20%为验证组。在建模组中利用单因素和多因素Logistic分析筛选出预测前列腺癌的独立性影响因素,构建回归方程,并以此为基础建立预测前列腺穿刺结果的数学模型。利用受试者工作特征(receiveroperatingcharacteristic,ROC)曲线评估该模型对前列腺癌的诊断价值,并与临床常用的PSA及其相关参数比较诊断价值的差异。结果选取资料完整且tPSA100ng/ml以下的患者纳入研究,共958例。其中建模组767例(tPSA4~20ng/ml者587例),验证组191例。在建模组中,将所有指标纳入单因素和多因素Logistic回归分析,发现年龄、tPSA和前列腺体积是前列腺癌独立的预测因素。将所有指标(包括fPSA)纳入回归方程,构建数学模型Y=-4.765+0.074×(年龄)4-0.057×(tPSA)+0.052×(fPSA)-0.029×(前列腺体积)。在建模组和验证组中,ROC曲线分析显示该模型预测前列腺癌的ROC曲线下面积高于tPSA、f/tPSA和PSA密度。取Y=-0.076,即约登指数最大值作为本模型最佳临界值,预测前列腺癌的灵敏度为76.2%、特异度为76.6%、阳性预测值76.5%、阴性预测值76.3%。结论本预测模型与单独应用PSA及其相关参数相比具有更高的诊断价值,并且可以在不增加患者检查项目的前提下提高预测前列腺癌的能力。

  • 标签: 前列腺癌 前列腺特异性抗原 数学模型
  • 简介:随着软件规模的日益增大,软件可靠性对软件质量保证起着举足轻重的作用。为了更好地对软件可靠性进行预测,本文首先对常用的指数平滑模型——Holt模型和阻尼Holt模型进行分析,然后根据软件可靠性准则误差平方和(SSE)建立数学模型,并分别计算出最小SSE值对应的最优的平滑系数。实验表明采用Holt模型进行软件可靠性预测的精度较高,且阻尼Holt模型预测结果优于Holt模型,预测结果从平滑系数的经验选取法和软件可靠性的PRR准则上都得到了验证。由此得出结论,将Holt和阻尼Holt指数平滑模型用于软件可靠性的预测有很高的拟合度。

  • 标签: Holt模型 软件可靠性 误差平方和准则 平滑系数
  • 简介:目的研究腹部手术术后慢性疼痛独立危险因素,并运用危险因素建立预测模型。方法回顾性分析2014年1月至2016年4月,通城县人民医院住院腹部手术683例患者的临床资料,运用Logistic多因素分析,建立预后模型。用独立的临床病例资料进行验证评估模型判断能力。结果本组患者均顺利完成手术,其中手术后慢性疼痛134例,罹患率25.1%。Logistic回归分析结果显示术后焦虑,未婚,手术时间长,术后不满意,上腹部手术,住院天数长是腹部手术手术后慢性疼痛(CPSP)的独立危险因素。对构建的预测模型预测能力进行评估发现:模型预测的灵敏度为77.71%,特异度为93.32%,总正确率为78.49%。结论术后焦虑,未婚,手术时间长,术后不满意,上腹部手术,住院天数长是腹部手术CPSP的独立危险因素,本研究构建的预测模型能够较为准确的预测腹部手术患者是否发生CPSP。

  • 标签: 疼痛 外科手术 预测模型
  • 简介:以某矿为例,把变维分形理论引入矿井涌水量预测中,由此构建该矿井的涌水量预测模型,并进行验证分析。结果表明,预测结果与实际结果在短期内极为一致,预测周期变长,则效果不明显。这表明变维分形理论在矿井涌水量短期预测中具有较高的研究价值和应用前景。

  • 标签: 变维分形 矿井涌水量 预测
  • 简介:根据瞬时功率理论,建立了光伏并网逆变器在旋转dq坐标系下的功率预测模型。采样并网电压、电流后,利用该模型能够直接预测出并网输出的有功功率和无功功率。然后,利用模型预测控制方法,选用预测功率与给定功率误差的绝对值之和作为价值函数,根据功率预测模型,选择最优空间电压矢量,设计了光伏并网逆变器的模型预测直接功率控制策略。该控制策略无需使用PWM调制模块和内环电流控制,计算量小,易于实现。在光照强度稳定、变化等条件下,对控制系统的性能进行了仿真。结果表明,并网逆变器能够跟踪光照变化快速输出有功、无功功率,具有较好的动、静态性能,验证了所提出的控制策略的有效性。

  • 标签: 光伏发电 并网逆变器 预测模型 直接功率预测控制
  • 简介:应用BP神经网络对网店销售模型进行了研究,建立了基于店铺访客数、下单转化率、客单价和商品收藏次数来预测网店销售额的BP神经网络模型,模型的训练样本为五皇冠淘宝网店2016-04-21至2016-07-09时间段销售数据,应用构建的模型预测该网店2016-07-10至2016-07-19时间段店铺销售额,仿真模拟实验结果表明其能准确地预测店铺销售额,从而验证了模型的有效性和准确性.

  • 标签: BP神经网络 网店 销售预测
  • 简介:针对《国家电网公司安全事故调查规程》中缺乏电力通信相关事件量化的现状,分析了电力通信网相关的安全事件,结合事件的具体定义,兼顾业务重要度、影响范围、影响时长等因素,提出了一种有效的安全事件量化模型预测方法。对于模型中各个量化参数的取值,给出了相应的依据和分析。实际验证结果表明,该模型能够有效区分不同级别的安全事件,并基于各种外在诱因的量化概率,预测出不同故障下可能导致的安全事件,为网络提前规避风险,保障网络的稳定运行起到重要的辅助决策作用。

  • 标签: 安全事件 量化模型 风险预测 电力通信网
  • 简介:目的分析邯郸地区临床红细胞类制品使用规律,建立最优的数学模型并进行预测,以指导血液机构的相关业务工作。方法对邯郸市2002年1月~2013年12月每月向本地区临床供应红细胞类制品量,经Epidata3.0双录入数据,导入IBMSPSS21,对临床用血量采用曲线回归和专家建模器分别建立数学模型,并选出最优模型,再利用该模型对临床用血量进行预测,并验证模型效果。结果曲线回归方程中R。最高的曲线为三次多项式函数,R2=0.947,P〈0.05,拟合方程为Y=2413.906+83.189X.0.602X2+0.004X2。专家建模器给出ARIMA(0,1,1)(0,1,1)模型,残差的白噪声检验结果显示P〉O.05,为白噪声序列,模型均提取了原序列中所有数据信息,模型诊断得以通过。用两种模型分别预测2014年1~6月临床用血量,ARIMA(0,1,1)(0,1,1)模型预测值的相对误差均在5%以内;三次方程模型预测偏差较大,最高达14.68%。ARIMA模型优于三次方程模型。结论通过建立数学模型的方式,补充后续数据,血液机构能够科学地预测用血趋势,有效指导采供血工作。

  • 标签: 临床用血 红细胞类 数学模型 预测
  • 简介:在传统灰色GM(1,1)预测模型的基础上,首先对预测模型的初始值进行优化,然后采用马尔科夫链对优化后的模型进一步改进,建立了一种基于初始值优化的灰色马尔科夫预测模型,优化后的模型可以有效提升预测的准确性和稳定性.最后通过对宁德市旅游入境总人数的实例分析,验证了新模型的有效性,拓展了灰色预测模型的应用范围,为宁德市旅游事业的发展提供了一种新方法和新思路.

  • 标签: 初始值优化 马氏灰色预测模型 实例分析
  • 简介:为了提高风电功率预测精度,针对支持向量机(SVM)模型在风电功率预测中存在的参数选取问题,提出用人工鱼群算法(AFSA)寻找SVM模型的最优核函数参数和错误惩罚因子的优化方法。建立AFSA—SVM模型,结合聚类分析后的数值天气预报(NWP)数据对风电功率进行预测。经仿真实验并与BP、粒子群优化的支持向量机模型对比,AFSA-SVM优化模型在短期风电功率预测中有更好的预测效果。

  • 标签: 人工鱼群算法 支持向量机 聚类分析 风电功率预测
  • 简介:针对地震中城市桥梁震害状态具有较强的非线性、复杂性的特点,采用了具有RBF核函数的最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法。在大量收集我国地震中城市桥梁震害资料的基础上,将此算法引入桥梁的震害预测中,选取了地震烈度、上部结构、地基失效程度、支座类型、墩台高度、桥梁跨数和场地类别等因素作为模型的特征输入向量,建立了最小二乘支持向量机的桥梁震害预测模型。通过反复地样本训练及模型参数设置,仿真结果表明,该方法具有一定的准确度和可行性。基于最小二乘支持向量机的桥梁震害预测方法是一种可以用于地震中桥梁震害预测的良好方法。

  • 标签: 城市桥梁 震害预测 最小二乘支持向量机 支持向量机
  • 简介:【背景】白花鬼针草为农区恶性杂草,原产于美洲,现已广泛分布于世界热带及亚热带地区,但其在全球和中国的适生区域及适生等级还不明确.【方法】利用MaxEnt生态位模型对白花鬼针草在全球以及中国的潜在适生区进行预测.【结果】白花鬼针草在全球的分布更多受到温度因素的影响.白花鬼针草的适生区主要集中在北半球和南半球15°-30°之间的热带和亚热带地区.其中,北美南部、南美中南部、非洲南部、东南亚北部以及大洋洲中南部沿海地区为白花鬼针草中、高度适生区.白花鬼针草在中国的适生区主要位于广东、广西、海南、云南、福建、台湾.到2070年,白花鬼针草在全球的适生区面积与当前相似,但在中国的适生区有所增大.【结论】白花鬼针草在我国有进一步扩张的风险.

  • 标签: MAXENT 白花鬼针草 潜在分布区 预测
  • 简介:DCIS作为一种异质性病变,受到越来越多的关注,但传统的以病变细胞形态、结构、分级以及是否坏死存在的分型方法不能准确区分DCIS的亚型,不能对其治疗方式或预后做出较准确的评估与预测,难以满足精准治疗的要求。目前国内外的研究致力于在基因组学层面对DCIS进行深入的认识与分型,并建立完善的DCIS预后预测的基因模型。笔者简单介绍了与DCIS相关的基因检测,如乳腺癌高通量基因检测(Mammaprint)、OncotypeDX21基因检测、Prosigna等,着重分析了DCIS12基因模型的建立过程、评分方法、对DCIS预后的风险评估及其对DCIS精准治疗的意义,以期为临床工作提供参考。

  • 标签: 乳腺肿瘤 原位 基因表达 预后 预测
  • 简介:基于有限控制集模型预测控制(FCS-MPC)的滞环模型预测控制(HMPC)应用在三电平逆变器中具有动态响应快、多目标优化处理的优点,但其开关动作没有规律,开关频率波动范围大,导致逆变器输出电流频谱较为分散,不便于滤波器的设计。为了改善上述问题,本文提出一种环宽自适应模型预测控制(AHB-HMPC)方法,将系统的平均开关频率和开关频率波动范围也作为控制目标,引进滞环控制思想,并可在线调整电流滞环大小,使得系统平均开关频率可控且使开关频率稳定在以平均开关频率为中心的滞环内,在保留HMPC快速性、多目标优化处理等优点的同时,有效地使逆变器输出电流频谱相对集中在平均开关频率周围,方便了滤波器的设计。最后,仿真和实验结果表明,本控制方法是可行和有效的。

  • 标签: 三电平逆变器 滞环模型预测控制 开关频率