简介：回归分析法、弹性系数法、时间序列法等是市场预测中常用的方法。本文介绍了其中的回归分析法。并就其在水泥市场预测中的具体应用进行探讨。选取了1995--2005年安徽省固定资产投资与水泥需求量作为两个变量，验证了这两个变量之间的相关关系及相关程度，在确立了因变量（Y）和自变量（X）之后，通过回归检验并建立回归模型来分析预测了安徽省2010年的水泥需求量。

简介：摘要目的回顾性分析衡水市二级以上医院重症监护病房(ICU)的医院感染患者入住ICU 24 h内的高危因素，建立ICU医院感染早期预测模型。方法回顾性查阅衡水市二级以上医院2011年1月至2015年12月ICU医院感染患者相关病原学数据和原始病历资料。记录患者一般临床资料，包括患者性别、年龄、转入原因，入住ICU 24 h内血生化、急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHE Ⅱ)和序贯器官衰竭评分(SOFA)、应用血管活性药物、血液净化情况。分析医院感染危险因素，建立早期预测量表，并利用2016年1月至2018年12月医院感染患者的数据对预测模型进行验证。结果共2 453例患者资料纳入分析，445例患者ICU住院期间发生医院感染，医院感染发生率18%，其中肺炎(包括医院获得性肺炎和呼吸机相关性肺炎)135例(30%)，导尿管相关泌尿系感染245例(55%)，中心静脉导管相关血流感染65例(15%)。Logistic回归分析发现年龄≥72岁(OR＝2.15，95%CI：1.23～3.47，P＝0.03)、新发脑卒中(OR＝1.59，95%CI：1.22～3.31，P<0.01)、入住ICU 24 h内APACHE Ⅱ评分≥18(OR＝3.64，95%CI：2.79～5.32，P＝0.02)和SOFA评分≥8(OR＝3.17，95% CI：1.93～5.66，P<0.01)是医院感染的独立预测因素。根据上述危险因素建立量表，医院感染早期预测评分范围为0～7分，最佳截断值为4分；导尿管相关泌尿系感染早期预测评分范围为0～7分，最佳截断值为4分；肺炎早期预测评分范围为0～7分，最佳截断值为5分；中心静脉导管相关血流感染早期预测评分范围为0～7分，最佳截断值为6分。利用2016年1月至2018年12月医院感染患者的数据对预测模型进行验证显示该量表预测效果良好。结论年龄≥72岁、新发脑卒中、入住ICU 24 h内APACHE Ⅱ评分≥18分和SOFA评分≥8分能够早期预测ICU医院感染风险，早期发现高危人群。

简介：游客数量的预测是旅游规划的前提工作，是旅游持续发展的重要因素。预测方法很多，该文选取桂林的月度游客数量数据，分别采用季节乘积模型、自回归模型和指数平滑法进行预测并对结果进行比较，预测结果表明季节乘积模型具有较高的预测精度，该模型在桂林市游客数量预测中应当是可行的。

简介：传统的四阶段客流预测法存存不少弊端，一种新型的非集计模型以无比强大的优越性将取而代之，其中概率论型中的Logit模型应用研究最为广泛，本文简耍推导Logit行为模型，并以实例介绍该模型的应用。

简介：因犯罪区域差异、主客体博弈、人为和外界、定性定量混杂、影响因素多杂、模型不适应、数据规模小等诸多原因导致犯罪趋势研究非常困难,经实验研究用大数据AI介入犯罪趋势研究是有效解决方案:可从宏观、中观以及微观三个层面研究犯罪趋势彩响因素,宏观上人、自然及社会三方面,中微观上要特别关注社会心理。对数据量小、种类少、结构化数据多、存在模糊和灰色情况下釆用模糊灰色小数据预测模型;而对大范围实证研究,半结构化与非结构化数据多,经算法比较研究采用三维卷积神经网络深度学习算法比较适合大数据动态实时跟踪犯罪趋势预测。

简介：摘要：石油化工领域中汽油销量的预测影响着管理者关于销售计划制定、资源调度等重要决策。为了得到更为有效的预测数据，我们构建了基于统计学的SARIMA模型和基于机器学习的LSTM模型并进行了预测结果的对比，发现SARIMA、 LSTM的MAE、MSE、RMSE、MAPE分别为1.137、2.750、1.658、0.051和0.654、0.869、0.932、0.030，LSTM的预测效果更优异。

简介：摘要“十三五”期间天津市经济转型和产业经济调整必然导致用电结构的变化，传统的预测模型通常表述的是变量之间的一种“长期均衡”关系，难以适应两者间短期偏离的冲击。本文首先探索分析了天津市历史经济形势及发展政策走向、电力需求的变化规律，深入研究了经济与电力长期协整关系，并在此基础上研究短期波动对用电的影响，建立了适用于天津市经济“新常态”下的误差修正模型以预测售电量变化，有效提升了模型的拟合优度和预测能力。

简介：影响服务业产出比重的因素较多,通过计量分析方法可确定人均GDP等因素最为关键.依据这些因素构建服务行业产出比重模型,并预测2010年与2020年服务业及其各分类行业部门比重,拟为政府部门决策提供参考.

简介：考虑到原始序列中个别值的偶然波动影响传统GM（1,1）模型的预测精度,基于GM（1,1）模型的基本原理,构造了遍历灰色模型T-GM（1,1）。结果表明,T-GM（1,1）大大提高了模型的预测精度,将原始序列中不确定因素对预测精度的影响降到了最低,具有广泛的实用性。

简介：本文在力求使抽象模型反映事物发展基本规律的前提下,构建了二个简便的组合预测模型,并将其应用于专家组综合测评,取得满意效果.

简介：根据区间数与联系数的性质,把区间数转换成二元联系数的等价形式,区间数的组合预测问题则转换成等价的联系数的组合预测问题。遵照理论方法创新与实践应用相结合的准则,以联系数距离为最优准则,通过引入诱导有序加权调和平均（IOWHA）算子,构造基于联系数距离以及基于联系数距离与IOWHA算子的区间型组合预测模型,最后对所建立模型的有效性进行验证。

简介：以拦截战术弹道导弹（TacticalBallisficMissile,TBM)为背景，提出了一种预测TBM落点及命中点的实用算法。该算法可以使弹道测定、落定及命中点预测的时间大大缩短，不仅能够满足系统实时计算的要求，而且也能够满足拦截战术弹道导弹的精度要求。

简介：针对目前烟草行业市场下滑率高居不下的现状，建立一个市场下滑预警模型尤为重要。鉴于此，运用Logistic回归分析法，最终选出增幅趋势值、增幅波动值为影响自变量，建立某烟草品牌省外地市市场的下滑预警模型。运用该模型，企业可以通过现有增幅趋势值、波动值对未来市场下滑情况做出预测，得到高下滑风险市场名单。提前对这些市场进行策略挽留，以达到降低整体市场下滑率的目的。

简介：研究了负荷时间序列波动性，提出了一种基于机制转换非线性模型的短期负荷预测方法。在二阶矩层面建立了标准机制转换非线性模型（LSTAR），有效地解决了TAR模型的问断点问题。提出了基于厚尾假设的机制转换模型。借助模型的不对称参数，分析了不同性质冲击下的不同机制。用实际算例验证了该方法的可行性和有效性，并比较了模型的预测能力，得到厚尾LSTAR模型效果最优。

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。

简介：利用2005-2015年丹东市河口地区桃树盛花期物候观测资料和宽甸国家基准气候站的逐日平均气温观测资料,分析了丹东地区桃树盛花期与气温要素之间的关系,并采用活动积温、有效积温和滑动积温3种积温模型对丹东地区桃树盛花期进行预测.结果表明：基于国际通用的SW（SpringWarming）物候模型原理建立了活动积温、有效积温和滑动积温3种积温模型模拟丹东地区的桃树盛花期,采用0.1℃温度间隔普查和数学偏差方法确定每种积温模型最具代表性的界限温度及桃树花期前积温阈值,并检验评估3种积温模型的适用性.滑动积温模型对丹东市河口地区桃树盛花期的预测适用性最好,内部检验的准确率为90.91%;其次为活动积温模型（81.82%）,有效积温模型的预测效果最差（63.64%）.通过统计2005-2015年5d滑动积温稳定通过区间最高气温和最低气温的平均值作为判断桃树盛花期的生长指标,使滑动积温模型达到最佳预测效果.因此,丹东地区桃树盛花期预测采取滑动积温模型方法较适用.

简介：寿险保费收入的增长具有其内在的规律性,而掌握这一规律对提升我国保险业的竞争力、应对人口老龄化具有重要的作用.文章从中国的实际情况出发,以1999-2013年各季度寿险保费收入的统计数据为依据,对其进行平稳化、零均值化处理,并利用时间序列的、偏自相关函数的性质确定序列应当适合的ARMA（p,q）模型,据此对中国寿险保费收入的变化规律进行预测分析.

简介：本文根据犯罪作用的机理,把犯罪现象看作是随机过程中的马尔柯夫过程。犯罪在各个年份中所产生的规模和水平,即立案数据,视为随机过程的一个实现,即随机过程的一个样本。为此提出了马尔柯夫过程的预测模型──自回归(AR)模型,作为犯罪的预测模型。本文介绍了自回归模型的形式,建立、识别、检验和怎样用于预测。自回归模型一旦确立,计算简单,并且能包含近期的诱发和控制犯罪的因素,预测结果较为准确。

简介：本文研究了含(α,c)型Fuzzy参数的回归预测模型,并将它推广为含此型参数的自回归情形.在确定参数时,不采用最小二乘法,而转化为求解—等价的规划问题,从而避免因参数不可微而引起的确麻烦。由此而建立的模型,将比经典模型包含更多的信息、

简介：美国波士顿的Pencina．M和他的同事对Franminghan试验的结果进一步研究，建立了预测自然人群30年心血管病（cardiovasculardisease，CVD）风险的新预测模型，且结合非CVD原因死亡，估计其风险为女性为1／13，男性为1／5。由于这基于10年CVD风险概况的外推，所以较其他方法更为准确。Pencina认为在年轻人中，尤其是年轻女性，十年风险评估可能误导了真正长期CVD的风险情况。