人工神经网络在SARS疫情分析与预测中的应用

讨论人工神经网络在 SARS疫情分析与预测中的应用 .采用三层结构的反向传播网络 ( Backpropagation network,简称 BP网络 ) ,对 SARS在中国的传播与流行趋势及控制策略建立了网络模型 .并利用实际数据拟合参数 ,针对北京、山西的疫情进行了计算仿真 .结果表明 ,该网络模型算法收敛速度较快 ,预测精度很高     

ARIMA模型在新疆巴州梅毒疫情预测中的应用

搜集2008-2014年新疆巴音郭楞蒙古自治州(简称巴州)梅毒月发病数据,采用时间序列分解方法(Time Series Decomposition methods)探讨该地区梅毒月发病率的季节性,建立ARIMA(0,1,1)(1,0,1)_(12)时间序列模型,模型预测值的动态趋势与实际发病率基本吻合,平均绝对百分比误差MAPE=17.36,具有较高的预测精度,可以较好的预测短期内梅毒的变化趋势,为梅毒的预防控制措施提供可靠依据.     

优化的GM(1,1)模型及其在广东省梅毒疫情预测中的应用

提出了一种基于初始值和背景值同时优化的新GM(1,1)模型,利用广东省梅毒年发病率预测作为研究对象,用以验证所提模型的有效性和准确性,通过计算实例验证了优化模型具有较高的预测和模拟精度.     

组合预测方法在旅游经济分析预测中的应用

应用组合预测方法,对浙江省旅游业主要指标的统计数据建立数学模型,对旅游经济发展进行现状分析和前景预测,并探讨了旅游经济对社会经济发展的影响、研究表明所建模型具有很好的拟合精度,较好的刻画了浙江省旅游经济的发展过程,这将为研究和调控旅游经济发展趋势提供有益的参考依据.     

组合预测方法在黑龙江垦区大豆产量预测中的应用

首先建立了黑龙江垦区九三地区的大豆单产的Logistic模型,通过梯度法得出模型的参数估计值,并对模型进行了分析.其次,再利用逐步回归方法建立了大豆产量与气象因子的逐步回归模型,确定了影响九三地区大豆产量的主要气象因子,最后运用组合预测和最优权数计算的方法,建立了九三地区大豆产量的组合预测模型,进一步提高了模型的精度,这对指导大豆生产具有重要意义.     

数量化预测计算的一种方法及其在林业中的应用

本文在数量化理论(Ⅰ)和等级系数法的基础上,提出 m 个项目转换成一个单因子(w)与基变量(y)建立回归预报模型的方法;用等级系数的范围来衡量各项目对基变量的贡献大小.经实际应用,本文提出的方法所得结果与数量化理论(Ⅰ)和等级系数法的结果基本上一致.从计算精度和实用角度看,所提方法具有较强的实用价值.     

数量化方法在试题难度预测中的应用

本文提出了一种试题难度的客观测定方法．该方法不同于传统的试测法和直接评价法，基本上解决了试题难度测量中的主观性、随意性、模糊性问题． 本方法中的基本公式是基于数量化理论Ｉ，借助微机处理大量专家对试题评价结果而得到的．     

Box-Jenkins方法在银行业市盈率预测中的应用

试用比较先进的Box-Jenkins时间序列分析方法对上市银行市盈率的历史数据进行分析,建立银行业盈利预测的ARIMA模型对我国行业经济进行分析。     

组合预测方法在大气环境评价中的应用

李振亮．组合预测方法在大气环境评价中的应用．数理统计与管理，１９９７，１６（４），１２～１５．本文利用组合预测理论和方法，建立了一种大气环境质量评价的组合模型。实例分析表明，该组合评价模型具有利用各单一评价模型提供的信息和集中各单一模型的优点，是一种稳健和优化的环境质量评价模型。     

时间参数加权的递归正权组合预测方法及其在气候预测中的应用

刘海波等．时间参数加权的递归正权组合预测方法及其在气候预测中的应用．本文采用方差倒数正权递归组合预测方法,并迭加时间趋势函数,对中国夏季降水４种统计预测模型进行了组合预测试验和研究,取得了一定的效果     

动态传播率模型及其在疫情分析中的应用

应用数据驱动的动态传播率来代替基本传染数R_0,在全国和省市两个层面上研究COVID-19疫情发展的特点和趋势。首先,基于动态增长率建立传染病常微分方程,推导得出动态传播率模型。其次,选择幂函数作为动态传播率的拟合函数,以3天作为最优滑窗期,对各地拐点进行了估计。最后,通过动态模型对各地不同程度尾声开始的起点进行了预测,并在13个省市间进行9个疫情相关指标的对比分析。结果显示,各地动态传播率在经过短暂的波动后均稳步下降,疫情得到有效控制;估计的拐点主要集中在2月中旬,而预测的尾声都将在3月底之前到来;同时,各地疫情发展特点和趋势、防控措施力度和效果存在一定差异。     

动态传播率模型及其在疫情分析中的应用

应用数据驱动的动态传播率来代替基本传染数$R_0$,在全国和省市两个层面上研究COVID-19疫情发展的特点和趋势。首先,基于动态增长率建立传染病常微分方程,推导得出动态传播率模型。其次,选择幂函数作为动态传播率的拟合函数,以3天作为最优滑窗期,对各地拐点进行了估计。最后,通过动态模型对各地不同程度尾声开始的起点进行了预测,并在13个省市间进行9个疫情相关指标的对比分析。结果显示,各地动态传播率在经过短暂的波动后均稳步下降,疫情得到有效控制;估计的拐点主要集中在2月中旬,而预测的尾声都将在3月底之前到来;同时,各地疫情发展特点和趋势、防控措施力度和效果存在一定差异。     

最优组合预测方法及其应用

组合预测方法是当前预测科学研究得最热烈的课题之一．组合预测的基本含义是把两个或两个以上的预测模型采用加权平均的方式组合为一个模型．组合预测的关键是确定各个组合系数或加权系数．关于加权系数的确定还有待于深入研究．有的认为加权系数可以事先人为设定［１］，有的认为可以采用层次分析法或二项式系数法来确定［２］，有的采用简单平均法来确定［３］．本文以组合预测误差平方和为目标函数．通过使误差平方和极小化来确定最优加权系数．本文给出了计算任意有限ｎ个预测模型组合的加权系数的公式，并导出了算术平均预测是最优预测的条件．最后还给出了应用实例．     

Kalman滤波方法在湖南省居民收入预测中的应用

本文利用Kalman滤波方法,对湖南省历年农村和城镇居民收入进行了预测,并比较了农村和城镇居民收入情况,结果与实际值相当吻合.并比较了农村和城镇居民收入情况,该方法对于防止收入差距进一步扩大有非常重要的实际意义.     

指数模型参数估计及其在通讯预测中的应用

本文提出了指数模型参数估计的一种方法，并应用指数模型对我国长途电话话务量进行预测．该预测方法较文献［１—２」中精确，从而说明此方法是可行的．     

灰色预测模型简介及其在年产量预测中的应用

本文简介了邓聚龙教授在《灰色控制系统》一书中提出的灰色预测模型，并编写了相应的预测程序，对大庆石化总厂主要产品年统计量进行预测、得到了今人满意的结果。     

模糊聚类分析方法在水平井开发指标预测中的应用

模糊聚类分析方法在实际中应用很广泛,采用模糊聚类的方法,以胜利油田已经大量投产的水平井的数据为基础,将同类油藏中已投产水平井进行分类,然后根据新设计井的有关参数将其归到相应类中,根据同类中已投产井的有关开发指标对新设计水平井的指标进行预测,取得了较好效果.     

现代优化计算方法在蛋白质结构预测中的应用

现代优化计算方法在蛋白质结构预测中占有重要地位.简要地介绍了模拟退火算法,遗传算法,人工神经网络和图论算法在蛋白质结构预测中的应用.对国内外近年来应用这些算法,特别是在蛋白质构象搜索问题中,解决蛋白质结构预测的研究作了回顾,并分析、比较了这几种算法的效果和特点.     

改进BP神经网络及其在陕西就业预测中的应用

就业是一个非常重要的社会和经济统计指标.世界各国政府都非常重视就业问题,将增加就业率作为政府的工作目标.要想解决就业矛盾,就应该对就业问题的未来发展趋势有一个清醒的认识,从而做出正确的决策.本文提出了一种基于因果关系理论、协整理论用于控制与预测的改进BP神经网络,并将其应用于陕西省就业的控制和预测中.     

关联规则及其在石油期货价格预测中的应用研究

针对Apriori算法及其变种的不足,提出了一种基于支持度计数矩阵和事务数据库布尔矩阵的新算法,利用此算法挖掘石油期货价格历史数据中的频繁项集,根据给定的最小支持度和最小置信度从挖掘结果产生关联规则,对关联规则在石油期货价格预测中的应用进行了探索,并提出了进一步的研究方向.