基于小波随机耦合模型的三江平原年降水量预测

近些年来,由于水田面积迅速增加,导致三江平原井灌水稻区地下水位普遍下降,"吊泵"、局部超采现象时有发生.为解决上述问题,以853农场为例,对实测年降水资料进行差分和标准化处理,采用小波理论和随机水文学方法进行耦合分析,建立了年降小波随机耦合模型,精度检验结果表明,模型有效性和可靠性较高.该模型揭示了区域年降水量的时间变化规律,为853农场乃至整个三江平原充分利用天然降水、合理制定水稻灌溉制度以及地下水资源的恢复和可持续利用提供了科学依据.     

灰色时序组合模型及其在地下水埋深预测中的应用

地下水埋深的变化过程是一个复杂的非线性过程,这种具有复杂的非线性组合特征的序列,使用某一种模型进行预测,结果往往不理想.在分析了灰色GM(1,1)模型、灰色GM(1,1)周期性修正模型和时序AR(n)模型的优点和缺点基础上,提出了一种新的灰色时序组合预报模型.该方法利用了GM预测所需原始数据少、方法简单的优点,用周期修正方法反映其地下水位埋深周期性波动的特征,用AR(n)模型预报其地下水位埋深的随机变化.实例研究表明,这种方法方便简洁实用且预测结果接近于实际观测值,为其它地区的地下水位埋深和相关时间序列的分析研究提供参考与借鉴作用.     

小波分析方法在金融股票数据预测中的应用

利用小波分析预测方法对金融数据—股票收盘价这一典型的非平稳时间序列进行预测.使用M a llat小波分解算法对数据进行分解,对分解后的数据进行平滑处理,然后再进行重构,而重构之后的数据就成为近似意义的平稳时间序列,这样就得到了原始数据的近似信号,再应用传统时间序列预测方法对重构后的数据进行预测,将预测结果与实际值,以及和传统预测方法预测结果比较,小波分析方法预测效果更为理想.     

基于小波变换的组合预测模型在南京市GDP预测中的应用

随着南京经济的快速发展,产业结构逐步优化,南京市三次产业未来发展趋势如何?对南京市2000-2015年的GDP数值进行小波变换,对变换后的高频信息用AR模型进行预测,对低频信息用新陈代谢GM(1,1)模型进行预测,两种预测结果组合后可知"十三五"期间南京市GDP及三次产业产值.结果表明,组合模型预测精度更高.在对计算结果进行分析的基础上,科学探讨产业结构转型的路径与对策,旨在给决策部门提供参考.     

基于小波神经网络与ARIMA组合模型在股票预测中的应用

为了实现对股票价格变化的短期预测,提出了一种基于小波神经网络(WNN)与自回归积分滑动平均模型(ARIMA)的组合预测模型.将股票的收盘价序列数据划分为线性以及非线性(误差项)两个部分,分别利用统计学中ARIMA模型和小波神经网络分别对两部分数据进行预测并得到结果,将两部分结果组合相加合成为整个股票价格的预测结果.实验结果表明该组合模型在预测精度方面有提高,是一种比较有效的预测模型.     

小波建模和预测及其在中国货币乘数中的应用

利用双正交小波变换的向量空间算法结合逐步回归分析,对我国的狭义货币乘数建立了时变的AR模型,在此基础上对我国1997年第一季度狭义货币乘数进行模拟和预测.     

基于模糊聚类分析的小波神经网络模型在径流预测中的应用

提出了一种在对预报因子集进行模糊聚类分析基础上构建径流预测模型的新方法:先通过模糊C-均值聚类将历史径流数据进行分类,然后利用小波神经网络分别建立预报因子集类别变量特征值与观测值之间的局部预测模型,并设计了特征值分类识别器,自动搜寻相适应的局部网络模型进行预测.通过西南某水库2011年日平均入库来流的计算实例对简单小波神经网络预测模型和所建的基于FCM与小波神经网络的预测模型进行了比较,结果较为满意.     

半参数回归模型中小波估计的随机加权逼近速度

把小波光滑方法和随机加权方法结合在一起，获得了半参数回归模型中参数分量的小波估计的随机加权逼近速度为σ(n^-1/2)。因此，从大样本意义上说，小波光滑方法和随机加权方法对半参数回归模型是可用的。     

正交小波包及其在数字信号压缩中的应用

正交小波包是正交多分辨分析构造正交小波思想的自然延伸,正交小波包变换可以进一步分割小波空间,解决小波变换“高频低分辨”的问题,为数字信号处理提供获得高频高分辨效果的分析工具。最后,将小波包分析用于数字信号压缩问题的研究,获得了很好的变换压缩效果     

小波在股市数据分析中的应用

本文把股票日收益率时间序列看作一维时间信号 ,构造了新的小波母函数作为滤波器 ,对此时间信号做滤波处理 ,消除了数据的奇异性 ,从而可以宏观地预测股票日收益率走势 .     

基于混沌粒子群优化算法的灰色GM(1,1)模型在地下水埋深预测中的应用

将混沌优化算法与粒子群优化算法相结合,形成新的混沌粒子群优化算法.利用混沌运动的遍历性,避免陷入局部最优.同时,粒子群算法能加快混沌优化算法的收敛速度,使搜索效率得到提高.用混沌粒子群优化算法优化灰色GM(1,1)模型中的参数,通过横向和纵向比较,优化效果良好,模型预测精度得到了提高.运用该模型对三江平原地下水埋深进行动态预测,预测结果可为有关决策部门提供参考.     

干旱地区陆面过程耦合模式及应用

本文主要论述干旱地区陆面过程在改善人类生存环境与研究区域经济中的重要地位与研究现状,强调了采用耦合模式的必要性,详细描述了该模式的特点,并将它应用于我国西北腾格里沙漠南缘植物固沙区的水热循环研究,揭示干旱区陆面过程的主要特征,并同现场测试进行了比较。     

正权重组合预测模型及其在经济中的应用

介绍了组合预测的方法,并利用最优组合和递归方差倒数方法对组合预测方法进行改进;提出通过GMDH方法首先对影响经济预测模型的各变量进行筛选然后再建立回归模型、神经网络模型等单项预测模型的思想;最后结合GMDH方法建立的时间序列模型,建立正权重组合预测模型．     

垂直裂缝气藏中凝析油气试井模型及应用

凝析气井经过压裂产生垂直裂缝,流体在地层与裂缝中往往形成双线性流.根据凝析气形成的双线性流渗流特点,通过凝析油气不稳定渗流的基本微分方程,经过线性化处理,考虑裂缝传导能力和表皮效应,应用拉普拉斯变换,建立了垂直裂缝气藏中凝析油气渗流的双线性流的新模型,求出了模型的解.并绘出了凝析气藏试井理论曲线,通过试井测试资料解释,可计算凝析气井的地层渗透率,气藏压力,裂缝传导能力和裂缝表皮系数等相应的地层参数,可为气藏开发提供动态参数和理论依据.     

随机波动模型的马尔可夫链——蒙特卡洛模拟方法——在沪市收益率序列上的应用

针对具有Markov区制转移的、波动均值状态相依的随机波动模型,基于贝叶斯分析,我们推导并给出了对区制转移随机波动模型的MCMC估计方法,其中对参数估计采用Gibbs抽样方法,对潜在对数波动和区制的状态变量估计采用向前滤波、向后抽样的多步移动方法;利用该模型,对我国上证综指周收益率进行了实证分析,发现对沪市波动性有较好的描述,捕捉了波动的时变性、聚类性和非线性特征,同时刻画了沪市的高低波动状态转换过程。     

地下水脆弱性风险预警和评估的区间三角模糊多属性决策模型

应用基于逼近理想解排序法的区间三角模糊多属性决策模型,对三江平原六大分区地下水脆弱性进行了风险预警和评估.评估结果与前人吻合,可为有关决策部门采取相应降低环境风险的措施提供参考.实例验证表明,模型具有更高的计算精度和更好的评价效果,为有关环境风险决策部门对地下水风险预警和评估提供了新的思路和方法.     

凝析油-气在存在裂缝的双渗介质中渗流的变产量数学模型及其应用

当凝析气藏压力低于露点压力时,有凝析油析出,致使井底附近阻力变大,影响凝析气的采出量,反凝析现象带来了一些特殊的经济问题.选择合理的开发方式,提高凝析气的采收率,成为了当前工作中迫切需要解决的难题.为了控制合理的井底流压常会引起产量的改变.主要针对凝析气在存在裂缝的双渗气藏中的渗流问题,建立气井变产量生产新模型并进行求解,同时选择相关合理参数绘制了试井理论图版,根据试井理论图版利用试井测试数据进行解释,可以得到相应动态参数为气田开发预案提供相应的理论依据.