简介：风力发电是最具开发潜力的非水电再生能源,为保证电网的功率平衡和运行安全,需要对风电功率给出准确的预测。对于风电功率预测通常可采用以下3种方法:三次指数平滑法、ARMA方法以及灰色预测方法,但预测准确性不高,而采用风电功率预测的组合预测方法可以提高风电功率精度。将4种预测方法运用到实际风电功率算例中,由数值计算结果可以得出组合预测方法预测风电功率得到的结果精度较高。

简介：考虑了组合预测精度的数学期望和预测精度的标准差这两个指标,建立了多目标规划组合预测最优化模型,并给出其数学规划的解法.最后进行实例分析,结果令人满意.该模型能反映不同时间序列预测方法有效性.

简介：假设人口增长和人类文明是生态退化的主要驱动因素,结合福雷斯特世界动力学模型,利用机器学习的方法,建立了双层通信网络模型(TCNM)来研究生态退化的问题。

简介：选择100个化合物作为数据集，随机选取其中80个为训练集，其他分子为验证集，并为每个化合物分子计算了30个参数．通过采用五种不同多元线性回归分析方法对其训练模拟，建立了数学模型，并用验证集检验了所建模型的预测能力．结果发现向后筛选法为最优小肠吸收建模方法．由该法所建模型的统计结果良好（R^2〉0．80），应用于验证集时也表现出较强预测能力．该模型确定了对小肠吸收影响较大的分子参数，有助于指导进一步的新药筛选和开发．

简介：首先,提出了基于Kmeans算法的非等分论域划分方法.其次,针对传统数据模糊化存在的不足,对数据模糊化方法进行了改进.最后,将模型应用于对上海市消费价格总指数的预测,并通过与现有方法进行对比,验证了模型的有效性.

简介：选用30个结构多样的CaM抑制剂分子作为数据集，采用多元线性回归（MLR）方法及主成分回归分析（PCA）方法对每个化合物的194个分子参数进行回归分析，分别建立了各自的最优预测模型．结果表明：多元线性回归分析方法所建模型与主成分回归所建模型相对比，发现逐步筛选法为最优建模方法．该方法所建模型统计结果良好（R^2=0．952，SEE为0．289），应用于检验集时结果也比较令人满意（R^2=0．941，SEP为0．295），模型表现出较强的可靠性和预测性．

简介：研究了多元线性模型中条件最优线性无偏预测的稳健性问题,得到了条件线性可预测变量的这种预测关于协方差矩阵具有稳健性的充要条件.

简介：本文探讨了马尔科夫链的预测技术，利用马氏链预测方法分析了中华控股（600653）价格的变动情况，对其价格进行短期预测和长期涨跌趋势、运动周期的预测。研究结果与实际情况比较一致。

简介：为了预测某导弹陀螺漂移趋势,以该陀螺漂移角速度时间序列为对象,建立了基于支持向量回归机的预测模型。针对该预测模型的特点,提出了支持向量预选取的模型优化方法。基于ε不敏感损失函数的支持向量回归机具有稀疏性,其结构由支持向量决定。因此从训练样本集中预选出有可能成为支持向量的样本,精简样本规模是提高该类支持向量回归机训练和预测效率的有效方法。针对该类支持向量回归机从分类和回归两个角度分析了支持向量的几何特征,提出了核函数空间免疫聚类的支持向量预选取方法并用于某导弹陀螺漂移预测模型的数据预处理。仿真结果表明优化后的预测模型运算量小、建模速度快,精度高。

简介：结合基因组学数据与生物学背景,利用数学与统计的方法研究代谢综合征的致病机理。首先,利用变异系数筛选出信息含量较高的数据,并且利用变异基因频数统计的方法确定高频变异基因。通过查阅相关文献和数据库可知,大部分高频变异基因都与代谢综合征有关。随后,研究高频变异基因对其他基因的调控情况,并且由此构建出高频变异基因的调控网络以及网络内部的协同和拮抗作用。最后,提出基于调控网络的患病风险预测模型,由此提供预防或治疗方案。

简介：本文将改进的灰色GM（1，1）模型用于某油田年综合含水率的近期发展趋势研究。在平均相对误差达到最小准则下，研究了模型中的背景值参数A和边值修正项￡对模型预测精度的影响。在此基础上，采用线性规划方法估计模型中的参数，基于遗传算法求解最佳背景值参数A和最佳边值修正项ε，以确保在相应的模型检验准则下预测的误差达到最小。结果表明，用改进的灰色GM（1，1）模型预测近期注水油田的综合含水率，预测值与实际值相对误差很小，预测精度很高，可以得到非常满意的结果。进一步的研究发现，改进的灰色GM（1，1）模型虽然近期预测精度很高，但研究长期的发展趋势是行不通的，为此又研究探讨了长期发展趋势模型。

简介：根据深盆气藏形成和保存必须满足的力平衡约束和孔隙度约束条件,以及误差界约束,建立了计算深盆气藏在给定地史时刻平衡深度的非线性规划模型.基于地史数值模拟方法,通过引入分布预测目标区域在给定地史时刻深盆气藏分布矩阵,对网络控制节点逐点解该非线性规划问题,可实现以深盆气藏理论最大分布范围的动态预测.

简介：针对GM（1,1）模型的适用范围是近指数情况,提出了将优化灰导数与利用原始序列模拟的相对误差平方和最小估计预测系数c相结合的方法,从而得到一种简化计算的新GM（1,1）优化模型,该模型的预测公式x（0）（k）=ce-ak在形式上比较简洁,并且经严格指数序列从理论上验证了参数a具有白化指数律重合性,预测系数c具有白化系数重合性.

简介：本文根据《长江年鉴》提供的数据，分别利用灰色系统中的GM（1，1）模型和数值拟合模型．使用matlab软件，对长江水质污染问题进行了预测。给出了未来十年内，在不加治理的情况下，长江水质污染状况的数据，并对两种预测模型加以分析和比较。

简介：文章应用基本Fisher准则下逐渐二级分辨原理，对山东省临沂市1965～1986年（1980年除外）共21年的第二代玉米螟虫株率的历史观测数据进行了数量分析，建立了3个逐步二级分辨数学模型，经对历史资料的回报验证，其历史符合率分别为95.24%、92.31%、100%。将1987年、1988年观测数据作为独立样本进行试报，其预报结果与实际一致。

简介：根据ABEEM-σπ模型计算的Fukui函数、局域软度、全局硬度和电荷分布等物理量，应用硬软酸碱原理和最大硬度原理，合理地解释了典型不对称烯烃加成反应的机制．

简介：针对SINS/GPS组合导航系统中的GPS故障,结合GPS导航定位信息的特点,提出了基于改进型灰色预测的GPS故障预测模型,实现了GPS故障预测;结合SINS/GPS组合导航系统数学模型,进行了基于改进型灰色预测的SINS/GPS组合导航系统仿真。仿真结果表明,GPS位置数据预测残差小于1.5m;在GPS短暂故障期间,由预测数据取代GPS故障数据,可以有效提高SINS/GPS组合导航系统的抗干扰能力,保证其导航精度;比较GPS故障数据和预测数据,并根据故障数据的持续时间和变化特点等,可以诊断GPS故障是硬件故障还是外部干扰的影响,有助于实现GPS的故障判别与隔离。

简介：针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题，提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先，采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差，并对其进行修正，以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响；然后，利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本，学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统，并与扩展卡尔曼滤波进行比较，仿真结果表明，提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05m/s,+0.05m/s]和[-5m,+5m]以内，滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法，表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。

简介：传统的应用稳定性理论对横流不稳定性转捩现象的预测很难与现代CFD并行化计算结合,为了解决这个问题,文章基于SA-γ-—Re_（θt）转捩模型,使用不可压三维边界层相似性解实现横流位移损失厚度Reynolds数在流场中的当地化求解,结合亚音速试验数据-C1准则构建横流不稳定性转捩判据,从而实现了横流不稳定性转捩预测方法的当地化并行求解.首先采用SA-γ-—Re_（θt）转捩模型对NLF（1）-0416翼型进行了流向转捩预测,证实了该模型的正确性.然后应用所建立的横流转捩模型对45°前缘后掠角的NLF（2）-0415无限展长机翼和DLR-F5机翼,以及标准6∶1椭球标模进行了横流不稳定转捩数值模拟,计算结果显示转捩位置均与试验数据吻合较好,证明了文章所建立的方法在不可压边界层转捩预测具有较高的预测精度.

简介：地下油气渗流的数学模型是十分复杂的。为了提高油气藏的采收率,有必要了解地下的实际压力和流量等参数。本文仅就一些简化的情况,讨论数学模型的建立,以说明其基本思想。