简介：摘要：现阶段，电网故障所表现出特点，主要是种类多且成因复杂，难以做到准确预测抢修时长。以深度学习为代表的先进技术的出现，使相关人员经由反馈工单对所需信息进行挖掘成为可能。文章便以此为背景，结合反馈工单及相关指标，利用模型对抢修时长进行了预测，预测过程可分为三步，首先是清洗故障数据，其次是分析故障数据、明确影响因素，最后是基于融合模型，通过对预测结果做加权运算的方式，得出最终结论。事实证明，将多个模型融合，可使预测准确性得到显著提升，有推广价值。

简介：模型的验证是指对模型的性能指标(区分度、校准度)进行考察的过程。根据考察过程中是否使用预测模型的开发队列数据,模型验证可分为内部验证和外部验证。内部验证是检验模型开发过程的可重复性,常见形式包括随机拆分验证、交叉验证、Bootstrap重抽样以及“内部-外部”交叉验证。外部验证考察的是模型的可移植性和可泛化性,常见形式包括时段验证、空间验证以及领域验证。

简介：摘要：在探讨光伏电站功率预测中的关键问题，包括数据不确定性、模型差异性以及多模型融合策略的选择等。针对这些问题，分别讨论了数据预处理与特征选择、模型参数优化与调整等解决方法，以提高光伏电站功率预测的准确性和稳定性。通过综合运用多种方法，有效地解决光伏电站功率预测中的关键问题，为光伏电站的运行和管理提供重要支持和指导。

简介：

简介：投入产出分析是研究多部门经济联系的理论与方法,投入产出表反映了生产与使用间的数量关系.通过对价值型投入产出模型中基本平衡关系的讨论,阐述了国民经济各部门的完全净产出恒大于零是霍金斯一西蒙条件的经济内涵.

简介：综合了灰色预测模型、指数平滑法和多元回归分析模型的特点，根据预测方差最大组合系数最小原理建立了组合模型．并对广州市的物流量进行了预测。结果表明，组合模型的预测结果是最优的。

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：CRM预测模型:魔法石还是绊脚石CRM的重要功能是对未发生的事件进行预测.如何实现预测呢?模型是一个重要的手段和工具.为了解决重大的业务命题,常用的模型有:

简介：摘要商品住宅价格受多个因素的影响，本文以海南主要城市海口、三亚2017年的相关数据为基础，建立起基于灰度预测的商品住宅价格主成分回归模型解决如下三个问题。

简介：摘要：随着社会的进步与发展，交通强国战略的提出，使得交通在生活中占据重要地位。为了解决各类交通问题，在交通网络日益复杂的情况下，交通流预测成为智能交通系统的热门领域，因为准确的交通流预测，有利于提高交通运行效率。本文从社会交通流量增加的大背景出发，阐述当前较为常用的交通流预测模型，分析得出使用综合模型进行交通流预测是效果较好的方式，要想得到可靠的交通流数据就要提高预测的精度和准确度。

简介：摘要在不同年、月的职业需求数据和不同的教育水平的中国学生通过相关系数判断预测精度,经多元线性回归方程求解职业需求与教育背景的线性部分,再由BP神经网络对非线性部分实现阴影匹配。其次,在职业需求数量序列标准化后,通过马氏链对相关系数权重进行排序,权衡职业需求程度。最后,利用基于ARIMA对非线性部分在当前情形下未来三年的就业需求进行预测。

简介：本文基于环境风险预测分析的基本思想,应用模糊图、灰色系统、非线性回归、随机过程和可靠性系统工程理论和方法,探讨了环境风险预测的数学模型.给出了环境风险预测的双向模糊图模型、灰色马尔夫预测模型及非线性回归模型,这些模型的应用为环境风险评价和环境风险管理提供了科学依据.

简介：以某地市电信企业的客户为目标用户群，结合电信行业的业务规则，利用SPSS公司的数据挖掘工具Clementine，运用数据挖掘中的CRISP—DM模型方法建立了客户流失预测模型，为电信企业对流失客户采取更有效的营销策略提供一些建议。

简介：为消除Bayes动态模型中噪声的正态性假定对模型的实用性的限制，在Bayes整体风险最小的准则下，建立了非正态Bayes动态模型状态参数向量纳向前m步Bayes最优线性预洲及其风险矩阵的循环递推方程，使正态Bayes动态模型的相关结果成为其特例。该方法可以在较大程度上拓宽Bayes动态模型及其Bayes预测的适用范围，有一定纳理论意义和实用价值。

简介：摘要为提高泵送混凝土收缩量的预测精度，文章全面收集到了泵送混凝土收缩试验资料，并基于B3变异系数法比较了CEB-FIP1990，GL2000模型预测自密实混凝土收缩的精度。最后根据收集的试验结果，基于最小二乘法给出了修正的收缩预测模型，精度要较大提升，可供工程设计人员参考使用。

简介：<正>一、引言统计预测是以实际统计调查资料为基础,根据事物的内在联系及其发展趋势,运用适当的数学模型(预测模型),预测所研究的现象在一定时期内或一定条件下可能达到的水平。在社会经济活动中,许多变量y的变化随着其影响因素x(一元或多元)不同,呈现出不同的规律性,这里x可能是时间变量,

简介：摘要：分析短时交通流预测的意义，对国内外的研究方法和主要成果进行详细的阐述、分析、归类，主要包括基于传统统计分析的预测模型、非参数回归预测模型、基于非线性理论的预测模型、智能预测模型等4种单一预测模型和组合预测模型，对各类模型复杂性、精度、适用性进行逐一分析。短时交通流预测研究领域在未来一段时间内发展趋势是数据来源多样化、混沌理论和深度学习深度发展，组合预测模型多样化，预测精度不断提高。

简介：以国家旅游局官方网站公布的2000-2012年入境旅游收入为原始数据，选取ARIMA模型、GM（1，1）灰色预测模型以及回归分析预测模型分别对原始数据进行定量分析。鉴于单项预测模型的局限性，基于误差平方和最小方法构建组合预测模型，并辅以实例进行分析和验证，构造出精度最高的A-G-R模型作为组合预测模型。

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：以怀化卷烟市场为载体，选用3种定量预测方法——趋势外推法、时间序列分解法和多元回归法对怀化卷烟市场的历史数据进行全面分析，并在此基础上分别对2008年的卷烟市场做出预测。应用组合预测的方法，对趋势外推法、时间序列分解法和多元回归法进行综合，并证明组合预测在卷烟市场需求预测中能有效减小误差，提高精度。