模型預(yù)測方法是一種利用數(shù)學(xué)模型推測事物未來發(fā)展?fàn)顩r的定量預(yù)測方法。一個過程、設(shè)備或概念用一些變量作出數(shù)學(xué)表示的形式稱為數(shù)學(xué)模型(mathematicalmodel)。如生產(chǎn)系統(tǒng)的投入-產(chǎn)出模型(AX Y=X,其中X為生產(chǎn)矢量,Y為最終需求矢量,A為投入系數(shù),表示完成單位生產(chǎn)額所必須的投入額)。這種模型既可以對生產(chǎn)系統(tǒng)做出描述和解釋,又可以做出預(yù)測,而且預(yù)測功能是多方面的。首先計算確立投入系數(shù)A,然后可根據(jù)總投入和總產(chǎn)品預(yù)測最終產(chǎn)品市場的供應(yīng)量;再根據(jù)最終產(chǎn)品市場預(yù)測各部門生產(chǎn)量;還可根據(jù)最終產(chǎn)品市場預(yù)測中間產(chǎn)品需求量。
一般說來,對模型解釋得越清楚時,越有利于作出有價值的預(yù)測,但是也不能絕對化,因為數(shù)學(xué)模型研究除了尋求客觀的因果關(guān)系外,還有一個認識過程。如果人們的解釋符合客觀發(fā)展規(guī)律,才能做出比較符合未來狀況的預(yù)測。對于描述再生性的現(xiàn)象,預(yù)測可以達到很精確的程度(如預(yù)測行星的運行軌跡)。可是在應(yīng)用于預(yù)測經(jīng)濟、社會發(fā)展現(xiàn)象時,就要復(fù)雜而困難得多,因為人們在運用模型進行預(yù)測時,總是把數(shù)學(xué)表達的模型形式建立在假定預(yù)測對象未來的變化原因和機制與過去一樣的基礎(chǔ)上,但實際上不是這樣。因此,盡管數(shù)學(xué)模型為人們提供了定量的預(yù)測方法,但是不能把這一方法看成是最科學(xué)的預(yù)測方法,更不能取代其他預(yù)測方法。
把每個過程的軸網(wǎng)都插入到一個文件里,然后通過塊存盤和塊提取功能,把項目上單位工程整合在一個工程文件里,這樣是可以操作,但運行非常慢,計算也不方便,不建議使用此方法
所需材料:酸奶盒、硬紙板、簡單、舊鞋盒、包裝紙、雙面膠、膠水、熱熔膠棒、絲帶、小珠子。把酸奶盒打開,剪掉盒蓋上面的部分,然后用水沖洗掉里面的剩下的酸奶,晾干備用。弄干凈的酸奶盒,用自己喜歡的包裝紙從外...
一、設(shè)計方法: 1、方案構(gòu)思與結(jié)構(gòu)選型 根據(jù)競賽規(guī)則要求,我們從模型設(shè)計的要求、模型制作材料的性能、加載形式和制作方便程度等方面出發(fā),采用白卡紙、白乳膠和白棉線設(shè)計制作了橋梁模型。為了達到輕簡抗撓...
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隨著經(jīng)濟的發(fā)展,電力需求在全世界范圍內(nèi)越來越大,而其中清潔能源的發(fā)展占據(jù)了新能源開發(fā)的主導(dǎo)地位.在我國,風(fēng)力發(fā)電是新能源發(fā)展的重中之重.可是風(fēng)力發(fā)電的效率很難控制,基于風(fēng)力大小的發(fā)電依賴于裝機容量,或者說依賴于風(fēng)電場準備發(fā)出多少電力.黨風(fēng)電場制造的電力高于實際需求時,由于電力的難于存儲性,多余出的電力實際被浪費,當(dāng)風(fēng)電場制造的電力低于實際需求時,又會影響實際的工業(yè)發(fā)展與民用需求.考慮到風(fēng)電場的裝機容量之巨大,0.1個百分點的效率提升,都會給風(fēng)電場帶來巨大的經(jīng)濟利益.本文致力于應(yīng)用組合模型于電力需求預(yù)測并得到精確的預(yù)測結(jié)果,從而指導(dǎo)實際運營中風(fēng)電場的電力供給計劃.在這篇文章中,ENNM(ElmanNetworkModel)和ARSRM(SplineRollingAuto-RegressiveModel)被應(yīng)用與短期電力數(shù)據(jù)預(yù)測與中長期電力數(shù)據(jù)預(yù)測.組合模型的測試在NewSouthWales的實際數(shù)據(jù)中測試.就在我們做出研究的期間,NewSouthWales的電力需求波動與6000kWh與13000kWh之間.我們通過對總體數(shù)據(jù)的分析,提出了一種新的基于電力卡方測試的分類方式.通過這種方式電力數(shù)據(jù)可以被分為7種.我們以字母A~G來命名分類后的數(shù)據(jù).與此同時,數(shù)據(jù)會被分類為兩個部分,其中的一個部分含有兩個或兩個以下的極值點,另一部分含有三個或三個以上的極值點,這種分類是為了幫助我們更好的研究數(shù)據(jù)特性并為我們能夠更好的應(yīng)用模型做出貢獻.
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針對建筑能耗的預(yù)測問題,提出一種基于深度條件受限玻爾茲曼機(CRBM)的預(yù)測方法.首先,將傳統(tǒng)受限玻爾茲曼機進行擴展,融入一個歷史條件輸入層,使其能夠根據(jù)歷史時間序列來預(yù)測未來序列.然后,在CRBM基礎(chǔ)上構(gòu)建深度CRBM模型,用來執(zhí)行建筑能耗的預(yù)測.在一個\"個體家庭電力消耗\"數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,提出的方法能夠準確預(yù)測出預(yù)定時間段內(nèi)的建筑能耗,能夠為電力調(diào)度提供一定的依據(jù).
《鉬精礦價格動態(tài)預(yù)測方法、理論及模型》系統(tǒng)地梳理了鉬資源市場及其供求關(guān)系,分析了鉬精礦市場及價格影響因素,介紹了鉬精礦價格預(yù)測方法、預(yù)測理論及預(yù)測模型,實現(xiàn)了基于EMD-ARIMA-LSTM的鉬精礦市場價格時間序列多步預(yù)測及仿真實驗、基于改進PSO-GRNN及灰色-馬爾科夫模型的鉬精礦價格動態(tài)預(yù)測、基于GM(1,1)和指數(shù)平滑法的動態(tài)組合預(yù)測,并進行了鉬精礦價格敏感性分析。該書對鉬精礦價格預(yù)測、預(yù)測理論模型的構(gòu)建及仿真實驗具有較好的指導(dǎo)及參考意義。
《鉬精礦價格動態(tài)預(yù)測方法、理論及模型》可供鉬礦生產(chǎn)、加工、銷售企業(yè)相關(guān)技術(shù)人員及研究人員參考使用,也可供價格預(yù)測領(lǐng)域有關(guān)人員參考。
在對復(fù)雜系統(tǒng)進行預(yù)測時,從不同角度建立各種不同的預(yù)測模型,而后基于這些各具特點的預(yù)測模型建立一個不同于這些模型的協(xié)調(diào)模型,以達到博采眾長的效果,這就是組合預(yù)測的思想。將多個預(yù)測模型綜合起來建立一個協(xié)調(diào)模型的方法稱為組合方法,建立起來的協(xié)調(diào)模型稱為組合預(yù)測模型。利用組合預(yù)測模型可以將各個模型有機地組合在一起,綜合各個模型的優(yōu)點,在一定條件下能夠有效地改善模型的擬合能力和提高預(yù)測精度。
日前,國內(nèi)外提出的組合預(yù)測方法主要有以下幾種:一是固定權(quán)重的組合預(yù)測方法;一是變權(quán)重的組合預(yù)測方法。這兩種組合預(yù)測方法的主要思想是將各種方法的預(yù)測結(jié)果進行組合,最終得到一個最佳的預(yù)測結(jié)果,其關(guān)鍵是最優(yōu)權(quán)重的求取。這兩種方法在電力負荷預(yù)測中應(yīng)用得比較多,但在電價預(yù)測方面的應(yīng)用卻比較少一方面是電價巨大的波動性導(dǎo)致最優(yōu)權(quán)重的
求取難度很大,另一方面是由于當(dāng)前各種方法所得到的電價預(yù)測精度都不高,將這些預(yù)測結(jié)果進行再次組合極有可能出現(xiàn)最終電價預(yù)測的精度反而降低的情況。
因此日前電價預(yù)測模型中主要的組合預(yù)測方法為:( 1)根據(jù)所研究對象的歷史數(shù)據(jù)特征,選取適宜的模型方法對數(shù)據(jù)的不同成分進行分離,然后分別進行預(yù)測,將各個預(yù)測結(jié)果進行組合得到最終的預(yù)測結(jié)果;( 2)考慮到各種方法都有其優(yōu)缺點,采取互補的方法將兩種或者多種方法組合成一種新的方法進行預(yù)測 。
水質(zhì)預(yù)測方法分兩大類。一類是點源污染的預(yù)測方法,其實質(zhì)是水體中水質(zhì)運動演化規(guī)律的研究及其演算。包括:①建立相關(guān)統(tǒng)計模型,例如在河流水質(zhì)預(yù)測中,建立水質(zhì)與河流水文要素(如流量等)的關(guān)系;又如根據(jù)上、下游水質(zhì)間存在的關(guān)系(多元相關(guān))和混合物質(zhì)的平衡原理,建立水質(zhì)預(yù)測模型。②求解確定性水質(zhì)數(shù)學(xué)模型,是根據(jù)成因分析、演繹推理而得,反映了一定物理、化學(xué)和生物化學(xué)作用的性質(zhì)。模型求解后,主要用實測資料確定模型參數(shù),進行驗證和誤差分析,然后用于實際預(yù)測。
另一類是面源污染的水質(zhì)預(yù)測。這類預(yù)測的實質(zhì)在于研究降雨、徑流沖刷所產(chǎn)生的污水及其成分。研究產(chǎn)流、產(chǎn)污、匯流、集污和污水進入水體后水質(zhì)運動演化規(guī)律。這類課題研究難度大,處在探討發(fā)展之中。