Logistics回歸模型在廣東省房價預測中的應用研究
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4.5
基于供求決定論和成本決定論對廣東省房地產(chǎn)價格影響因素進行分析,并采用Logistics回歸模型對廣東省房地產(chǎn)價格進行簡單預測,并得出結論:Logistics回歸模型適合對廣東省房地產(chǎn)價格進行預測。同時還認為,年初利率、年末利率和人均消費增長率是影響廣東省房地產(chǎn)價格的主要因素。
基于組合預測模型在成都市房價預測中的應用研究
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建立誘導有序加權平均組合預測模型,借助它對成都市商品房價格進行預測.通過三個誤差指標值的比較,證明了這種方法的合理性,從而為成都市政府宏觀調控商品房價格提供政策性依據(jù).
灰色預測模型在施工工期預測中的應用研究
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工程項目在實施階段都在實際進度與計劃進度之間存在偏差,為了更加準確的確定出具體工序的工期,結合施工企業(yè)的統(tǒng)計資料,提出采用基于灰色理論的gm(1,1)模型形成工期預測的方法,從而為科學合理的編制進度計劃提供有效依據(jù)。
MMF模型在地基沉降預測中的應用研究
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4.7
實測資料表明,在線性加載或近似線性加載情況下地基沉降—時間曲線呈s形,而mmf模型在曲線形式上也呈s形。鑒于兩者的相似性,建立了地基全過程沉降預測的mmf模型,并通過工程實例對其進行了驗證。結果表明:mmf沉降預測模型能夠比較好的反映線性加載或近似線性加載條件下地基土體沉降量隨時間的發(fā)展全過程,能夠比較準確的預測地基沉降量,其預測精度要高于指數(shù)模型和雙曲線模型,從而說明了該模型的合理性和可行性,可為今后地基沉降預測提供一定的參考。
優(yōu)化灰色模型在負荷預測中的應用研究
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4.7
針對傳統(tǒng)的灰色模型在負荷增長速度較快時預測精度低的問題,提出了采用交叉遺傳粒子群優(yōu)化算法代替最小二乘法來優(yōu)化gm(1,1)模型中參數(shù)a、b的方法;介紹了灰色預測原理及其數(shù)學模型、cgpso算法及基于cgpso算法的優(yōu)化灰色模型,并根據(jù)實際負荷數(shù)據(jù)進行了仿真實驗。結果表明,在負荷增長速度較快時,優(yōu)化灰色模型的預測精度明顯高于gm(1,1)模型,能夠應用于電力系統(tǒng)的中長期負荷預測,拓展了灰色模型的適用范圍。
組合模型在電力價格預測中的應用研究
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4.5
電力價格同時具有線性和非線性規(guī)律,價格預測就符合收益最大,風險最小,滿足供電的要求。當前傳統(tǒng)的方法只能反映電力價格部分信息,從而導致電力價格預測精度不高。為了提高電力價格預測精度,提出一種基于arima和rbf神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的電力價格組合預測方法。首先采用arima方法對電力價格的線性部分建模預測,然后采用rbf神經(jīng)網(wǎng)絡對電力價格非線性部分建模預測,最后利用三層結構的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡將2種方法預測結果進行非線性組合,得到電力價格最終預測結果。實驗結果表明,組合模型相對于單模型的預測具有更高的精度,組合模型發(fā)揮了2種模型各自的優(yōu)勢,在電力價格預測中具有廣泛的應用前景。
組合預測模型在建筑結構壽命預測中的應用研究
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4.5
著重對bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型和組合預測模型進行了介紹,以“誤差之平方和最小”作為最優(yōu)準則,利用組合預測模型對回歸模型和bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行優(yōu)化,通過對某混凝土結構剩余壽命的實例分析,檢驗了這些模型的可行性、可靠性。
一元線性回歸模型在負荷預測中的應用
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4.5
準確的負荷預測有利于調度運行方式管理、計劃檢修及擴建改造工作的合理安排,有利于節(jié)煤、節(jié)油和降低發(fā)電成本、制定合理的電源建設規(guī)劃及提高電力系統(tǒng)的經(jīng)濟效益和社會效益。因此,負荷預測已成為實現(xiàn)電力系統(tǒng)管理現(xiàn)代化的重要內容之一。本文介紹了一元線型回歸模型的原理,通過分析歷史數(shù)據(jù),建立數(shù)學模型,對懷柔地區(qū)電網(wǎng)年度最大負荷進行預測,證明該模型具有良好應用前景。
平穩(wěn)自回歸模型在高層建筑沉降預測中的應用
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4.4
首先介紹了平穩(wěn)自回歸模型-ar(p)模型,然后將該模型應用到高層建筑沉降預測實例中,通過沉降實測數(shù)據(jù)與預測數(shù)據(jù)進行對比分析,其結果均滿足精度要求,表明:ar(p)模型在高層建筑的沉降預測中具有很好的適用性。
線性回歸模型在電力負荷預測中的應用
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4.4
中長期電力負荷預測是規(guī)劃的前提和基礎。以建立線性回歸模型來科學預測電力負荷在未來的變化趨勢及狀態(tài),通過算例分析,得出利用線性回歸模型進行電力學系統(tǒng)中長期負荷預測取得令人滿意的效果。
基于GM(1,1)模型在成都市商品房價格預測中的應用研究
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4.6
主要介紹gm(1,1)模型的建模機理,借助該模型對成都市商品房價格進行預測.通過對預測結果進行殘差分析,說明該方法的合理性,從而為成都市政府宏觀調控商品房價格提供政策性依據(jù).
Logistic模型在陜西省房產(chǎn)建筑產(chǎn)業(yè)演化中的應用研究
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4.6
隨著市場經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展、人們生活水平的不斷提高和社會城鎮(zhèn)化程度的增強,全國各大城市房地產(chǎn)業(yè)迅速崛起,房價成為社會和民眾普遍關注的問題。以西部代表性省份陜西省為例,對房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)演化及房價進行分析預測,估計房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)增長的極限值。
線性回歸模型在噸鋼綜合能耗分析中的應用
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4.7
文章以包鋼過去幾年的噸鋼綜合能耗數(shù)據(jù)及其趨勢變化為基礎,利用線性回歸模型對其進行噸鋼綜合能耗分析,給出未來3年噸鋼綜合能耗的理想預測值。
多元回歸模型在商品住宅價格分析中的應用
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4.6
房地產(chǎn)價格特別是商品住宅價格是現(xiàn)在經(jīng)濟關注的熱點。影響商品住宅價格的因素十分復雜。本文以濟南商品住宅市場數(shù)據(jù)為基礎,運用數(shù)理分析方法對濟南商品住宅價格的影響因素進行了分析并建立多元回歸分析模型。
灰色預測模型在高層建筑物沉降預測中的應用研究
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4.4
詳細討論了一階一元灰色預測模型gm(1,1)的基本內容及建模過程,并成功地將gm(1,1)模型應用于高層建筑物沉降監(jiān)測的預測預報,相應地編寫了基于matlab的灰色系統(tǒng)沉降預測程序,便于實際應用。實踐證明,灰色預測模型gm(1,1)在沉降預測中具有較高的應用價值。
住宅商品房價格預測模型的研究
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4.5
2017年的最后三個月,中國房地產(chǎn)市場罕見地迎來了一輪密集的政策信號。從中共十九大報告的召開到年末的中央政治局會議的召開,再到召開的中央經(jīng)濟工作會議,這三場高層會議連續(xù)對房地產(chǎn)市場定調。房價將如何變化,它再次成為人們關注的熱點,因此一個合理的價格預測模型就顯得尤為重要。本文通過2005~2016年新疆住宅商品房的價格,結合灰色gm(1,1)模型和馬爾科夫模型,建立了灰色馬爾科夫預測模型,所建模型的平均相對誤差由原來的7.17%降低到2.39%,彌補了灰色gm(1,1)模型預測結果誤差大的缺點。結果表明:灰色馬爾科夫模型是較好的價格預測模型,并且新疆住宅商品房價格在2017~2020年將會呈現(xiàn)出持續(xù)走高的趨勢。
模糊劃分線性回歸模型在電力負荷預測中的應用
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4.5
針對電力負荷中長期預測中存在大量的不確定性因素及待預測的負荷變量與關聯(lián)因素無法很好地滿足整個樣本序列上預測變量與解釋變量間的線性相關性問題,引入了模糊劃分理論,構建了基于模糊有序劃分的線性回歸預測模型。算例應用結果表明,該模型能在較少樣本數(shù)據(jù)基礎上實現(xiàn)對電力負荷較為準確的預測,且預測精度較高。
城市區(qū)域熱氣候預測模型在城市規(guī)劃領域的應用研究
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城市區(qū)域熱氣候預測模型在城市規(guī)劃領域的應用研究——介紹了城市區(qū)域熱氣候預測模型關于不同下墊面的傳熱、蓄熱和蒸發(fā)量計算方法,并以北京某大型生態(tài)城規(guī)劃項目為實例,引入城市區(qū)域局部溫升作為評價指標。利用該計算模型和指標,分析了規(guī)劃方案實施前后城市區(qū)...
改進組合預測模型在鐵路隧道變形預測中的應用
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4.4
變形預測是隧道信息化施工的重要依據(jù),能有效判斷隧道圍巖的穩(wěn)定性。為此,在傳統(tǒng)組合預測的基礎上,提出了基于局部權值和整體權值的改進組合預測方法,該方法既不失傳統(tǒng)組合預測的簡單實用特點,還能反映樣本數(shù)據(jù)至預測節(jié)點長度對組合權重的影響,實現(xiàn)了對傳統(tǒng)組合預測的改進;同時,針對局部權值和整體權值的疊加問題,提出了累加疊加和累乘疊加的思路,有效考慮了局部和全局因素對組合權值的影響;最后,將改進后的組合預測模型應用于工程實例,以探討其可行性及有效性。結果表明:該組合預測模型較傳統(tǒng)組合預測模型具有更高的預測精度,預測結果的相對誤差均<2%;同時,在局部權值和整體權值的疊加過程中,累乘疊加的效果要略優(yōu)于累加疊加的效果,累乘疊加具有相對更高的精度和穩(wěn)定性。研究成果可為鐵路隧道的變形預測研究提供一種新的思路。
最優(yōu)組合模型在凹葉厚樸樹皮產(chǎn)量預測中的應用研究
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4.8
提出無約束最優(yōu)組合模型和有約束最優(yōu)組合模型,這兩種模型均可以極大地改善凹葉厚樸樹皮產(chǎn)量預測效果。在這兩種模型中,其中約束模型的殘差平方和為64.2517,無約束模型的殘差平方為0,無約束模型遠遠優(yōu)于有約束模型。在模型應用中,提出了這兩種模型效率和預測效果的檢驗方法。兩種模型的效率顯著提高,顯著性水平均在0.01以上。
非等間隔序列的灰色預測模型在隧道施工監(jiān)測中的應用研究
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4.4
為了保證隧道工程施工和運營的安全,避免造成經(jīng)濟損失和人員傷亡,隧道的變形監(jiān)測已成為隧道工程防災減災的一個重要方面。運用非等間隔序列的灰色模型進行隧道沉降預測,并通過實例計算分析,證明預測值和觀測值的誤差較小,表明該模型有較強可靠性和較高精度,可為隧道工程的信息化施工提供必要的技術保證。
灰預測模型在連續(xù)梁橋施工監(jiān)控中的應用研究
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4.4
為保障橋梁施工線形與設計線形一致性及施工過程的安全性,采用灰色系統(tǒng)理論,以實際連續(xù)剛構橋梁施工過程中不同工況下的撓度及應力數(shù)值模擬結果及現(xiàn)場實測結果作為原始微分序列建立gm(1,1)模型,以matlab作為計算工具編制相應的計算程序,預測懸臂施工過程中的撓度及應力變化,并以此來指導橋梁現(xiàn)場施工.結果表明:預測結果與現(xiàn)場實際測試結果較為吻合,施工過程各節(jié)段應力均在設計容許范圍內,最終成橋線形與設計線形保持了較好的一致性.
灰預測模型在連續(xù)梁橋施工監(jiān)控中的應用研究
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4.8
為保障橋梁施工線形與設計線形一致性及施工過程的安全性,采用灰色系統(tǒng)理論,以實際連續(xù)剛構橋梁施工過程中不同工況下的撓度及應力數(shù)值模擬結果及現(xiàn)場實測結果作為原始微分序列建立gm(1,1)模型,以matlab作為計算工具編制相應的計算程序,預測懸臂施工過程中的撓度及應力變化,并以此來指導橋梁現(xiàn)場施工.結果表明:預測結果與現(xiàn)場實際測試結果較為吻合,施工過程各節(jié)段應力均在設計容許范圍內,最終成橋線形與設計線形保持了較好的一致性.
模型預測技術在橋梁健康監(jiān)測中的應用
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模型預測技術在橋梁健康監(jiān)測中的應用——針對錢江四橋實時健康監(jiān)測系統(tǒng)的監(jiān)測數(shù)據(jù),采用ar模型、arma模型以及灰色系統(tǒng)的gm(1,1)等隨機模型,進行數(shù)學建模,并對各模型進行了不同步長的預測研究。結果表明,當采用合適的數(shù)學模型參數(shù)后,預測和實際監(jiān)測結果十分...
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職位:建筑師
擅長專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林