提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法

把数据处理的组合法(GMDH)与相空间理论相结合,提出了基于相空间重构的GMDH方法,并且把它应用于复杂机械系统的状态预测.预测和测试矿用汽车发动机曲轴箱窜气压力值证明,采用该方法所得的预测结果比较理想

在综合分析矿井瓦斯涌出量影响因素基础上,探讨了采煤工作面瓦斯涌出量与影响因素之间的关系,利用逐步回归分析方法建立了瓦斯涌出量预测数学模型,并将模型应用于平煤天安十矿己组煤层24110采面瓦斯涌出量预测.结果证明,该数学模型对采煤工作面瓦斯涌出量预测比较准确

针对常用的质量建模方法精度不高且难以给出预测区间,提出了基于小波相关向量机的产品质量模型.应用仿真数据和带钢热镀锌锌层质量的实际生产数据分别建立了小波相关向量机模型.结果表明,小波相关向量机方法与支持向量机及传统的相关向量机相比,具有更好的预测精度,而且给出了预测区间.多组带钢热镀锌锌层质量实际数据的相对预测误差的平均值为4.52%,为保证产品质量提供必要的决策支持和分析手段

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提出了一种预测岩土边坡稳定性的方法.利用数据挖掘的方法从边坡实例数据中挖掘出知识,在此基础上建立岩质边坡稳定性预测的智能模型系统.该系统可以根据获得的现场测试和监测资料,对边坡的稳定性进行较好的预测和估计

第一节 汇率预测的必要性 第二节 汇率的预测方法 第三节 自由浮动汇率的预测 第四节 管理浮动或固定汇率的预测

对复合地基全过程沉降预测模型与方法进行了研究.分析了改进泊松模型的特点和适用性,提出了改进泊松-复合小波神经网络修正模型.结合实际工程数据对CFG桩复合地基全过程沉降进行了分析和预测,并与改进的泊松模型进行了对比分析.结果表明,提出的模型适用性强,具有更高的预测精度,其绝对误差在1mm以内

在论述铁矿石需求预测途径的基础上,选取影响我国铁矿石需求的8个基本因素,采用回归分析方法进行了铁矿石需求的单因素分析.单因素分析结果表明,选取的8个基本因素与铁矿石需求的相关度基本都大于0.9.对8个基本影响因素进行了主成分分析,最终降维为4个主成分.将主成分分析方法与回归分析方法相结合,建立了铁矿石的需求预测模型,并对我国2015年和2020年铁矿石的需求量进行了预测,分别为29.76亿t和26.68亿t