简介：摘要混凝土抗压强度是保证混凝土工程质量最重要的检验指标，然而混凝土抗压强度的检验评定通常是在浇筑后28d进行的，即使试验结果不能满足规定强度，混凝土强度也不能提高。因此混凝土抗压强度早期预测具有重要研究意义。本文应用神经网络技术建立了混凝土强度预测模型，并将预测结果与实验室测试结果进行对比较。研究表明神经网络在预测混凝土的抗压强度方面有较高的精确度，将该技术应用于混凝土配合比设计，有助于保证混凝土工程质量。

简介：阐述了人工神经网络模型的基本原理，建立了混凝土强度人工神经网络预测模型，通过试验证实了该模型的可靠性。

简介：针对水面舰艇在高技术条件下海战所面临的威胁，对战场环境进行了分析。然后运用模糊数学模型识别的方法，对水面舰艇可能遭袭样式的各种情报进行综合分析。通过计算结果确定我方舰艇的遭袭样式。这对水面舰艇防御作战指挥具有指导意义。

简介：摘要综合考虑开关连接用户容量、用户类别、成长周期、温度和经济等多个影响因素，利用最小二乘法、聚类算法、波形分解算法、回归算法等数据挖掘算法，对变电站开关的最大负荷范围进行预测。

简介：基于柯布-道格拉斯生产函数与自回归移动平均模型(ARIMA)构建出一个GDP综合预测模型,并且考虑十九大全面建成小康社会与实现共同富裕的精神与国家关于技术、资本、劳动力等方面的区域平衡发展战略调整模型的参数,计算了2016-2050年中国分省的GDP总量与人均GDP,进一步通过计算省区间人均GDP的基尼系数来分析省区协调发展的水平。研究结果表明,在考虑省区协调发展时,各省区在2016-2050年间的GDP总量与人均GDP的差距逐渐缩小,省区间人均GDP的基尼系数将从2015年的0.219下降到2030年的0.176和2050年的0.137,未来区域间发展不均衡的态势在实现经济稳步增长同时可以得到缓解。

简介：桥梁监测序列是典型的非平稳时间序列,需要进行一些处理将非平稳序列平稳化后再拟合ARMA模型。将监测数据平稳化后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型即为ARIMA模型。以玉峰大桥为例,介绍了季节ARIMA模型的建模思路与总体流程,模拟了检测序列的变化趋势。以季节ARIMA模型为预测模型作为结构的退化模型,对测点进行退化趋势模拟与退化临界时刻预测。结果显示ARIMA模型对序列的拟合效果良好,可以用于桥梁监测序列的预测,其对退化临界时刻的预测可以从整体上掌握桥梁的整体退化趋势和极限使用寿命。

简介：本文客观定量地计算了庆阳地区８县（市）的春旱指数，分析了其时空分布特征，用均生函数模型建立了春旱分片预测方法，历史回代及业务应用效果理想。

简介：本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。

简介：摘 要： 电力企业走向市场化是电力行业发展的必然趋势，在这种趋势的导向下，负荷预测在保证电网运行的安全性和经济性方面将会发挥越来越重要的作用，因此对其负荷预测方法的研究，就显得十分必要。

简介：摘要物资需求预测对于物资储备和管理决策具有重要意义。本文基于ARIMA时间序列模型对电网公司资产管理系统中的物资领用大数据进行挖掘，建立电网物资需求预测模型，并验证模型正确性，该模型可以为电网公司做出合理的物资储备管理决策提供支撑。

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：摘要：众所周知，点击率预测模型在当今社会十分流行。在线广告中，点击率 (CTR)是评估广告效果的重要指标，随着机器学习技术的不断发展，通过机器学习方法构建自动广告，点击预测系统也变得越来越普及。 我收集了艾维邑动公司一段时间内的广告点击数据，利用机器学习方法训练 CTR预估模型，完成相应的数据分析报告。

简介：对石油地质学家来说,渗透率是一个关键的参数。在多孔介质模型中模拟压实和胶结过程,获得了砂岩储层中渗透率如何受到控制的新认识。对简单砂岩,这种认识可用于预测渗透率。若模型的孔隙几何形态完全被确定,使用流动网格模型则可直接计算渗透率。这种计算所取决的基本原理,在物理上是严密的。与许多以前预测渗透率的方法相比,在计算中勿需调整参数,不需要附加的测量或对比(例如,毛管压力资料或岩石薄片的孔隙资料)。对于致密砂岩、石英胶结砂岩或致密石英胶结砂岩,由模型得出的孔隙度和渗透率趋势与Fontainebleau砂岩样品的测量结果非常一致。这些砂岩样品的渗透率跨度几乎达5个数量级。这种模型也正确地预测了Fontainebleau砂岩孔喉大小分布的压汞测量结果。我们发现,模型的孔隙几何特性在空间上是相关的,这种随机性偏离的空间分布特征大大影响宏观特性,如渗透率。预测和测量结果的一致性表明,空间相关性在粒间孔隙介质中是固有的。因此在这种介质中转移的不相关(或任意相关)模型在物理上不具代表性。我们也讨论了把这种模式延伸到预测较复杂的岩石性质。

简介：本文应用二级模糊综合评判方法,建立了地震心理预测的数学模型,并应用灰关联分析和概率论确定模型中的参数。既考虑了心理反应过程的模糊性,又考虑了它的随机性,使这个模型不仅比较合理,而且非常灵活、简便和实用。

简介：假设抵押贷款利率下降到7%时,确定本银行抵押贷款提前偿付与PSA假设的提前偿付率存在偏离,借款人只有在抵押贷款利率下降到一定程度才会开始提前偿付

简介：（内江市第一人民医院病案室四川内江641000）摘要目的利用趋势季节模型预测法，预测我院未来门诊人次的变化。方法根据2006—2010年的统计资料，利用趋势季节模型预测法建立数学模型，对门诊人次进行统计预测。结论此方法能很好对门诊人次进行预测，对医院管理决策提供依据

简介：灰色系统理论在社会经济领域中已得到了广泛的应用，取得了较好的成果。在实际运算中发现，当原始数据序列庞大时，矩阵乘积和逆阵求解非常困难。针对这一问题，提出了灰色预测的简易算法。通过对企业销售利润灰色预测模型的运算，结果表明，在企业销售利润预测中，该算法是可行、快捷的，并且可以应用到所有灰色预测模型运算中。

简介：灰色预测是环境污染预测应用相当广泛的方法。根据文献报道，基于Matlab和Excel实现灰色预测中存在着占用内存、单元格填埋计算公式等等的不足，因此提出了一种基于VBA在Excel下编写宏程序轻松实现灰色预测的方法，并将其运用到北海市地表水污染物预测。结果表明，本程序简短，操作方便，计算结果准确可靠，彻底把用户从繁琐的手工操作中解放出来。

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：摘要：目的：应用经典和神经网络预测模型进行卷烟销售预测分析，为卷烟销售营销方案优化和市场品类规划工作提供科学依据。方法：销售数据是一类时间序列数据，利用TL市烟草专卖局从2019年1月至2022年12月期间不同品类卷烟的月销售数据，作为原始的时间序列，确定研究方法和评价指标，构建不同的模型预测卷烟销售，通过比较不同模型的性能和预测结果，进而选择最优模型。结果：从实验结果可以看出，基于Bidirectional LSTM的预测模型能较好地拟合预测TL市烟草销售数据在时间序列上的变动趋势，有着更好的预测精度。使用性能最优的模型进行卷烟销售预测，利用算法总结出商品销售的规律性，能够为年度销售计划的制定提供数据支撑。下一步，将通过优化数据集及进行模型性能调优，使预测精度提高。