预测结局模型的结果与UKPDS后续随访10年数据相比的准确性

预测结局模型的结果与UKPDS后续随访10年数据相比的准确性（Diabetes Care. 2012 Dec 28）

题目：使用试验后10年监测数据实时验证UKPDS结局模型（Temporal Validation of the UKPDS Outcomes Model Using 10-Year Posttrial Monitoring Data）

目的：评估英国预测结局模型（UKPDS-OM）预测UKPDS试验后监测（PTM）期的临床结局。

研究设计和方法：1997年试验末期，UKPDS研究中原始招募的5102例患者中4031例存活患者回到他们日常的护理提供者那里，并没有试图保留在治疗组中。收集5年PTM风险因子数据和10年的临床结果数据。首先使用UKPDS-OM 预测HbA1c、心脏收缩血压、总高密度脂蛋白胆固醇比率和吸烟程度的可能进程，再次使用UKPDS-OM估算7种主要糖尿病相关并发症或任何原因死亡的首次发生的可能性。模型预测将与PTM数据观察到的主要糖尿病并发症风险因子时间路径和存活可能性做对比。

结果：UKPDS-OM预测的风险因子时间路径与观测到的HbA1c（至3年）以及总高密度脂蛋白胆固醇比率相似，但是低估了心脏收缩血压和吸烟程度改变。预测10年事件的可能性与那些观测到的失明、缺血性心脏病、心肌梗塞和肾衰竭相似，但是心脏衰竭和任何原因的死亡的预测较高，卒中和截肢术的预测较低。

结论：除卒中、截肢术、心脏衰竭和任何原因死亡外，UKPDS-OM能够准确预测10年临床结局的可能性及4个风险因子时间路径中的2个。依据PTM数据对模型进行升级的新版本正在研发中。

（选题审校：陈忻北京大学第三医院药剂科）

本文由翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学编辑完成。

预测结局模型的结果与UKPDS后续随访10年数据相比的准确性

预测结局模型的结果与UKPDS后续随访10年数据相比的准确性（Diabetes Care. 2012 Dec 28） 题目：使用试验后10年监测数据实时验证UKPDS结局模型（Temporal Validation of the UKPDS Outcomes Model Using 10-Year Posttrial Monitoring Data） 目的：评估英国预测结局模型（UKPDS-OM）预测UKPDS试验后监测（PTM）期的临床结局。 研究设计和方法：1997年试验末期，UKPDS研究中原始招募的5102例患者中4031例存活患者回到他们日常的护理提供者那里，并没有试图保留在治疗组中。收集5年PTM风险因子数据和10年的临床结果数据。首先使用UKPDS-OM 预测HbA1c、心脏收缩血压、总高密度脂蛋白胆固醇比率和吸烟程度的可能进程，再次使用UKPDS-OM估算7种主要糖尿病相关并发症或任何原因死亡的首次发生的可能性。模型预测将与PTM数据观察到的主要糖尿病并发症风险因子时间路径和存活可能性做对比。 结果：UKPDS-OM预测的风险因子时间路径与观测到的HbA1c（至3年）以及总高密度脂蛋白胆固醇比率相似，但是低估了心脏收缩血压和吸烟程度改变。预测10年事件的可能性与那些观测到的失明、缺血性心脏病、心肌梗塞和肾衰竭相似，但是心脏衰竭和任何原因的死亡的预测较高，卒中和截肢术的预测较低。

结论：除卒中、截肢术、心脏衰竭和任何原因死亡外，UKPDS-OM能够准确预测10年临床结局的可能性及4个风险因子时间路径中的2个。依据PTM数据对模型进行升级的新版本正在研发中。 （选题审校：陈忻北京大学第三医院药剂科） 本文由翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学编辑完成。

基于ARMA模型的上证指数预测的实证分析报告

基于ARMA模型的上证指数预测的实证报告

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基于ARMA模型的上证指数预测的实证报告 引言 生活中有很多问题都可以看成是时间序列问题，例如银行利率波动、股票收益率变化以及国际汇率变动等问题。所谓的时间序列问题，是指某一统计对象长时间内的数值变化情况。在实际应用中，经常会遇到许多不满足平稳性的时间序列数据，尤其是在经济、金融等领域。因此，能否有效地挖掘非平稳时间序列的有用信息，对于解决一些经济、金融领域的问题显得尤为重要。目前关于预测股票价格的研究文章有很多，这些已有研究大都采用回归分析、组合预测等方法对股票价格未来变动值进行探讨，得出股票价格在未来短期内的变化趋势及预测值，但预测结果并不非常精准，存在较大的误差。模型不仅可用于拟合平稳性时间序列问题，而且对非平稳时间序列问题同样具有良好的拟合效果，尤其是在金融和股票领域应用最为广泛。 本文主要针对 2016-04-18 至 2017-03-15 (共计222个工作日) 期间上证综合指数每日收盘价数据，建立上证综合指数每日收盘价预测模型，采用 模型对上证综合指数每日收盘价进行高精度的拟合预测。研究结果表明，上证综合指数每日收盘价在短期内将保持平稳上涨，不会有大幅涨跌的情况。研究上证综合指数每日收盘价的短期变动情况了解股票市场变化及制定投资决策具有现实意义，能够为投资者和决策者提供可靠的信息服务及决策指导。 1 模型的理论介绍及平稳性检验 1.1模型建模流程 1）时间序列的预处理，用模型预测要求序列必须是平稳的，若所给的序列是非平稳序列，则必须对所给序列做预处理，使其为平稳非白噪声序列。 2）计算出样本自相关系数和偏自相关系数的值。

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析

基于非线性模型高精度参数估计的新解算_宁亚飞

第８卷第５期２０１１年１０月 　 ＣＨＩＮＥＳＥ　ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ　 ＧＥＯＰＨＹＳＩＣＳＶｏｌ．８，Ｎｏ．５ Ｏｃｔ．，２０１１ 文章编号：１６７２—７９４０（２０１１）０５—０６３５—０４ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ ．ｉｓｓｎ．１６７２－７９４０．２０１１．０５．０２３基于非线性模型高精度参数估计的新解算 宁亚飞，潘中华，陈性义，任恩民 （中国地质大学信息工程学院，湖北武汉４３００７４ ）基金项目：国家８６３项目基于ＬＩＤＡＲ的滩涂海岸地形精确快速测量技术和应用（编号：ＫＺ０９Ｋ５０１ ）资助。作者简介：宁亚飞（１９８７－），男，山东泰安人，硕士研究生，主要从事现代测量数据处理理论及应用方面的学习与研究。Ｅ－ｍａｉｌ ：ｎｙ ｆ０６０１＠１２６．ｃｏｍ摘　要：在以往诸多对非线性模型参数进行估计的解算中，普遍存在着对起算数据精度要求较高、解算精度 较差、收敛速度缓慢等缺陷。本文在对传统求解非线性模型参数的思想进行了分析和研究的基础上，提出了一种利用多平差方法对待估参数进行相互迭代，以求得参数估值的新算法，文中通过实例分析证明该算法在解算精度和收敛速度方面较传统算法有明显优势。 关键词：最小二乘法；非线性模型；迭代法；精度中图分类号：Ｐ２５８ 文献标识码：Ａ 收稿日期：２０１１－０６－２４ Ａ　Ｎｅｗ　Ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　Ｈｉｇ ｈ　Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　ＰａｒａｍｅｔｅｒＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ　 ＭｏｄｅｌＮｉｎｇ　 Ｙａｆｅｉ，Ｐａｎ　Ｚｈｏｎｇｈｕａ，Ｃｈｅｎ　Ｘｉｎｇｙｉ，Ｒｅｎ　Ｅｎｍｉｎ（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　 ｏｆ　Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｗｕｈａｎ，Ｈｕｂｅｉ　４３００７４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ　ｔｈｅ　ｐａｓｔ，ｗｈｅｎ　ｍａｋｉｎｇ　 ｔｈｅ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｏｎ　ｎｏｎｌｉｎｅａｒ　ｍｏｄｅｌ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｔｈｅｒｅｅｘｉｓｔｅｄ　ｓｕｃｈ　ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ　ａｓ　ｄｅｍａｎｄｉｎｇ　ｈｉｇｈ　ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　ｏｆ　ｉｎｉｔｉａｌ　ｄａｔａ，ｐｏｏｒ　ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ　ｐｒｅ－ｃｉｓｉｏｎ　ａｎｄ　ｌｏｗ　ｃｏｎｖｅｒｇｉｎｇ　 ｓｐｅｅｄ．Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｎｏｎｌｉｎｅａｒ　ｍｏｄｅｌ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｍｅｔｈｏｄ，ｉｔ　ｐｒｏｐｏｓｅｓ　ａ　ｍｅｔｈｏｄ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｍｕｌｔｉ－ａｄｊｕｓｔ－ｍｅｎｔｓ　ａｒｅ　ａｄｏｐｔｅｄ　ｔｏ　ｍａｋｅ　ｍｕｔｕａｌ　ｉｔｅｒａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｄｅａｌｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｓｏ　ａｓ　ｔｏｏｂｔａｉｎ　ｔｈｅ　ｎｅｗ　ａｌｇ ｏｒｉｔｈｍ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｖａｌｕｅ．Ｋｅｙ　 ｗｏｒｄｓ：ｌｅａｓｔ　ｓｑｕａｒｅｓ　ｍｅｔｈｏｄ；ｎｏｎｌｉｎｅａｒ　ｍｏｄｅｌ；ｉｔｅｒａｔｉｏｎ；ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ１　引　言 对于测量平差中大量的非线性模型，经典平差总是进行直接线性近似，这对于测量精度要求不高，线性近似所引起的模型误差小于观测误差的情况是可行的。随着科学技术的不断发展，特别是测绘仪器精密度的不断提高，线性近似导致 的模型误差逐渐与测量误差相当，甚至有时大于 观测误差，这时再利用线性近似方法，显然是不合理的， 也难以得到满足当今科学技术要求的数据精度。对此，国内外许多专家和学者进行了大量 而深入的研究，并取得了一些有益成果［ １～３］ 。综观这些成果，大体可分为两类：当模型的非线性化程度较弱时，可考虑采用较为熟悉的线性近似法；当模型的线性化程度较高时，则考虑需采用迭代

(定稿)关于早孕和妊娠结局随访率计算的说明

关于早孕和妊娠结局随访率计算的说明（定稿） 1.早孕随访率=早孕随访到已经怀孕和未孕的女方人数/已经接受检查的女方人数（全年计算1-10月份的早孕随访率，并按月累计计算）释义：因早孕第一次随访要在检查三个月开始第一次随访，那么计算时就要往前推三个月，即4月10日前完成1月份评估档案的早孕随访；5月10日前完成2月份评估档案的早孕随访。。。以此类推，不可一检查完就马上随访，如随放到未孕的隔三个月再随访1次，如果满一年随访到还是未孕的，这份档案就不用再随访了。 具体随访率可在决策管理系统中查看：一是系统自动计算：可以在档案质量综合统计管理中直接查看早孕随访率；二是手工计算：在档案查看功能模块进行查询，如选择评估起始时间为20130111-20130228+评估建议状态为完成，点击搜索，搜索出来的数据就是计算1-2月份早孕随访率的分母；再选择评估起始时间为20130111-20130228+评估建议状态为完成+当前早孕随访结果为已孕和未孕，搜索出来的数据就是1-2月份早孕随访率的分子。 2.妊娠结局随访率=妊娠结局随放到已经分娩（含不良妊娠结局）和未分娩的女方人数/早孕随访到已经怀孕的的女方人数（全年计算1-10月份的妊娠结局随访率，并按月累计计算） 释义：因怀孕前三个月是不良妊娠结局发生风险较高的阶段，所以，建议对早孕随访到已经怀孕的女方在其孕三个月时开始第一次妊娠结局随访，如1月份随放到怀孕的对象，那么就在4月10日前开始第一次妊娠结局随访；2月份随放到怀孕的对象，那么就在5月10日前开始第一次妊娠结局随访。。。以此类推，如果第一次妊娠结局随访没有不良妊娠结局的那么就在其正常分娩后6周内完成妊娠结局随访。 具体随访率可在决策管理系统中查看：一是系统自动计算：可以在档案质量综合统计管理中直接查看妊娠结局随访率；二是手工计算：在档案查看功能模块进行查看，如选择早孕随访起始时间为20130111-20130228+当前早孕随访结果为已孕，点击搜索，搜索出来的数据就是计算1-2月份妊娠结局随访率的分母；再选择早孕随访起始时间为20130111-20130228+当前早孕随访结果为已孕+当前妊娠结局随访结果为已分娩和未分娩，搜索出来的数据就是1-2月份妊娠结局随访率的分子。

高精度射线追踪模型在LTE网络规划中的应用

高精度射线追踪模型在LTE网络规划中的应用 LTE作为无线网络下一代演进技术，得到了世界范围内主流通信设备商和运营商的关注。与2G/3G和其他早期技术相比，LTE网络可以提供更高的业务速率和更大的容量。在LTE 网络部署的初期，高业务速率和大容量需求的区域将集中于人口及建筑高度密集的城市商业中心，这对LTE技术的网络规划的精度及准确度提出了更高的要求。 传播模型介绍 网络规划中，影响规划结果准确性的一个重要因素就是传播模型。经典的经验传播模型包括Okumura、COST231-Hata等，这类模型通常是通过对大量测试数据进行统计和拟合，得到的图表或公式。经验性模型统计地考虑所有的环境影响，但对于具体场景来说，都是不准确的。并且传统模型主要考虑了距离、天线高度对于路径损耗的影响，适用于农村、平原等平坦区域。在一般的仿真软件中，也会计算衍射损耗的影响，但一般只是简单地计算垂直面的衍射损耗，并不能很准确地反映城区建筑物对于传播模型的影响。 更加准确的模型是射线追踪模型。射线追踪技术是光学的射线技术在电磁计算领域中的应用，能够准确地考虑到电磁波的各种传播途径，包括直射、反射、绕射、透射等，并考虑到影响电波传播的各种因素，从而针对不同的具体场景做准确的预测。 射线跟踪模型一般基于下面两项或其中一项的射线路径搜索技术：射线跟踪或射线发射。射线跟踪是基于镜像的电磁理论，它考虑所有的物体作为潜在的发射物并且计算发射源像的位置。射线经过路径按照接收机，发射机和相关的像的位置构成。射线发射是从发射机发射出很多角度离散的测试射线。射线传播时，受当前环境的物体影响而产生功率损耗。当射线功率下降到预先设置值以下时，射线终止传播。射线追踪模型原理如图1所示。 图1 射线追踪模型原理示意图

实验指导书ARIMA模型建模与预测范本

实验指导书ARIMA 模型建模与预测

实验指导书（ARIMA模型建模与预测） 例：中国1952- 的进出口总额数据建模及预测 1、模型识别和定阶 （1）数据录入 打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项，在“Workfile structure type”栏选择“Dated –regular frequency”，在“Date specification”栏中分别选择“Annual”(年数据) ，分别在起始年输入1952，终止年输入，文件名输入“im_ex”，点击ok，见下图，这样就建立了一个工作文件。 在workfile中新建序列im_ex，并录入数据（点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel…， 找到相应的Excel数据集，打开数据集，出现如下图的窗口，

在“Data order”选项中选择“By observation-series in columns”即按照观察值顺序录入，第一个数据是从B15开始的，因此在“Upper-left data cell”中输入B15，本例只有一列数据，在“Names for series or number if named in file”中输入序列的名字im_ex，点击ok，则录入了数据）： （2）时序图判断平稳性 双击序列im_ex，点击view/Graph/line，得到下列对话框：

得到如下该序列的时序图，由图形能够看出该序列呈指数上升趋势，直观来看，显著非平稳。 IM_EX 240,000 200,000 160,000 120,000 80,000 40,000 556065707580859095000510 （3 因为数据有指数上升趋势，为了减小波动，对其对数化，在Eviews命令框中输入相应的命令“series y=log(im_ex)”就得到对数序列，其时序图见下图，对数化后的序列远没有原始序列波动剧烈：

随访资料的生存分析

第十五章生存分析 第一节生存资料的特点 前面有关章节介绍了多种定量资料和定性资料的统计分析方法。下面是一个临床实例，请思考该资料的特点，应选用何种统计方法进行统计分析较为合适。 某医生将22例肺癌患者随机分为两组，分别采用化疗和放化疗联合治疗，从缓解出院日开始随访，随访时间(月)如下(带“+”号的数据表示患者至少存活了多少个月)。试比较化疗和放化疗联合治疗肺癌的疗效是否有差别。 化疗组1，2，3，5，6，9+，11，13，16，26，37+ 放化疗联合组10，11+，14，18，22，22，26，32，38，40+，42+ 该医生的研究目的是评价化疗和放化疗联合治疗两种临床治疗措施的疗效。临床治疗措施的疗效评价，一方面要看治疗措施所引起的“结局”(该资料中，即为“生存”或“死亡”)，另一方面还要看得到这种结局所经历的时间长短(该资料中，即为患者接受化疗或放化疗联合治疗后存活多长时间，或患者接受化疗或放化疗联合治疗后多长时间发生死亡)。显然，结局为“生存”且存活时间越长，其疗效就越好。反之，结局为“死亡”且存活时间越短，其疗效就越差。结局虽然都是“死亡”，但能够使患者生存时间越长的临床治疗措施的疗效就越好。 从前面几个章节所学习的内容来看，可以考虑的方法有t检验、方差分析或秩和检验。但t检验和方差分析都要求所比较的两个样本来自正态分布总体，而该资料两个组中均有带“+”号的数据，其提供的信息不完整，如“9+”表示该患者至少存活了9个月，但准确死亡时间不清楚，这就导致两个样本的总体分布不明确，不满足t检验和方差分析的应用条件。退一步说，即使该资料满足t检验和方差分析的应用条件，但由于这两种方法均只是比较患者接受化疗和放化疗联合治疗后的生存时间有无差别，并未分析两种治疗措施的结局有无差别，因而达不到综合评价这两种治疗措施疗效的目的。因此，不宜采用t检验或方差分析。秩和检验虽不对样本所来自的总体作严格限定，但它也只能比较患者接受两种治疗措施后的生存时间有无差别，并不能分析两种治疗措施的结局有无差别，因而也达不到综合评价这两种治疗措施疗效的目的。因此，该资料也不适宜采用秩和检验。 那么，能否将其转变为定性资料后采用定性资料的统计分析方法进行分析？

高精度功率预测系统解决方案

高精度功率预测系统解决方案 随着风能/光伏发电在电网中所占比例的逐步提升，电网对风电场/光伏电站的考核亦愈来愈严格，尤其是在山西、宁夏、新疆、青海、甘肃和河北等地。考核指标主要体现在上传率和预测精度。以西北区域为例：风电实际出力与短期96点预测值偏差应小于预测值的20%，光伏实际出力与短期96点预测值偏差应小于预测值的10%，风电场/光伏电站短期、超短期功率预测上传应大于99%，若未达标将被电网考核，即罚款。 传统的功率预测系统，预测结果偏差较大，尤其是在不同季节中预测质量不稳定。如此，电场不仅要向电网上缴大笔罚款；还要被限电，直接影响电场发电量，给电场造成经济损失。为了提高风电场/光伏电站的预测精度、保障上传率，国能日新结合多年电力行业经验，自主研发了高精度功率预测系统。 高精度功率预测系统解决方案主要包含以下方面： 首先，通过对风电场现有数据的质量体系评估，及专业技术人员对现有风电功率预测系统的各项误差进行分析，找出可能导致误差的原因，并进行预测模型的优化调整，包括增加适应于不同季节，特殊天气条件的预测功能； 其次，引进国能日新自主研发的基于现场实测数据的资料同化气象预测技术，消除原有中、小尺度观测数据对风场局地代表性的不足，以显著提高气象预测精度； 然后，国能日新自主研发的高功率预测云平台，对气象模式输出结果的系统偏差进行准确的在线修正，保障预测精度；同时系统可进行自诊断恢复、声音报警、自动差补，保证上传率； 此外，该系统采用分地区、分风带的区域性分区特征建模技术和同风带功率预测技术，以及针对复杂地形的单风机特征建模技术，可大幅度提高功率预测的灵活性和准确性。

基于BP网络的股票数据预测模型

基于BP网络的股票数据 预测模型 姓名：江政 班级：控制2015级 学号：2015028081100015 2016 年6月 26日

需求分析和网络结构设计 根据我们对自然神经系统的构造和机理的认识，神经系统是由大量的神经细胞（神经元）构成的复杂的网络，人们对这一网络建立一定的数学模型和算法，设法使它能够实现诸如基于数据的模式识别，函数映射等带有“智能”的功能，这种网络就是神经网络。其中，BP （Back Propagation ）神经网络是1986年由Rumelhart 和McCelland 为首的科学家小组提出，是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。BP 网络能学习和存贮大量的输入—输出模式映射关系，而 其他神经网络具有重要作用。 针对150组股票数据进行拟合（详细数据请见《附件1》），选取其中的开盘、最高、最低、收盘和成交次数五组数据，用当日的这五组数据来预测次日的收盘数据，从而等效建立一个股票数据预测模型。采用包括输入层、隐含层和输出层的三层BP 网络结构，如图1所示，输入层包含五个神经元，隐含层包含三个神经元，输出层为一个神经元。其中，隐含层神经元的激活函数采用非对称型Sigmoid 函数，函数表达式为：))exp(1/(1)(x x f -+=，输出层神经元的激活函数采用线性函数，表达式为：x x f =)(。将150组数据分为三等份，其中两份作为训练样本，用来对网络进行训练学习；另外一份作为测试样本，用来检验所训练出的网络的泛化能力。采用BP 算法对隐含层和输出层权值进行修正，以达到计算输出和实际样本输出相差最小，最终实现较精确预测的目的。 图1 预测模型的网络结构

高精度能量模型

高精度能量模型（Gaussian98） Molecular Modelling Experiments (4) ——预测简单分子的热化学性质 1.高精度能量模型计算的目的 不同理论方法和基组的计算精度不同。本实验讨论得到非常精确能量计算结果的方法——高精度能量模型的计算。高精度模型的建立，能够使关于能量的计算精度达到~2kcal/mol。本实验中采用高精度模型预测简单分子热化学性质，主要讨论原子化能，电子亲和势，离子化能和质子亲和能的计算。 原子化能：分子与组成分子的原子的能量差，如对于PH2，其原子化能为E(P)+2(E(H))-E(PH2) 电子亲和势：指体系增加一个电子后能量的变化，计算方法为中性分子和其阴离子的能量差。离子化能：离子化能指体系减少一个电子的能量的变化，计算方法为中性分子和其阳离子的能量差距。 质子亲和能：质子亲和能为体系增加一个质子后的能量变化，计算方法为分子与在其基础上增加一个质子的体系的能量差距。 2.计算理论模型简介 G2，CBS-4，CBS-Q方法是包括了一系列采用特别方法处理的计算的组合，可以提供精确的能量计算结果。理论模型一般采用的热力学数据和试验值的差来评价模型的优劣。2.1G2分子基(Molecule Set)方法以及缺陷及对缺陷的解释 G2分子基是在55个原子化能，38个离子化能，25个电子亲和势和7个质子亲和能的基础上发展的。这个分子基有很多优点，如：该分子基包含了大量的原子；该分子基包含了大量的特殊体系，如离子，开壳层体系等，使得其能够得到精确的热力学结果。其缺点是： 1)．误差产生于模型假设中的缺陷； 2).其所处理的分子体系小，推广到大的体系是必须要小心； 3).不是所有的键型都支持的，比如不包括环状分子，没有C-F键；只能研究前两周期原子，推广到其他原子，如过渡金属可能会有问题。 2.2 Gaussian-1和Gaussian-2理论 Gaussian-1和Gaussian-2方法是在优化好的结构上对能量进行修正。 2.2.1Gaussian-1 (G1)方法的处理步骤 第一步：采用HF/6-31G(d)产生初始的几何构型和频率分析得到零点能ZPE，矫正因子0.8929

预测模型与案例

预测模型 最近几年，在全国大学生数学建模竞赛常常出现预测模型或是与预测有关的题目，例如疾病的传播，雨量的预报等。什么是预测模型？如何预测？有那些方法？对此下面作些介绍。 预测作为一种探索未来的活动早在古代已经出现，但作为一门科学的预测学，是在科学技术高度发达的当今才产生的。“预测”是来自古希腊的术语。我国也有两句古语：“凡事预则立，不预则废”，“人无远虑，必有近忧”。卜卦、算命都是一种预测。中国古代著名著作“易经”就是一种专门研究预测的书，现在研究易经的人也不少。古代的预测主要靠预言家，即先知们的直观判断，或是借助于某些先兆，缺乏科学根据。预测技术的发展源于社会的需求和实践。20世纪初期风行一时的巴布生图表就是早期的市场预测资料，哈佛大学的每月指数图表为商品市场、证券市场和货币市场预测提供了依据。然而这些预测都未能揭示1929－1930年经济危期的突然暴发，使工商界深感失望。尔后，经济学家们从挫折中吸取了教训，采用趋势和循环技术对商业进行分析和预测，科学预测也因此开始萌生。20世纪30年代凯思斯提出政府干预和市场机制相结合的经济模型，1937年诺依曼又提出了扩展经济模型，对近代经济模型产生重要的影响，科学的经济和商业预测也就步入发展阶段。 技术预测开始于二次世界大战后的20世纪40年代，直到20世纪50年代未才广泛应用于工农业和军事部门。由于社会、科学技术

和经济的大量需求，预测技求才成为一门真正的科学，预测未来是当代科学的重要任务。 20世纪以来，预测技术所以得以长足进步，一方面，与社会需求有很大关系，另一方面通过社会实践和长期历史验证，表明事物的发展是可以预测的。而且借助可靠的数据和科学的方法，以及预测技术人员的努力，预测结果的可靠性和准确性可以达到很高的程度，这也是预测技术迅速发展的另一个重要原因。 科学技术、经济和社会预测的应验率也是很高的。维聂尔曾预言20世纪是电子时代，法国思想家迈希尔18世纪末到19世纪初对巴黎未来几百年的发展进行了预测。从1950年的实际情况分析，他的预测中有36％得到证实，28％接近实现，只有36％是错误的。法国哲学家和数学家冠道塞在法国大革命时期曾采用外推法进行了一系列社会预测，其中75％得到证实。沙杰尔莱特1901年在《二十世纪的发明》一书中的一些预测，其中64％得到证实。凯木弗尔特在1910年和1915年公布的25项预测中，到1941年只有3项未被证实，3项是错误的。我国明朝开国功臣刘基就预测将来是天上铁鸟飞，地上铁马跑，那时还没有火车、飞机。 预测的目的在于认识自然和社会发展规律，以及在不同历史条件下各种规律的相互作用，揭示事物发展的方向和趋势，分析事物发展的途径和条件，使人们尽早地预知未来的状况和将要发生的事情，并能动地控制其发展，使其为人类和社会进步服务。因而预测是决策的重要的前期工作。决策是指导未来的，未来既是决策的依据，又是决

关于早孕和妊娠结局随访率计算的说明

关于早孕和妊娠结局随访率计算的说明 1.早孕随访率=早孕随访到已经怀孕和未孕的女方人数/已经接受检查的女方人数 释义：因早孕第一次随访要在检查三个月开始第一次随访，那么计算时就要往前推三个月，即4月10日前完成1月份评估档案的早孕随访；5月10日前完成2月份评估档案的早孕随访。。。以此类推，不可一检查完就马上随访，如随放到未孕的隔三个月再随访1次，如果满一年随访到还是未孕的，这份档案就不用再随访了。 具体随访率可在决策管理系统中查看：一是系统自动计算：可以在档案质量综合统计管理中直接查看早孕随访率；二是手工计算：在档案查看功能模块进行查询，如选择评估起始时间为20130111-20130228，点击搜索，搜索出来的数据就是计算1-2月份早孕随访率的分母；再选择评估起始时间为20130111-20130228+早孕随访状态完成和未完成，搜索出来的数据就是1-2月份早孕随访率的分子。 2.妊娠结局随访率=妊娠结局随放到已经分娩（含不良妊娠结局）和未分娩的女方人数/早孕随访到已经怀孕的的女方人数释义：因怀孕前三个月是不良妊娠结局发生风险较高的阶段，所以，建议对早孕随访到已经怀孕的女方在其孕三个月时开

始第一次妊娠结局随访，如1月份随放到怀孕的对象，那么就在4月10日前开始第一次妊娠结局随访；2月份随放到怀孕的对象，那么就在5月10日前开始第一次妊娠结局随访。。。以此类推，如果第一次妊娠结局随访没有不良妊娠结局的那么就在其正常分娩后6周内完成妊娠结局随访。 具体随访率可在决策管理系统中查看：一是系统自动计算：可以在档案质量综合统计管理中直接查看妊娠结局随访率；二是手工计算：在档案查看功能模块进行查看，如选择早孕随访起始时间为20130111-20130228+早孕随访状态为已孕，点击搜索，搜索出来的数据就是计算1-2月份妊娠结局随访率的分母；再选择早孕随访起始时间为20130111-20130228+早孕随访状态为已孕+妊娠结局状态为未完成和完成，搜索出来的数据就是1-2月份妊娠结局随访率的分子。

模型预测控制

云南大学信息学院学生实验报告 课程名称：现代控制理论 实验题目：预测控制 小组成员：李博（12018000748） 金蒋彪（12018000747） 专业：2018级检测技术与自动化专业

1、实验目的 (3) 2、实验原理 (3) 2.1、预测控制特点 (3) 2.2、预测控制模型 (4) 2.3、在线滚动优化 (5) 2.4、反馈校正 (5) 2.5、预测控制分类 (6) 2.6、动态矩阵控制 (7) 3、MATLAB仿真实现 (9) 3.1、对比预测控制与PID控制效果 (9) 3.2、P的变化对控制效果的影响 (12) 3.3、M的变化对控制效果的影响 (13) 3.4、模型失配与未失配时的控制效果对比 (14) 4、总结 (15) 5、附录 (16) 5.1、预测控制与PID控制对比仿真代码 (16) 5.1.1、预测控制代码 (16) 5.1.2、PID控制代码 (17) 5.2、不同P值对比控制效果代码 (19) 5.3、不同M值对比控制效果代码 (20) 5.4、模型失配与未失配对比代码 (20)

1、实验目的 （1）、通过对预测控制原理的学习，掌握预测控制的知识点。 （2）、通过对动态矩阵控制（DMC）的MATLAB仿真，发现其对直接处理具有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和较强的鲁棒性，输入已 知的控制模型，通过对参数的选择，来获得较好的控制效果。 （3）、了解matlab编程。 2、实验原理 模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代提出的一种计算机控制算法，最早应用于工业过程控制领域。预测控制的优点是对数学模型要求不高，能直接处理具有纯滞后的过程，具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力，对模型误差具有较强的鲁棒性。因此，预测控制目前已在多个行业得以应用，如炼油、石化、造纸、冶金、汽车制造、航空和食品加工等，尤其是在复杂工业过程中得到了广泛的应用。在分类上，模型预测控制(MPC)属于先进过程控制，其基本出发点与传统PID控制不同。传统PID控制，是根据过程当前的和过去的输出测量值与设定值之间的偏差来确定当前的控制输入，以达到所要求的性能指标。而预测控制不但利用当前时刻的和过去时刻的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。 2.1、预测控制特点 首先，对于复杂的工业对象。由于辨识其最小化模型要花费很大的代价，往往给基于传递函数或状态方程的控制算法带来困难，多变量高维度复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性、强耦合，最优控制难以实现。而预测控制所需要的模型只强调其预测功能，不苛求其结构形式，从而为系统建模带来了方便。在许多场合下，只需测定对象的阶跃或脉冲响应，便可直接得到预测模型，而不必进一步导出其传递函数或状

模型预测控制快速求解算法

模型预测控制快速求解算法 模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种基于在线计算的控制优化算法，能够统一处理带约束的多参数优化控制问题。当被控对象结构和环境相对复杂时，模型预测控制需选择较大的预测时域和控制时域，因此大大增加了在线求解的计算时间，同时降低了控制效果。从现有的算法来看，模型预测控制通常只适用于采样时间较大、动态过程变化较慢的系统中。因此，研究快速模型预测控制算法具有一定的理论意义和应用价值。 虽然MPC方法为适应当今复杂的工业环境已经发展出各种智能预测控制方法，在工业领域中也得到了一定应用，但是算法的理论分析和实际应用之间仍然存在着一定差距，尤其在多输入多输出系统、非线性特性及参数时变的系统和结果不确定的系统中。预测控制方法发展至今，仍然存在一些问题，具体如下： ①模型难以建立。模型是预测控制方法的基础，因此建立的模型越精确，预测控制效果越好。尽管模型辨识技术已经在预测控制方法的建模过程中得以应用，但是仍无法建立非常精确的系统模型。 ②在线计算过程不够优化。预测控制方法的一大特征是在线优化，即根据系统当前状态、性能指标和约束条件进行在线计算得到当前状态的控制律。在在线优化过程中，当前的优化算法主要有线性规划、二次规划和非线性规划等。在线性系统中，预测控制的在线计算过程大多数采用二次规划方法进行求解，但若被控对象的输入输出个数较多或预测时域较大时，该优化方法的在线计算效率也会无法满足系统快速性需求。而在非线性系统中，在线优化过程通常采用序列二次优化算法，但该方法的在线计算成本相对较高且不能完全保证系统稳定，因此也需要不断改进。 ③误差问题。由于系统建模往往不够精确，且被控系统中往往存在各种干扰，预测控制方法的预测值和实际值之间一定会产生误差。虽然建模误差可以通过补偿进行校正，干扰误差可以通过反馈进行校正，但是当系统更复杂时，上述两种校正结合起来也无法将误差控制在一定范围内。 模型预测控制区别于其它算法的最大特征是处理多变量多约束线性系统的能力，但随着被控对象的输入输出个数的增多，预测控制方法为保证控制输出的精确性，往往会选取较大的预测步长和控制步长，但这样会大大增加在线优化过程的计算量，从而需要更多的计算时间。因此，预测控制方法只能适用于采样周

基于时间序列模型与线性回归模型的历史数据预测

基于时间序列模型与线性回归模型的历史数据预测 摘要：本文通过具体案例，简要说明根据时间序列数据建立和相应经济理论建立线性回归模型的简要步骤及基本原则，并着重介绍了在模型建立和模型有效性检验过程中需要注意的三个主要问题，最后简单介绍了进行模型修正的相应方法。 一、引言 多元线性回归模型的一般形式为： Y=β0+β1X1+β2X2+…+βkXk+μi(k,i=1,2,…,n) 其中k为解释变量的数目，βk（k=1,2,…,n)称为回归系数,上式也被称为总体回归函数的随机表达式。 从统计意义上说，所谓时间序列模型就是将某一个指标在不同时间上的不同数值，按照时间的先后顺序排列而成的数列。这种数列由于受到各种偶然因素的影响，往往表现出某种随机性，彼此之间存在着统计上的依赖关系。从数学意义上说，如果我们对某一过程中的某一个变量或一组变量X(t)进行观察测量，在一系列时刻t1,t2,…,tn(t为自变量，且t1

需求预测方法

需求预测方法 常用的物资需求预测方法主要包括基于时间序列模型的移动平均预测法、指数平滑预测法、趋势外推预测法等;基于因果分析模型的回归分析预测法，基于统计学习理论以及结构风险最小原理的支持向量机预测方法，基于人工智能技术的人工神经网络算法。归纳如图1： 图1：物资需求预测方法 一、 时间序列法 1.定义：将预测对象按照时间顺序排列起来，构成一个所谓的时间序列，从所构成的这一组时间序列过去的变化规律，推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律，就是时间序列预测法。 2.概况： 时间序列法主要考虑以下变动因素：①趋势变动，②季节变动，③循环变动，④不规则变动。 若以 ， ， ， 表示时间序列的季节因素 ，长期趋势波动、季节性变动、不规则变动．则实际观测值与它们之间的关系常用模型有 加法模型： 乘法模型： 混合模型： 时间序列预测一般反映三种实际变化规律：趋势变化、周期性变化、随机性变化。 t t t t I S T x ++=t t t t I S T x ??=)() )t t t t t t t t I T S x b I T S x a +?=+?=

3.时间序列常用分析方法：移动平均法、指数平滑法、季节变动法等 （1）移动平均法 ①简单移动平均法：将一个时间段的数据取平均值作为最新时间的预测值。该时间段根据要求取最近的。例如：5个月的需求量分别是10，12，32，12，38。预测第6个月的需求量。可以选择使用3个月的数据作为依据。那么第6个月的预测量Q=。 ②加权移动平均法：将每个时段里的每组数根据时间远近赋上权重。例如：上个例子，3个月的数据，可以按照远近分别赋权重0.2，0.3，0.5。那么第6个月的预测量Q= （只是在简单移动平均的基础上考虑了不同时段影响的权重不同，简单移动平均默认权重=1.） （2）指数平滑法 基本思想：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权数，新数据给予较大的权数，旧数据给予较小的权数。 指数平滑法的通用算法： 指数平滑法的基本公式：St=aYt+(1-a)St-1 式中， St--时间t的平滑值； Yt--时间t的实际值； St-1--时间t-1的平滑值； a--平滑常数，其取值范围为[0,1] 具体方法：一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑。 方法的选取：指数平滑方法的选用，一般可根据原数列散点图呈现的趋势来确定。当时间数列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。如呈现直线趋势，选用二次指数平滑法；若实际数据序列呈非线性递增趋势，采用三次指数平滑预测方法。如呈现抛物线趋势，选用三次指数平滑法。或者，当时间序列的数据经二次指数平滑处理后，仍有曲率时，应用三次指数平滑法。 （3）季节变动法 根据季节变动特征分为：水平型季节变动和长期趋势季节变动 ①水平型季节变动: 是指时间序列中各项数值的变化是围绕某一个水平值上下周期性的波动。若时间序列呈水平型季节变动，则意味着时间序列中不存在明显的长期趋势变动而仅有季节变动和不规则变动。

人口预测与控制模型

人口预测与控制模型 问题分析：预测中国人口增长对研究中国经济和社会发展具有重要意义。根据相关人口统计数据，建立相应的人口发展模型，并预测未来10年内的人口发展趋势。要求有明确的模型，并估计出相关的参数。预测我国2010—2020的人口数量和滁州市2010—2020的人口数量。 近年来中国的人口发展出现了一些新的特点，例如，老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高，以及乡村人口城镇化等因素，这些都影响着中国人口的增长。 模型准备： 查找数据。 为了有效了解、控制我国人口的增长，我国隔几年就进行一次人口普查。下表一是我国的五次人口普查数据： 我们根据这几次人口普查，建立模型，估计出参数，并估计出2010—2020年的我国人口数量。 滁州市的人口数据（表二）： 根据这几个数据估计2010—2020年的滁州市人口数量。 模型建立： 一、指数增长模型 最简单的人口增长模型就指数增长模型：记今年人口为0x ，k 年后人口为k x ，年增长率为r ，则

k k r x x )1(0+= (1) 显然，这个公式的基本条件是年增长率r 保持不变。 记时刻t 的人口为)(t x ，)(t x 是一个很大的整数，为了利用微积分这一数学工具，将)(t x 视为连续、可微函数。记初始时刻)0(=t 的人口为0x 。假设人口增长率为常数r ，即单位时间内)(t x 的增量dt dx 等于r 乘以)(t x ，于是得到)(t x 满足微分方程rx dt dx =，0)0(x x = (2) 与这个方程很容易解出)(t x o x =e rt (3) r >0时，(3)式表示人口将按指数规律随时间增长，称之为指数增长模型。 二、阻滞增长模型 所谓阻滞增长模型就是考虑到自然资源、环境条件等因素对人口增长起着阻滞作用，并且随着人口的增加，阻滞作用越来越大这个因素，对指数增长模型的基本假设进行修改后得到的。 阻滞作用体现在对人口增长率r 的影响上，使得r 随着人口数量x 的增加而下降。若将r 表示为x 的函数()x r ，()00x x = 对()x r 的一个最简单的假定是，设()x r 为x 的线性函数，即 ()()0,>-=s r sx r x r 这里r 称固有增长率，表示人口很少时(理论上是0=x )的增长率。为了确定系数s 的意义，引入自然资源和环境条件所能容纳的最大人口数量m x 时人口不再增长，即增长率 ()0=m x r ，代入(5)式得m x r s =，于是()???? ? ?-=m x x r x r 1，将()x r 代入方程(4)，的??? ? ??-=m x x rx dt dx 1，()00x x = 方程(6)右端的因子rx 体现人口自身的增长趋势，因子???? ? ?-m x x 1则体现了环境资源对人口增长的阻滞作用。显然，x 越大，前一因子越大，后一因子越小，人口增长是两个因子共

随访表

编号：□□□□□□□□□□□□□□ 早孕随访记录表 （由县级保存） 姓名年龄（周岁）联系电话 家庭住址省（区、市）县（市、区）乡（镇街）村（居）随访机构省（区、市）县（市、区） 末次月经时间年月日 □末次月经日期是否准确 0否 1是 □服用叶酸及开始时间 0末服用 1停经前至少3个月 2停经前1-2个月 3停经后□服用方法 0末服用 1规律服用 2不规律服用 □是否进食肉类、蛋类 0否 1是 □是否厌食蔬菜 0否 1是 □丈夫有吸烟习惯，是否戒烟 0不吸烟 1是 2减少 3不变 4增加 □妇女本人有吸烟习惯，是否吸烟 0不吸烟 1是 2减少 3不变 4增加 □妇女本人有饮酒习惯，是否戒酒 0不饮酒 1是 2减少 3不变 4增加 □停经后是否接触下列有害因素 0否 1是（可多选，打√） □猫、狗□农药□放射线□被动吸烟□其他 □停经后是否有下列症状或疾病 0否 1是（可多选，打√） □阴道流血□发热38.5℃以上□腹泻□腹痛□流行感冒 □病毒性肝炎□其他 □停经后是否用过药物 0否 1是（请注明药物名称） □确诊早孕机构 1本机构确诊 2转录其他机构确诊结果（□县级以上医疗保健机构□县级以上计划生育服务机构 □乡镇卫生医院□乡级计划生育服务机构 □其他机构）3其他情况 □尿妊娠试验结果 0未做 1阳性 2阴性 3可疑 □B超检查结果 0未做 1已妊娠 2未妊娠 3不能确定 4其他 如不能确定或其他，请描述 □对孕前优生健康检查的评价 0非常满意 1满意 2一般 3差 4非常差 日期：年月日随访者签名：……………………………………………… 国 家 免 费 孕 前 优 生 健 康 检 查 项 目 专 用 …………………………………………………