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考虑自变及因变影响的农机总动力组合预测模型_刘静

基于BP神经网络的预测模型

基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化一、引言自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。二、影响因素刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。三、模型构建

基于神经网络的预测控制模型仿真

基于神经网络的预测控制模型仿真摘要：本文利用一种权值可以在线调整的动态BP神经网络对模型预测误差进行拟合并与预测模型一起构成动态组合预测器，在此基础上形成对模型误差具有动态补偿能力的预测控制算法。该算法显著提高了预测精度，增强了预测控制算法的鲁棒性。关键词：预测控制神经网络动态矩阵误差补偿 1.引言动态矩阵控制(DMC)是一种适用于渐近稳定的线性或弱非线性对象的预测控制算法，目前已广泛应用于工业过程控制。它基于对象阶跃响应系数建立预测模型，因此建模简单，同时采用多步滚动优化与反馈校正相结合，能直接处理大时滞对象，并具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。但是，DMC算法在实际控制中存在一系列问题，模型失配是其中普遍存在的一个问题，并会不同程度地影响系统性能。DMC在实际控制中产生模型失配的原因主要有2个，一是诸如建模误差、环境干扰等因素，它会在实际控制的全程范围内引起DMC的模型失配；二是实际系统的非线性特性，这一特性使得被控对象的模型发生变化，此时若用一组固定的阶跃响应数据设计控制器进行全程范围的控制，必然会使实际控制在对象的非建模区段内出现模型失配。针对DMC模型失配问题，已有学者进行了大量的研究，并取得了丰富的研究成果，其中有基于DMC控制参数在线辨识的智能控制算法，基于模型在线辨识的自校正控制算法以及用神经元网络进行模型辨识、在辨识的基础上再进行动态矩阵控制等。这些算法尽管进行在线辨识修正对象模型参数，仍对对象降阶建模误差(结构性建模误差)的鲁棒性不好，并对随机噪声干扰较敏感。针对以上问题，出现了基于误差校正的动态矩阵控制算法。这些文献用基于时间序列预测的数学模型误差代替原模型误差，得到对未来误差的预测。有人还将这种误差预测方法引入动态矩阵控制，并应用于实际。这种方法虽然使系统表现出良好的稳定性，但建立精确的误差数学模型还存在一定的困难。本文利用神经网络通过训练学习能逼近任意连续有界函数的特点，建立了一种采用BP 神经网络进行预测误差补偿的DMC预测控制模型。其中神经网络预测误差描述了在预测模型中未能包含的一切不确定性信息，可以归结为用BP神经网络基于一系列过去的误差信息预测未来的误差，它作为模型预测的重要补充，不仅降低建立数学模型的负担，而且还可以弥补在对象模型中已简化或无法加以考虑的一切其他因素。本文通过进行仿真，验证了基于神经网络误差补偿的预测控制算法的有效性及优越性，

BP神经网络预测模型及应用

B P神经网络预测模型及应用 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】

B P神经网络预测模型及应用摘要采用BP神经网络的原理，建立神经网络的预测模型，并利用建立的人工神经网络训练并预测车辆的销售量，最后得出合理的评价和预测结果。【关键词】神经网络模型预测应用 1 BP神经网络预测模型 BP神经网络基本理论人工神经网络是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统。该网络由许多神经元组成，每个神经元可以有多个输入，但只有一个输出，各神经元之间不同的连接方式构成了不同的神经网络模型，BP网为其中之一，它又被称为多层前馈神经网络。 BP神经网络预测模型（1）初始化，给各连接权值（wij，vi）及阐值（θi）赋予随机值，确定网络结构，即输入单元、中间层单元以及输出层单元的个数；通过计算机仿真确定各系数。在进行BP网络设计前，一般应从网络的层数、每层中的神经元个数、初始值以及学习方法等方面进行考虑，BP网络由输入层、隐含层和输出层组成。隐含层神经元个数由以下经验公式计算：（1）

式中：s为隐层节点数，m为输入层节点数，n为输出层节点数，h为正整数，一般取3―7. BP网络采用了有一定阈值特性的、连续可微的sigmoid函数作为神经元的激发函数。采用的s 型函数为：（2）式中：s为隐层节点数，m为输入层节点数，n为输出层节点数，h为正整数，一般取3―7.计算值需经四舍五入取整。（2）当网络的结构和训练数据确定后，误差函数主要受激励函数的影响，尽管从理论分析中得到比的收敛速度快，但是也存在着不足之处。当网络收敛到一定程度或者是已经收敛而条件又有变化的时候，过于灵敏的反映会使得系统产生震荡，难于收敛。因此，对激励函数进行进一步改进，当权值wij （k）的修正值Δwij（k） Δwij（k+1）<0时，，其中a为大于零小于1的常数。这样做降低了系统进入最小点时的灵敏度，减少震荡。 2 应用车辆销售量神经网络预测模型本文以某汽车制造企业同比价格差、广告费用、服务水平、车辆销售量作为学习训练样本数据。如表1。表1 产品的广告费、服务水平、价格差、销售量月份广告费（百万元）服务水平价格差

空气质量评价预测模型论文

城市空气质量的评估与预测一．问题的提出 1.1背景介绍环境空气质量指标与人们的日常生活息息相关，同时也在城市环境综合评价中占有重要地位，根据已有的数据，运用数学建模的方法，对环境空气质量进行科学合理的评价，预测与分析是一个很具有实用价值的问题。目前我国城市环境空气质量评价的主要依据是API值的二级达标天数，即根据已有的API分级制，计算城市的二级空气质量达标天数并以之作为该城市空气质量的评价。然而，这种评价方法虽然有利于城市空气质量管理，但是API分级制具有统计跨度大且较为粗略的特点，不适合对城市的空气质量做综合客观的评价，因此，我们应该提出更为科学合理的评价方法。关于环境空气质量已有多方面的研究，并积累了大量的数据，原题附录1-10就是各城市2010年1-11月空气质量的观测值，可以作为评价分析与预测的研究数据。 1.2 需要解决的问题 1)利用附件中数据，建立数学模型给出十个城市空气污染严重程度的科学排名。 2)建立模型对成都市11月的空气质量状况进行预测。 3)收集必要的数据，建立模型分析影响城市空气污染程度的主要因素是什么？二、基本假设 1.表中的API值是准确的，忽略仪器测量误差对测量数据造成的影响 2.API值对不同污染物的危害程度具有可度量性，即：相同API值对应的不同污染物危害程度相等。 3.根据附录中的数据，API首要污染物为二氧化氮的天数在十个城市2010年的观测数据中仅出现一次，二氧化氮对空气质量的综合评价的影响忽略不计。

三、问题的分析 3.1 提出新的空气质量评价方法对城市污染程度排名应该注意的问题。总的来说，提出一种科学合理的评价方法，应该以各城市的空气污染指数（API）观测数据为基础，对不同城市空气质量进行量化综合评价，这个综合评价在符合空气质量实际的同时，应该较为细致与直观，既能够体现该城市空气质量的整体水平，又能够方便地对不同城市的空气质量进行合理客观的对比。第一．传统的API指数评价制度具有较大的局限性，其主要原因是API空气质量分级制具有跨度较大的特点，举例来说，以可吸入颗粒物或二氧化硫为最大污染物计算，API数值51到100都属于二级,对应的日均浓度值是51到150微克/立方米。这种分级制度对观测数据进行了较大幅度的简化，分级制的数据较为简洁，仅以级次衡量城市的空气质量水平，有利于部分问题的决策，但是，这种简化的级次评分制浪费了大量的观测信息，不适合对一个城市的空气质量进行长期的管理，评价，与预测，更不利于对城市空气质量进行细致客观的评价与城市之间污染程度的对比。所以，新的评价体制应该充分地考虑到对信息的最大程度利用与对空气质量的综合客观分析。第二．空气污染程度的评价最为直观与简便的方法是计算观测时间区间上的平均值，但是这种简便的数据处理方法具有较大的局限性，结合污染物种类与API 观测数据值分析，问题可以归结为基于API数据的综合评价问题，故可以引进综合评价问题的方法对平均值计算法进行适当的修正与改进，建立基于综合评价方法的评分体制，对空气质量进行评分与排序。第三．这个对空气质量的综合排名问题以不同种类的污染物的API数值为基础，以对十个城市的污染程度进行综合排名为最终目的，具有一定的层次性，因此，还可以可以考虑建立以对十个城市的污染物排序为决策层，以不同种类的污染物API数据为准则层，以十个待评城市为方案层的选优排序问题，根据层次分析方法，确定方案层对决策层的“组合权重”，从而达到建立层次分析模型对十个城市污染程度进行综合排名的目的。 3.2 对成都11月份空气质量进行预测问题的分析 1）对成都十一月空气质量进行合理的预测，我们应该对数据进行有效的分析处理，考虑多方面因素，建立数学模型进行综合预测，通过对数据的初步观测，并作出成都市自2005年1月1至2010年11月4日的月平均API值折线图（如图3-1所示），我们发现，数据不具有很好的规律性，无法用一个确定的函数去描述，又通过对问题的分析，我们认为对空气质量的预测问题是一个针对环境系统的预测问题，而环境系统具有系统内部作用因素较多，系统内部各因素作用关系复杂的特点，因此，针对数据和问题的特点，我们考虑建立灰色预测模型，利用灰色系统分析方法，对数据进行有效利用，并作出最合理的预测。

多模型拟合与组合预测

多模型拟合与组合预测对时间序列建模好比替人物画速写；简单几笔素描突出人的特点并由此推测人物个性。时间序列模型也能模拟数据特征、提炼数据信息、预测数据规律。然而，正如每张素描仅能反映人物某一侧面，多个角度的素描才能完整逼真人物形象，非线性复杂时间序列的数学模型仅是该序列的某种简化和抽象，其所包含的变量和参数必定是有所选择并十分有限的。不同模型对同一序列的描述往往各有特点、各有适用场合、也各有不足之处。理论和实践表明，多模型的拟合与组合预测能提高模拟的功效和预测的精度。事实上，在预测实践中，对于同个问题，我们常采用不同的预测方法。不同的预测方法其预测精度往往也不相同。一般是以预测误差平方和作为评价预测方法优劣的标准，从各种预测方法中选取预测误差平方和最小的预测方法。不同的预测方法往往能提供不同的有用信息，如果简单地将预测误差平方和较大的方法舍弃，将推动一些有用的信息。科学的作法是将不同的预测方法进行适当组合，形成组合预测方法。其目的是综合利用各种预测方法所提供的信息，以提高预测精度。早在1954年，美国人Schmitt 曾经采用组合预测方法对美国37个最大城市的人口进行预测使预测精度提高。1959年，J.M.Bate t C 。W 。J 。G 拒有对组合预测方法进行比较系统的研究，研究成果引起预测学者的重视。此后，国外关于组合预测的研究成果层出不究，我国近十几年也很重视组合预测的研究，取得一系列研究成果。采用组合预测的关键是确定单个预测方法的加权系数。设对于同一个问题有 )2(≥n 种预测方法。给出如下记号：t y 为实际观察值；it f 为第i 种方法的预测值； it t it f y e -=为第i 种方法的预测误差；i k 为第i 种方法的加权系数， ∑∑====n i n i it i t i f k f k 1 1 ;1为组合预测方法的预测值；t t t f y e -=为组合预测方法的预测误差，于是∑==-=n i it i t t t f k f y e 1 。其中，N t n i ,,2,1;,,2,1 ==。记组合预测方法的预测误差平方和∑==N i t e J 1 2，则 ?? ????=∑∑ ∑ ===)(11 1 N t jt it j i n j n i e e k k J 记组合预测方法的预测加权系数向量为T n n k k k ],,,[21 =K ，第i 种预测方法的预测误差向量为T iN i i i e e e ],,,[21 =E ，预测误差矩阵为,,[21E E e = ],n E ，于是

组合预测模型

组合预测模型 1灰色神经网络（GNN）预测模型灰色神经网络预测方法是灰色预测方法和人工神经网络方法相结合的算法，即保留灰色预测方法中“累加生成” 和“累减还原” 运算，不再求参数，而是由BP神经网络来建立预测模型和求解模型参数。利用这种灰色神经网络进行负荷预测的算法如下。 1）对电力负荷的原始数据序列进行“累加生成”运算，得到累加序列。 2）利用BP神经网络能够拟合任意函数的优势解决累加序列并非指数规律的问题。训练BP神经网络，逼近累加数据序列Y。 3）利用现有已经训练好的BP神经网络进行预测，输出累加序列的预测值。 4）将累加数据的预测值进行“累减还原”运算，得到电力负荷的原始数据序列预测值。 2果蝇优化算法（FOA）果蝇优化算法（fruit fly optimization algorithm，FOA）是由潘文超教授于2011年提出的一种基于果蝇觅食行为推演出寻求全局优化的新方法。这是一种交互式进化计算方法，通过模仿果蝇群体发现食物的行为，FOA能够达到全局最优。在实际中FOA已经被应用于许多领域，包括交通事件，外贸出口预测，模拟滤波器的设计等。依照果蝇搜寻食物的特性，将其归纳为以下几个重要步骤。 1）参数初始化：FOA的主要参数为最大迭代次数maxgen，种群规模sizepop，初始果蝇群的位置（X_axis，Y_axis）和随机飞行距离FR。 2）种群初始化：赋予果蝇个体利用嗅觉搜寻食物之随机方向与距离。

3）种群评价：首先，由于无法得知食物的位置，需要计算果蝇到原点的距离（Dist）。再计算气味浓度判定值（S）此值为距离的倒数。通过将气味浓度判断值（S）代入气味浓度判断函数（或称为适应度函数），求出果蝇个体位置的气味浓度（Smell）。并找出群体中气味浓度值最大的果蝇个体。 4）选择操作：保留最大气味浓度值和x、y坐标，此时，果蝇通过视觉飞往的最大浓度值的位置。进入迭代寻优，重复实施步骤2）～3），并判断味道浓度是否优于前一迭代味道浓度，若是则执行步骤4）。若味道浓度不再优于先前迭代的味道浓度值，或迭代次数达到最大，循环结束。 3GNN-FOA预测模型 GNN-FOA预测模型的程序结构框图如图1所示。采用果蝇优化算法（FOA）为灰色神经网络（GNN）模型参数a，b1和b2 进行迭代动态微调，使模型侦测能力提高，并获得最佳的GNN模型参数以进行预测。详情如下。 1）参数初始化。在果蝇优化算法的参数设定上，随机初始化果蝇群体位置区间X_axis，Y_axis∈[-50,50]，迭代的果蝇寻食的随机飞行距离区间FR ∈[-10,10] ，种群规模sizepop = 20 ，而迭代次数max gen = 100 。 2）初始进化。设置初始迭代次数为0，设定果蝇个体i 寻食随机飞行方向rand()和飞行距离。其中rand()表示任意值产生函数。在GNN-FOA程序中，使用两个变量 [X(i,:),Y(i,:)] 来描述果蝇个体i 的飞行距离。分别设 3）初步计算和数据预处理。计算果蝇个体i距离原点的距离Disti 和气味浓度判断值Si。其中

组合预测方法中的权重算法及应用.

组合预测方法中的权重算法及应用 [ 08-09-19 16:57:00 ] 作者：权轶张勇传编辑：Studa_hasgo122 摘要系统地分析了组合预测模型的权重确定方法，并估计各种权重的理论精度，以此指导其应用。文章还首次提出用主成分分析确定组合模型权重的方法，最后以短期(1年)负荷预测为例，检验各种权重下组合预测模型的精度。关键词组合模型权重预测精度负荷预测 1 常用的预测方法及预测精度评价标准正确地预测电力负荷，既是社会经济和居民生活用电的需要，也是电力市场健康发展的需要。超短期负荷预测，可以合理地安排机组的启停，保证电网安全、经济运行，减少不必要的备用；而中长期负荷预测可以适时安排电网和电源项目投资，合理安排机组检修计划，有效降低发电成本，提高经济效益和社会效益。常用的负荷预测方法有算术平均、简单加权、最优加权法、线性回归、方差倒数、均方倒数、单耗、灰色模型、神经网络等。囿于不同的预测模型的理论基础和所采用的信息资料的不同，上述单一预测模型的预测结果经常千差万别，预测精度有高有低，为了充分发挥各种预测模型的优点，提高预测质量，可以在各种单一预测模型的基础上建立加权平均组合预测模型。为此，必须研究组合预测模型中权重的确定方法及预测精度的理论估计。设Y表示实际值，■表示预测值，则称Y-■为绝对误差，称■为相对误差。有时相对误差也用百分数■×100%表示。分析预测误差的指标主要有平均绝对误差、最大相对误差、平均相对误差、均方误差、均方根误差和标准误差等。 2 组合预测及其权重的确定现实的非线性系统结构复杂、输入输出变量众多，采用单个的模型或部分的因素和指标仅能体现系统的局部，多个模型的有效组合或多个变量的科学综合才能体现系统的整体特征，提高预测精度。为了表达和书写方便，下面从组合预测的角度来描述模型综合的方法和类型。设{xt+l},（ｔ=1,2,...,T）为观测值序列，对{xt+l},(l=1,2,...,L)用J个不同的预测模型得到的预测值为xt+l，则组合模型为： ■T+L=■*9棕j■T+L（j）式中，*9棕j（j=1，2，…，J）为第j个模型的权重，为保持综合模型的无偏性，*9棕j应满足约束条件■*9棕j=1 确定权重常用的方法有专家经验、算术平均法、方差倒数法、均方倒数法、简单加权法、离异系数法、二项式系数法、最优加权法和主成分分析法等等。下面仅简单介绍最优加权法和主成分分析法。最优加权法是依据某种最优准则构造目标函数Q，在满足约束条件的情况下 ■*9棕j=1，通过极小化Q以求得权系数。设{xt},（t=1，2，…T）为观测序列，已经为其建立J个数学模型，则最优加权模型的组合权系数*9棕j，（j=1，2，…J）是以下规划问题的解：

基于非线性组合模型的交通流预测方法

—202 — 基于非线性组合模型的交通流预测方法张敬磊，王晓原 (山东理工大学交通与车辆工程学院，淄博 255091) 摘要：为开发智能交通系统，提出一种基于RBF 和ARIMA 网络非线性组合模型的短时交通流预测方法，采用三层结构的RBF 网络将2种单一预测方法——RBF 和ARIMA 网络进行非线性组合，利用实测数据对3类方法进行仿真实验，结果表明，非线性组合模型的预测准确性高于各自单独使用时的准确性，组合模型发挥了2种单一方法各自的优势，是短时交通流预测的有效方法。关键词：交通流；短时预测；RBF 神经网络；非线性组合预测 Traffic Flow Prediction Method Based on Non-linear Hybrid Model ZHANG Jing-lei, WANG Xiao-yuan (School of Transportation and Vehicle Engineering, Shandong University of Technology, Zibo 255091) 【Abstract 】In order to develop the Intelligent Transportation System(ITS), combined RBF network with ARIMA forecast, a method of short-term traffic flow prediction is put forward. The hybrid forecasting method combines the two methods to make use of the non-linear RBF neural network which has a structure of three layers. The simulation test of the three forecasting methods is taken placed used field data, and the results show that the non-linear hybrid model, which takes advantage of the unique strength of the two models in linear and nonlinear modeling can produce more accurate predictions than that of single model. The hybrid model can be an efficient method to the short-term traffic flow prediction. 【Key words 】traffic flow; short-term prediction; RBF neural network; non-linear hybrid prediction 计算机工程Computer Engineering 第36卷第5期 Vol.36 No.5 2010年3月 March 2010 ·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2010)05—0202—03 文献标识码：A 中图分类号：U491.14 1 概述短时交通流预测，即对道路交通流进行分析研究，及时、准确地预测未来短时间内(一般认为，不超过15 min ，甚至小于5 min)的交通流状况，是制定正确诱导和控制措施的一个重要前提，也是目前广泛开展的智能运输系统(Intelligent Transportation System, ITS)项目开发研究的基本要求。交通流预测方法主要分2类[1-4]：(1)统计预测方法，如简单移动平均、线性回归、自回归滑动平均、Kalman 滤波以及非参数回归等；(2)人工智能或神经网络方法。研究表明：没有哪一种方法能够适用于所有时间序列的预测，而应当根据实际情况，选择适当的模型与方法[1,3]。为有效地利用各种模型的优点，Bates 等人提出组合预测的思想，将参与组合的各种预测方法的结果通过适当方式进行组合，以获得最优预测结果(至少精度高于各单项方法)。本文在分析ARIMA 预测方法和RBF 神经网络预测模型的基础上，充分利用RBF 网络的非线性映射拟合能力，建立基于RBF 网络与ARIMA 的非线性组合预测模型。 2 ARIMA 模型自回归差分移动平均方法(AutoRegressive Integrated Moving Average, ARIMA)是种精确度较高的线性时间序列预测方法，它是美国学者George Box 和英国统计学家Gwilym Jenkins 建立的Box-Jenkins(B-J)方法的进一步发展和改进。其建模的基本思想是对非平稳的时间序列用若干次差分使其成为平稳序列，作差分的次数就是参数d ，再用以p , q 为参数的ARIMA 模型对该平稳序列建模，之后经反变换得到原序列[4]。以p ,d ,q 为参数的ARIMA 模型预测方程可以表示为 011221122k k k p k p k k k q k q y y y y θφφφεθεθεθε??????=+++++ ????"" (1) 其中，k y 为样本值；(1,2,,)i i p φ="和(1,2,,)j j q θ="为模型参数；k ε是随时误差，它的均值为0，方差为2εσ。 ARIMA 时间序列预测的建模过程有以下5个关键步骤： (1)样本预处理。对非平稳时间序列，先要进行差分、消除趋势项，使其平稳化。 (2)模式识别。根据时间序列样本数据的相关特性，判别序列应属何种模型，其阶数是多少。 (3)参数估计。根据识别的模型及其阶数，对模型中的参数进行估计。 (4)模型检验。在前2步的基础上，得到时间序列的初步模型，模型检验就是用统计检验的方法并结合定阶准则对模型的适用性进行诊断检验。 (5)预测。应用检验后的合理模型对平稳化的时间序列进行预测。 3 RBF 神经网络模型 RBF 神经网络是以函数逼近理论为基础构造的一类前向网络。同许多BP 网络类似，它是一种三层前馈网络：第1层为输入层，由信号源节点组成；第2层为隐含层，其单元数视所描述问题的需要而定；第3层为输出层，它对输基金项目：山东省自然科学基金资助项目(Y2006G32)；山东理工大学科研基金资助重点项目(2004KJZ02) 作者简介：张敬磊(1979－)，男，讲师、硕士，主研方向：智能运输系统关键理论及技术；王晓原，教授、博士收稿日期：2009-09-06 E-mail ：jinglei@https://www.wendangku.net/doc/c53847052.html,

变权重组合预测模型

变权重组合预测模型 1.符号说明设对于同一预测问题，我们有n 种预测方法（或模型），)(1t y ∧ ，)(2t y ∧ ，…，)(t y n ∧ ，并假设： )(t y ：第t 期的实际观差值（t=1,2，…，n ）； )(t y i ∧ ：第i 个预测模型预测的第t 期的值； )(t i ω：第i 个预测模型在第t 期的加权值；满足 ∑=n i i t 1 )(ω =1 ),...,2,1(n t = 0)(≥t i ω ),...,2,1(n i = )()()(1 t y t t y n i i i ∑=∧ ∧ = ω ，变权组合预测模型预测的第t 期的值。 2.变权组合预测模型最佳变权重确定变权重组合预测模型的确定关键在于确定变权系数，下面给出几种确定变权系数的方法。 2.1 以相对误差的最大值达到最小为目标确定最佳变权系数基于决策论中极大极小准则，我们求得变权系数)(t i ω应使 ) () ()(max t y t y t y L -=∧ 达到最小，其中)()()(1 t y t t y i n i i ∧ =∧ ∑=ω；1)(1 =∑=n i i t ω；0)(≥t i ω；),...,2,1(n i =。这问题可以通过线性规划的方法解决，为此先引进记号

)(/)()(t y t y t y e t ?? ? ???-=∧- ?? ?? ?<≥=+= - - -- 000 2 t t t t t t e e e e e u ?? ?? ?<-≥=-= - -- - 00 02 t t t t t t e e e e e v 显然有t t t v u e +=-；t t t v u e -=- ，从而可建立如下的线性规划模型 ()??????????? ??==≥≥≥≥==+-≥--∑=- n t n i t v u z t v u e v u z z I i t t n i i t t t t t ,...,1;, (1) 0)(;0;0;01)(00min 1 'ωω 由于()1)(),...,(,)()(,...)()(1)()() (11 1-???? ? ??=-=∑=∧ ∧∧ - T n n i n i i t t t t y t y t y t y t y t y t e ωωω 所以把模型')(I 整理得 ()??? ??? ??? ??=≥≥≥≥==+-≥---; ,...,1;0)(;0;0;011 0min n t t v u z W R v u W Y v u z z I i t t t T t t t t t t ω 其中 ())(1,....,1维n R T = ()T n t w t w W )(),...,(1t = ?? ? ??=- -- )(/)(),...,(/)(1t y t y t y t y Y n t

组合预测法

组合预测法组合预测法目录什么是组合预测法组合预测法的基本形式组合预测法的原则及步骤编辑本段什么是组合预测法组合预测方法是对同一个问题，采用两种以上不同预测方法的预测。它既可是几种定量方法的组合，也可是几种定性的方法的组合，但实践中更多的则是利用定性方法与定量方法的组合。组合的主要目的是综合利用各种方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。比如，在经济转轨时期，很难有一个单项预测模型能对宏观经济频繁波动的现实拟合的非常紧密并对其变动的原因作出稳定一致的解释。理论和实践研究都表明，在诸种单项预测模型各异且数据来源不同的情况下，组合预测模型可能导致一个比任何一个独立预测值更好的预测值，组合预测模型能减少预测的系统误差，显著改进预测效果。编辑本段组合预测法的基本形式组合预测有两种基本形式: 1、等权组合，即各预测方法的预测值按相同的权数组合成新的预测值。 2、不等权组合，即赋予不同预测方法的预测值的权数是不一样的。

这两种形式的原理和运用方法完全相同，只是权数的取定上有所区别。根据已进行的预测结果，采用不等权组合的组合预测法结果较为准确。编辑本段组合预测法的原则及步骤组合预测法的应用原则以及一般步骤 1、应用原则:定性分析与定量分析相结合原则;系统性原则;经济性原则。 2、步骤:以经济预测为例，一般步骤是根据经济理论和实际情况建立各种独立的单项预测模型;运用系统聚类分析方法度量各单项模型的类间相似程度;根据聚类结果，逐层次建立组合预测模型进行预测。组合预测模型模式一:线性组合模型;模式二:最优线性组合模型;模式三:贝叶斯组合模型;模式四:转换函数组合模型;模式五:计量经济与系统动力学组合模型。

组合预测方法中的权重算法及应用(一)

组合预测方法中的权重算法及应用(一) 摘要系统地分析了组合预测模型的权重确定方法，并估计各种权重的理论精度，以此指导其应用。文章还首次提出用主成分分析确定组合模型权重的方法，最后以短期(1年)负荷预测为例，检验各种权重下组合预测模型的精度。关键词组合模型权重预测精度负荷预测 1常用的预测方法及预测精度评价标准正确地预测电力负荷，既是社会经济和居民生活用电的需要，也是电力市场健康发展的需要。超短期负荷预测，可以合理地安排机组的启停，保证电网安全、经济运行，减少不必要的备用；而中长期负荷预测可以适时安排电网和电源项目投资，合理安排机组检修计划，有效降低发电成本，提高经济效益和社会效益。常用的负荷预测方法有算术平均、简单加权、最优加权法、线性回归、方差倒数、均方倒数、单耗、灰色模型、神经网络等。囿于不同的预测模型的理论基础和所采用的信息资料的不同，上述单一预测模型的预测结果经常千差万别，预测精度有高有低，为了充分发挥各种预测模型的优点，提高预测质量，可以在各种单一预测模型的基础上建立加权平均组合预测模型。为此，必须研究组合预测模型中权重的确定方法及预测精度的理论估计。设Y表示实际值，■表示预测值，则称Y-■为绝对误差，称■为相对误差。有时相对误差也用百分数■×100%表示。分析预测误差的指标主要有平均绝对误差、最大相对误差、平均相对误差、均方误差、均方根误差和标准误差等。 2组合预测及其权重的确定现实的非线性系统结构复杂、输入输出变量众多，采用单个的模型或部分的因素和指标仅能体现系统的局部，多个模型的有效组合或多个变量的科学综合才能体现系统的整体特征，提高预测精度。为了表达和书写方便，下面从组合预测的角度来描述模型综合的方法和类型。设{xt+l},（ｔ=1,2,...,T）为观测值序列，对{xt+l},(l=1,2,...,L)用J个不同的预测模型得到的预测值为xt+l，则组合模型为： ■T+L=■*9棕j■T+L（j）式中，*9棕j（j=1，2，…，J）为第j个模型的权重，为保持综合模型的无偏性，*9棕j应满足约束条件■*9棕j=1 确定权重常用的方法有专家经验、算术平均法、方差倒数法、均方倒数法、简单加权法、离异系数法、二项式系数法、最优加权法和主成分分析法等等。下面仅简单介绍最优加权法和主成分分析法。最优加权法是依据某种最优准则构造目标函数Q，在满足约束条件的情况下■*9棕j=1，通过极小化Q以求得权系数。设{xt},（t=1，2，…T）为观测序列，已经为其建立J个数学模型，则最优加权模型的组合权系数*9棕j，（j=1，2，…J）是以下规划问题的解： minQ=Q0（*9棕1，*9棕2，…，*9棕J）s.t.■*9棕j=1 式中：Q为目标函数，s.t.为该规划问题的约束条件，有些实际问题还要求*9棕j≥0,(j=1,2,…，J)，即权系数非负。目标函数Q的形式根据误差统计量极小化准则的类型决定，常用的目标函数为： Q=■（et）2=■（■*9棕jet（j））2=■（■*9棕j（xt（j）-■（j）））2 式中et（j）=xt（j）-■t（j）为第j个模型的预测误差，■t（j）为第j个模型xt的拟合值。W=（*9棕1，*9棕2，…，*9棕J）*9子R=（1，1，…，1）*9子 eij=e*9子tei=*9蒡T■et(i)et(j)E=(eij)J×J，J=1,2,…,J

大气模型

大气模型发展简史与简介 By Laiwf | Published: 2010年04月16日 1.1 第一代空气质量模型―高斯模型和拉格朗日烟团轨迹模型第一代空气质量模型主要包括了高斯扩散模型和拉格朗日轨迹模型。这两类模型都是利用风的运动轨迹来模拟近地层大气层中复杂的物理和化学过程。它的物理表述即模拟均匀混合的大气物质沿风向运动的情况。在大气物质从地面向高层运动的过程中，其运动规则受到垂直方向上风速以及温度的不均匀分布的影响而不断的发生变化。具体过程见图。 1 EIAA （典型高斯）适用于<50km的区域 EIAA大气环评助手“是宁波环科院六五软件工作室开发的软件。《 HJ/T2.2-93 环评导则–大气环境》、《JTJ005-96 公路建设项目环评规范-大气部分》，中国环境影响评价培训教材等文献中推荐的模型和计算方法作为主要框架，内容涵盖了导则中的全部要求，并进行了适当地拓展与加深。可以处理点源、面源、体源、线源对于预测计算结果，可以查看 §各接受点地面高程及其等高线图 §各接受点的背景浓度及其分布图 §各污染源的浓度和总的浓度及其分布图 §各污染源的分担率及其分布图 §各污染源或总的浓度的平均评价指数和超标面积

§还可以任意改变各污染源的排放率（排放强度）以观察不同排放率下的浓度变化情况 §也可查看任意一个横截面或竖截面上的浓度变化图广泛应用的版本是EIAA2.5，EIAA2.6。版本中均有bug，大家谨慎使用。 2 aermod（稳态高斯）适用于<50km的区域 AERMOD由美国国家环保局联合美国气象学会组建法规模式改善委员会（AERMIC）开发。 AERMIC的目标是开发一个能完全替代ISC3的法规模型，新的法规模型将采用ISC3的输入与输出结构、应用最新的扩散理论和计算机技术更新ISC3 计算机程序、必须保证能够模拟目前ISC3能模拟的大气过程与排放源。 20世纪90年代中后期，法规模式改善委员会在美国国家环保局的财政支持下，成功开发出AERMOD扩散模型。该系统以扩散统计理论为出发点，假设污染物的浓度分布在一定程度上服从高斯分布。模式系统可用于多种排放源（包括点源、面源和体源、线源）的排放，也适用于乡村环境和城市环境、平坦地形和复杂地形、地面源和高架源等多种排放扩散情形的模拟和预测。 Aermod作为正在开发的模型，模型中还存在bug，但其不在改进，而且模型在小范围预测的精准性是其他模型不能比拟的，模型需要地面气象数据、高空气象数据和地形数据（平坦地形不需要） 3 CALPUFF（不稳态高斯）对于比较大的区域

大气环境质量评价资料

河南科技大学教案首页 2 课程名称环境检测与评价计划学时授课章节第17课大气环境质量评价教学目的和要求：了解大气环境质量评价的现状、大气质量的预测模型以及清楚大气环境影响评价的程序、等级划分等内容。掌握大气环境评的基本知识。教学基本内容：（1）大气环境现状评价；（2）大气环境预测模型；（3）大气环境影响评价。教学重点和难点：大气环境评价的预测模型，大气环境影响评价的程序等。大气环境质量现状评价的数学方法。授课方式、方法和手段：采用多媒体与板书相结合的讲解、提问等方式、方法和教学手段。作业与思考题：什么是有效源高？怎样确定烟气抬升高度？

第十七课大气环境质量评价一、大气环境质量现状评价（一）大气污染监测评价 1．大气污染的形成：污染源向大气环境排放污染物（根源）——大气——在风和湍流的作用下向外输送扩散——当污染物积累到一定程度——改变了大气的化学组成和物理性状——对人类生产、生活甚至人群健康威胁——大气污染 2．影响污染物地面浓度的因素（1）污染源：源的形态（点源、线源、面源）、源强、源的排放规律（2）大气的稀释扩散能力 3．评价程序（1）调查准备阶段：范围、污染源及主要污染物、制定检测规划、装备；（2）污染物监测阶段：（3）评价分析阶段：分析大气质量的时空变化规律、污染状况等（4）成果运用阶段：根据评价结果，提出防治对策。 4．大气污染监测评价（1）评价因子的选择：选择主要大气污染物，例行监测浓度较高的污染物、对人体健康已经有所影响的污染物；目前，我国各地大气污染监测评价的评价因子包括4类：尘（降尘、飘尘、悬浮颗粒）、有害气体（SO2、氮氧化合物、CO、O3等）、有害元素（F、Pb、Hg、Cr、As等）、有机物（苯并[a]芘、总烃等）。（2）评价标准的选择：根据不同目的选择标准（3）监测：①布点：网格布点法、放射状——、功能分区——、扇形——。布点的原则：a：最好设置对照点；b：点的设置要考虑大气污染源的分布和地形、气象条件；c：能覆盖评价区域；d：大气监测布点图。 ②采样、分析法；③监测频率：一年4季，1、4、7、10月代表冬春夏秋；每个季节采样7天，一日数次，每次采20－40分钟，以一日的几次平均值代表日均值，以7天的平均值代表季日平均值；④同步气象观测：结合气象条件（气象资料）（4）评价：对监测的数据进行统计、分析，选择适宜的大气质量指数模型求出大气质量指数。绘出大气质量分布图、主要污染源和污染物，进一步提出防治措施。（二）大气环境质量现状评价的数学方法（P53－P59） 1．上海大气质量指数 2．均值型大气质量指数

大气环境质量预测

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：天津农学院参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期： 2012 年 8 月 19 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：

大气环境质量预测摘要本文主要对大气环境质量做出了合理的综合评价，并对未来环境变化趋势进行预测。通过查阅《中国统计年鉴》[1]，整理需要数据，根据《HJ633-2012环境空气质量指数) (AQI技术规定（试行）》[2]，运用MATLAB软件编程建立对全国各省会城市做出综合评价模型，同时运用回归模型对2012年的空气质量做预测分析；通过计算各城市的空气质量指数) GM模型 (AQI，并采用灰色系统)1,1( 做预测分析；整理2007~2010年采用节能减排及不采用节能减排的AQ I值，运用E xcel软件绘出柱状图形进行对比，并对图形做出合理分析。问题一首先，通过查阅《中国统计年鉴》获取从2003~2010年这八年的全国31个省会城市的空气质量指标，并根据所给数据，运用MATLAB软件建立了这31个省会城市的空气质量指数) (AQI综合评价模型，并给出各省会城市的AQ I排序，同时进行了合理分析。综合2003~2010年这八年的全国各主要城市的空气质量指标可以看出其中海口、拉萨、南宁的平均空气质量指数较低，平均空气质量指数分别为38.6、53.3、57.6，空气质量较好。而北京、兰州、太原的空气质量指数较高，分别为100.4、105.2、134.9，空气质量较差。在对2012年全国各省会城市和直辖市的空气污染状况进行预测分析的问题上，应用回归模型和Matlab软件实现了对其大气环境的预测与分析，并采用E xcel软件将其预测AQ I值绘出饼状图。问题二、三通过计算各城市的空气质量指数) (AQI，将整理的2003~2006 年全国各个省会城市和直辖市每年的空气质量指数的数据，采用灰色系统 GM模型，预测出在不实行节能减排的情况下2007~2010年全国各个省会城)1,1( 市和直辖市每年的空气质量指数，用Excel做出预测数据的折线图，可以发现根据2007年以前的数据来预测的话，大气环境质量处于逐年下降的趋势。如果不实行节能减排政策，未来我国大气环境的发展趋势不容乐观。问题四整理2007~2010年AQ I的数据，用Excel做出2007~2010年实行减排和不实行减排的空气质量指数的对比图表，可以看出在节能减排的政策下大部分城市的空气质量指数都呈现逐年下降的趋势。与问题一的综合评价模型和问题二的预测值结合可知，节能减排对于我国大气环境质量的改善是很明显的，并就此结果对下一步节能减排提出了本小组的建议。关键词A Q I灰色系统() G M模型回归模型E x c e l 1,1