预测模型的特点分析

摘要:随着人类文明的进步和科学技术的发展,对疾病传播、经济增长、人口增长等各方面的预测显得尤为重要。现在针对各领域发展的特点,各个实际问题已经被抽象成为许多成熟的数学预测模型。本文就时间序列、微分方程模型、灰色系统模型、BP神经网络等预测模型的特点及建模步骤做了简单的归纳分析。

关键词:预测模型时间序列微分方程灰色系统BP神经网络

数学,作为一门研究现实世界数量关系和空间形式的科学,在它产生和发展的历史长河中,一般是和人们生活的实际需要密切相关。作为用数学方法解决实际问题的第一步,数学建模自然有着与数学同样悠久的历史。两千多年以前创立的欧几里德几何,17世纪发现的牛顿万有引力定律,都是科学发展史上数学建模的成功范例。进入20世纪以来,随着数学以空前的广度与深度向一切领域的渗透,数学建模越来越受到人们的重视,然而人们对未来的预测在数学建模中独树一帜,也满足了人们“未卜先知”的渴望,同时为世界带来了巨大的发展。

1 时间序列模型

(1)特点:时间序列是按照时间顺序排列的一系列观测值,展示了研究对象在一定时期内的发展变化过程,可以从中分析寻找出其变化特征、趋势和发展规律。这一系列观测值有先后顺序,且相互之间是

第八章干预分析模型预测法

第八章干预分析模型预测法基本内容一、干预模型概述（1）干预模型简介 ①干预的含义：时间序列经常会受到特殊事件及态势的影响，称这类外部事件为干预。是指预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与历史实际值拟合程度的优劣。 ②研究干预分析的目的：从定量分析的角度来评估政策干预或突发事件对经济环境和经济过程的具体影响。（2）干预分析模型的基本形式 ①干预变量的形式：干预分析模型的基本变量是干预变量，有两种常见的干预变量：一种是持续性的干预变量，表示T 时刻发生以后, 一直有影响，这时可以用阶跃函数表示，形式是： ???? ?≥<=）干预事件发生之后（）干预事件发生之前（ T t T t S T t ,1,0 第二种是短暂性的干预变量，表示在某时刻发生, 仅对该时刻有影响, 用单位脉冲函数表示，形式是： ?? ?? ?'≠'==' ）其它时间（）干预事件发生时（ T t T t P T t ,0,1 ②干预事件的形式干预事件虽然多种多样，但按其影响的形式，归纳起来基本上有四种类型： a. 干预事件的影响突然开始，长期持续下去设干预对因变量的影响是固定的，从某一时刻T 开始，但影响的程度是未知的，即因变量的大小是未知的。这种影响的干预模型可写为 T t t S Y ω= ω表示干预影响强度的未知参数。t Y 不平稳时可以通过差分化为平稳序列，则干预模型可调整为 T t t S Y B ω=-)1( 其中B 为后移算子。如果干预事件要滞后若干个时期才产生影响，如b 个时期，那么干预模型可进一步调整为 T t b t S B Y ω= b. 干预事件的影响逐渐开始，长期持续下去有时候干预事件突然发生，并不能立刻产生完全的影响，而是随着时间的推移，逐渐地感到这种影响的存在。这种形式的最简单情形的模型方程为 10,1<<-= δδωT t t S B B Y

预测模型分类

预测模型分类及优缺点分析灰色(系统)预测模型神经网络预测模型趋势平均预测法 1 微分方程模型当我们描述实际对象的某些特性随时间(或空间)而演变的过程、分析它的变化规律、预测它的未来性态、研究它的控制手段时,通常要建立对象的动态微分方程模型。微分方程大多是物理或几何方面的典型.问题,假设条件已经给出,只需用数学符号将已知规律表示出来,即可列出方程,求解的结果就是问题的答案,答案是唯一的,但是有些问题是非物理领域的实际问题,要分析具体情况或进行类比才能给出假设条件。作出不同的假设,就得到不同的方程。比较典型的有:传染病的预测模型、经济增长预测模型、正规战与游击战的预测模型、药物在体内的分布与排除预测模型、人口的预测模型、烟雾的扩散与消失预测模型以及相应的同类型的预测模型。其基本规律随着时间的增长趋势是指数的形式,根据变量的个数建立初等微分模型。微分方程模型的建立基于相关原理的因果预测法。该法的优点:短、中、长期的预测都适合,而.既能反映内部规律,反映事物的内在关系,也能分析两个因素的相关关系,精度相应的比较高,另外对初等模型的改进也比较容易理解和实现。该法的缺点:虽然反映的是内部规律,但是由于方程的建立是以局部规律:的独立性假定为基础,故做中长期预测时,偏差有点大,而且微分方程的解比较难以得到。 2 时间序列法将预测对象按照时问顺序排列起来,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。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。考虑一组给定的随时间变化的观察值,t=1,2,3,?,n},如何选取合适模型预报,t=n+1,n+3, n+k}的值。上面的模型统称ARMA模型,是时间序列建模中最重要和最常用的预测手段。事实上,对实际中发生的平稳时间序列做恰当的描述,往往能够得到自回归、滑动平均或混合的模型,其阶数通常不超过2。时间序列模型其实也是一种回归模型,属于定量预测,其基于的原理是,一方面承认事物发展的延续性,运用过去时间序列的数据进行统计分析就能推测事物的发展趋势;另一方面又充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性,为了消除随机波动的影响,利用历史数据,进行统计分析,并对数据进行适当的处理,进行趋势预测。优点是简单易行,便于掌握,能够充分运用原时间序列的各项数据,计算速度快,对模型参数有动态确定的能力,精度较好,采用组合的时间序列或者把时间序列和其他模型组合效果更好。缺点是不能反映事物的内在联系,不能分析两个因素的相关关系,常数的选择对数据修匀程度影响较大,不宜取得太小,只适用于短期预测 3 灰色预测理论模型灰色预测的基本思路是将已知的数据序列按照某种规则构成动态或非动态的白色模块,再按照某种变化、解法来求解未来的灰色模型。它的主要特点是模型使用的不是原始数据序列,而是生成的数据序列。其核心体系是灰色模型(GM),即对原始数据作累加生成(或其他方法生成)得到近似的指数规律再进行建模的模型方法。优点是不需要很多的数据,一般只需要4个数据就够,能解决历史数据少、序列的完整性及可靠性低的问题;能利用微分方程来充分挖掘系统的本质,精度高;能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成数列,运算简便,易于检验,具有不考虑分布规律,不考虑变化趋势。缺点是只适用于中长期的预测,只适合指数增长的预测,对波动性不好的时间序列预测结果较差。 4 BP神经网络模型

弹簧质量块模型过程分析

过程分析之弹簧如图11所示，两个木块质量分别为m 1和m 2，两轻质弹簧的劲度系数分别为k 1和k 2，上面木块压在上面的弹簧上（但不拴接），整个系统处于平衡状态，现缓慢向上提上面的木块，直到它刚离开上面的弹簧，在这过程中下面木块移动的距离 A ． 1 1k g m B. 22k g m C. 2 1k g m D. 22k g m 如图所示，劲度系数为2k 的轻弹簧B 竖直固定在桌面上．上端连接一个质量为m 的物体，用细绳跨过定滑轮将物体m 与另一根劲度系数为1k 的轻弹簧C 连接。当弹簧C 处在水平位置且没发生形变时．其右端点位于a 位置。现将弹簧C 的右端点沿水平方向缓慢拉到b 位置时，弹簧B 对物体m 的弹力大小为 mg 3 2 ，则ab 间的距离为________。如图所示，两根轻弹簧AC 和BD ，它们的劲度系数分别为k1和k2，它们的D 端分别固定在质量为m 的物体上，A 、B 端分别固定在支架和正下方地面上，当物体m 静止时，上方的弹簧处于原长；若将物体的质量增加了原来的2倍，仍在弹簧的弹性限度内，当物体再次静止时，其相对第一次静止时位置下降了（） A ． B ． C ． D ．如图10所示，劲度系数为k 1的轻质弹簧两端分别与质量为m 1 、m 2 的物块1、2拴接，劲度系数为k 2的轻质弹簧上端与物块2拴接，下端压在桌面上（不拴接），整个系统处于平衡状态。现施力将物块1缓慢地竖直上提，直到下面那个弹簧的下端刚脱离桌面，在此过程中物块2的重力势能增加了多少？物块1的重力势能增加了多少？ m 1 m 2 K 2 K 1 图11 m 1 m 2 1 2 k 1 K 2 图10

灰色系统预测模型实验

实验四 1．实验项目名称灰色系统预测模型 2．实验目的要求掌握灰色系统检验方法，尤其是GM(1.1)模型 2．实验环境使用灰色系统理论建模软件 4．实验内容与实验步骤 1.灰色预测时关于残差、关联度、方差比和小误差概率的检验准则 M(1,1)模型的检验分为三个方面：残差检验；关联度检验；后验差检验。（1）残差检验：对模型值和实际值的残差进行逐点检验。首先按模型计算(1)?(1)x i +，将(1)?(1)x i +累减生成(0)?()x i ，最后计算原始序列(0)()x i 与(0)?()x i 的绝对残差序列及相对残差序列，并计算平均相对残差。给定α，当φα<，且n φα<成立时，称模型为残差合格模型。（2）关联度检验:即通过考察模型值曲线和建模序列曲线的相似程度进行检验。按前面所述的关联度计算方法，计算出 (0) ?()x i 与原始序列(0)()x i 的关联系数，然后算出关联度，根据经验，关联度大于0.6便是满意的。（3）后验差检验:即对残差分布的统计特性进行检验。若对于给定的00C >，当 0C C <时，称模型为均方差比合格模型；如对给定的 00P >，当0P P >时，称模型为小残差概率合格模型。若相对残差、关联度、后验差检验在允许的范围内，则可以用所建的模型进行预测，否则应进行残差修正。 2.实验的基本程序、基本步骤和运行结果现在已知我国从2002年-2013年的每年的专利申请量的数据，试建立灰色预测模型并且预测2014年我国的专利申请量的情况。 2.1在excel 表格中输入以下数据

2.2计算并累加设时间序列为 X(0)=（x(0)(1), x(0)(2), x(0)(3)，x(0)(4)………………………………. x(0)(12)）=（205396，251238，278943，345074…………… 1505574）计算并累加 X(0)的1-AGO序列为(累加) (1)(1)(1)(1)(1)x(1)(12)）得到下图 2.3对X(1)做紧邻均值生成令Z(1)（k）=（0.5x(1)(K)+0.5X(1)(K-1)），k=1,2,3,4…….13;

灰度预测模型详解举例分析

灰色系统预测重点内容：灰色系统理论的产生和发展动态，灰色系统的基本概念，灰色系统与模糊数学、黑箱方法的区别，灰色系统预测GM（1，1）模型，GM（1，N）模型，灰色系统模型的检验，应用举例。 1灰色系统理论的产生和发展动态 1982邓聚龙发表第一篇中文论文《灰色控制系统》标志着灰色系统这一学科诞生。 1985灰色系统研究会成立，灰色系统相关研究发展迅速。 1989海洋出版社出版英文版《灰色系统论文集》，同年，英文版国际刊物《灰色系统》杂志正式创刊。目前，国际、国内200多种期刊发表灰色系统论文，许多国际会议把灰色系统列为讨论专题。国际著名检索已检索我国学者的灰色系统论著500多次。灰色系统理论已应用范围已拓展到工业、农业、社会、经济、能源、地质、石油等众多科学领域，成功地解决了生产、生活和科学研究中的大量实际问题，取得了显著成果。 2灰色系统的基本原理 2.1灰色系统的基本概念我们将信息完全明确的系统称为白色系统，信息未知的系统称为黑色系统，部分信息明确、部分信息不明确的系统称为灰色系统。系统信息不完全的情况有以下四种： 1.元素信息不完全 2.结构信息不完全 3.边界信息不完全 4.运行行为信息不完全 2.2灰色系统与模糊数学、黑箱方法的区别主要在于对系统内涵与外延处理态度不同；研究对象内涵与外延的性质不同。灰色系统着重外延明确、内涵不明确的对象，模糊数学着重外延不明确、内涵明确的对象。 “黑箱”方法着重系统外部行为数据的处理方法，是因果关系的

两户方法，使扬外延而弃内涵的处理方法，而灰色系统方法是外延内涵均注重的方法。 2.3灰色系统的基本原理公理1：差异信息原理。“差异”是信息，凡信息必有差异。公理2：解的非唯一性原理。信息不完全，不明确地解是非唯一的。公理3：最少信息原理。灰色系统理论的特点是充分开发利用已有的“最少信息”。公理4：认知根据原理。信息是认知的根据。公理5：新信息优先原理。新信息对认知的作用大于老信息。公理6：灰性不灭原理。“信息不完全”是绝对的。 2.4灰色系统理论的主要内容灰色系统理论经过10多年的发展，已基本建立起了一门新兴学科的结构体系，其主要内容包括以“灰色朦胧集”为基础的理论体系、以晦涩关联空间为依托的分析体系、以晦涩序列生成为基础的方法体系，以灰色模型（G ，M ）为核心的模型体系。以系统分析、评估、建模、预测、决策、控制、优化为主体的技术体系。灰色关联分析灰色统计灰色聚类 3灰色系统预测模型灰色预测方法的特点表现在：首先是它把离散数据视为连续变量在其变化过程中所取的离散值，从而可利用微分方程式处理数据；而不直接使用原始数据而是由它产生累加生成数，对生成数列使用微分方程模型。这样，可以抵消大部分随机误差，显示出规律性。 3.1灰色系统理论的建模思想下面举一个例子，说明灰色理论的建模思想。考虑4个数据，记为)4(),3(),2(),1()0()0()0()0(X X X X ，其数据见下表：序号 1 2 3 4

管理沟通之过程模型分析

海南大学管理沟通课程论文题目：管理沟通之过程模型分析作者：你大爷学号：20124525083100 56 学院：***学院专业：&&&&&&&&&&& 时间：201……年****

管理沟通之过程模型分析 ----以“笔头沟通”技能为例【摘要】：管理沟通对于每一个管理者来说都至关重要，如影随形，无处不在，它是管理者职业生涯中最重要的组成部分。它解决的是现实管理活动中发生的组织与组织之间、人与人之间、人与组织之间的沟通问题。管理沟通区别于其他类型的沟通就在于它强调沟通是一个系统的过程，这一过程主要涉及信息的编码，译码和沟通渠道等关键步骤。本文以“笔头沟通”这一沟通形式为例，分析了在管理沟通过程模型下的不同环节所承担的任务和注意事项。旨在提高对管理沟通的认识，提高沟通技巧。【关键词】：管理沟通、过程模型、面谈、技巧一、过程模型简述：管理沟通是沟通主体向受众传递信息并获得对方反馈的过程，该过程是受众、信息源、信息、目标、环境、媒介和反馈等七个基本要素的系统整合，其中，编码、译码、沟通渠道是沟通过程取得成功的关键环节，它始于主体发出信息，终于得到反馈。所以，一个完整的沟通其实是一个信息传递和反馈的过程，只有当信息从信息源发出，经由信息传递渠道，到达目标受众，并由目标受众反馈给信息源才算是一个完整的管理沟通过程。因此，沟通过程中仅仅只有信息是远远不够的，只有当信息招致受众作出你期望的反应时才算成功，这也是管理沟通最为关键的一点，是管理沟通区别于其他类型沟通的本质区别。管理沟通的过程模型的七大基本要素要求在沟通过程中必须要经历五个重要环节。一是：沟通客体分析；这一环节主要是针对七要素中的受众要素，即要首先搞清楚信息受众是谁，要明确受众的需求、了解受众接受信息的特点，尤其是受众作为信息沟通过程中的译码者，其译码能力直接决定了他能否准确的理解信息（这一点对于采取何种沟通方式至关重要，例如，你不可能对一个不识字的受众采取书面沟通的方式）。二是：沟通主体（信息编码任务的主要承担者）分析；主要是针对信息源要素和目标要素，即信息发出者，这一环节中要明确沟通目标和信息是什么以及有着怎样的特点（这是为信息组织做准备）。三是：信息组织分析；这主要是针对信息本身，即如何对信息进行编码，以何种形式进行信息的编码。四是：沟通渠道分析；这一环节主要是针对媒介和反馈这两个基本要素，沟通渠道分析即是对信息传播媒介的选择，根据受众和信息的特点以及沟通的目标正确的选择沟通渠道往往能够使沟通达到事半功倍的效果，而且，

灰色预测模型介绍

数学模型与数学实验数课程报告题目：灰色预测模型介绍专业：班级：姓名：学号：二0一一年六月

1. 模型功能介绍预测模型为一元线性回归模型，计算公式为Y=a+b。一元非线性回归模型：Y=a+blx+b2x2+…+bmxm。式中：y为预测值；x为自变量的取值；a,b1,b2……bm为回归系数。当自变量x与因变量y之间的关系是直线上升或下降时，可采用一元线性预测模型进行预测。当自变量x和因变量y之间呈曲线上升或下降时，可采用一元非线性预测模型中的y=a+b1x+b2x2+…+bmxm这个预测模型。当自变量x和因变量y之间关系呈上升一下降一再上升一再下降这种重复关系时，可采用一元线性预测模型中的Y=a+bx这个模型来预测。其中我要在这里介绍灰色预测模型。灰色预测是就灰色系统所做的预测，灰色系统(Grey System)理论[]1是我国著名学者邓聚龙教授20世纪80年代初创立的一种兼备软硬科学特性的新理论［95］96］。所谓灰色系统是介于白色系统和黑箱系统之间的过渡系统，其具体的含义是：如果某一系统的全部信息已知为白色系统，全部信息未知为黑箱系统，部分信息已知，部分信息未知，那么这一系统就是灰色系统。一般地说，社会系统、经济系统、生态系统都是灰色系统。例如物价系统，导致物价上涨的因素很多，但已知的却不多，因此对物价这一灰色系统的预测可以用灰色预测方法。灰色系统理论认为对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统进行预测，就是对在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程的预测。尽管过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的，但毕竟是有序的、有界的，因此这一数据集合具备潜在的规律，灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测。灰色系统的基本原理公理1：差异信息原理。“差异”是信息，凡信息必有差异。公理2：解的非唯一性原理。信息不完全，不明确地解是非唯一的。公理3：最少信息原理。灰色系统理论的特点是充分开发利用已有的“最少信息”。公理4：认知根据原理。信息是认知的根据。公理5：新信息优先原理。新信息对认知的作用大于老信息。公理6：灰性不灭原理。“信息不完全”是绝对的。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。灰色预测模型实际上是一个微分方程, 称为GM模型。GM（1，N）[]1表示1阶的，N个变量的微分方程型模型；则是1阶的,1个变量的微分方程型模型。在实际进行预测时, 一般选用GM(1,1) 模型, 因为这种模型求解较易, 计算量小, 计算时间短, 精度较高。现在下面简单介绍有关于灰色预测的相关知识点：为了弱化原始时间序列的随机性在建立灰色预测模型之前，需先对原始时间序列进行数据处理，经过数据处理后的时间序列即称为生成列。灰色系统常用的数据处理方式有累加和累减两种。关联度]1[

预测模型

预测模型预测模型就是根据实测的几个周期的数据的规律，来预测下一个周期的数据。预测模型的应用十分广泛，有灰色预测模型、蛛网模型、层次分析法、熵权法、Leslie 模型、标准化/归一化、神经网络、蒙特卡洛算法、01型整数规划模型、遗传算法模板等方面下面是“中国论文下载中心”的一篇文章“基于财务比率的自由现金流量预测模型研究” 来源：中国论文下载中心 [ 09-03-07 10:03:00 ] 作者：石伟蒋国瑞黄梯云【摘要】本文构建了一个适用于企业价值估计的基于财务比率的自由现金流量预测模型。笔者根据自由现金流量的财务本质，通过重构自由现金流量表达式，将其表示成各相应财务比率及销售收入的运算关系式，然后根据计量经济学相关原理和方法，构建一个对下一期的自由现金流量进行预测的预测模型，并用汽车制造业上市公司的面板数据(1996-2006)对该预测模型进行了检验。结果表明，模型本身以及解释变量都具有很高的显著性和较强的预测能力。同时该模型还证明，除了滞后一期的财务比率自身之外，其滞后一期的一阶差分同样具有显著的预测能力，是预测自由现金流量不可或缺的解释变量。【关键词】自由现金流量；预测模型；财务比率一、引言贴现现金流量（Discount Cash Flow, 以下简称DCF）方法是企业价值评估实务中最为广泛采用的估值方法。未来各期自由现金流量是决定企业价值的关键性因素之一。较好地预测企业未来自由现金流量是应用DCF估值模型进行企业价值估计的必要条件。理论上，一般的预测方法，如移动平均、指数平滑、线性非线性回归、BP神经网络、灰色系统等等，均可以用来预测企业自由现金流量。Rappaport（1998）建立了一个自由现金流量预测模型（Rappaport模型），它通过对销售增长率、销售利润率、有效所得税率、边际固定资本投资和边际营运资本投资等五个变量进行恰当的估计，对未来一年的自由现金流量进行预测。王化成等(2005）构建一个基于BP神经网络的预测模型对自由现金流量进行时序预测。Leonard（2005）根据企业自由现金流量的计算规则，通过预测计算公式中的运算因子计算自由现金流量预测值。 Rappaport模型和Leonard模型，对下一期财务数据和比率的预测是基于实践中分析师的主观估计的，它们都是从自由现金流量的构成出发，估计相关财务变量，然后计算得出自由现金量的预测值。这里的研究，则从学术的角度出发，研究哪些财务变量与下一期自由现金流量具有统计上的相关性和显著性，进而具有内在的自由现金流量预测能力。研究结果表明，本期的销售增长率、毛利率、销售管理费用率、应收账款与销售收入之比率及其变化、应付账款与销货成本之比率及其变化、存货与销货成本及其变化、固定资产与销售收入之比率、固定资产折旧率等财务变量对下一期的自由现金流量具有较强的解释力和预测能力。笔者在本文的第二部分，基于财务比率分解自由现金流量的构成，然后得到自由现金流量的表

软件过程模型的优缺点对比

软件过程模型的比较瀑布模型瀑布模型（经典生命周期）提出了软件开发的系统化的、顺序的方法。其流程从用户需求规格说明开始，通过策划、建模、构建和部署的过程，最终提供一个完整的软件并提供持续的技术支持。优点： 1. 强调开发的阶段性，各阶段具有顺序性和依赖性 2. 强调早期调研和需求分析，推迟编码实现的观点 3. 提供了一个摸板，这个摸板使得分析、设计、编码、测试和支持的方法可以在该摸板下有一个共同的指导缺点： 1. 文档驱动，用户无法及时了解产品的情况 2. 依赖早期调研和需求分析，很难适应在许多项目开始阶段必然存在的不确定性。 3. 流程单一，必须要完成前一阶段的任务，才能进行下一阶段，开发过程中的成功经验无法用于本产品。 4. 测试在后期引入，对于系统存在的重大缺陷，如果在可执行程序评审之前没有被发现，将可能造成重大损失。 5. 组织庞大，人员闲置。适用范围：需求确定，工作能够采用线性的方式完成的软件。增量过程模型增量过程模型包括增量模型、RAD模型。（一）增量模型增量过程模型以迭代的方式运用瀑布模型，把软件产品作为一系列的增量构件来设计、编码、集成和测试。每个构件由多个相互作用的模块构成，并且能够完成特定的功能。使用增量模型时，第一个增量往往是核心功能。优点： 1. 能在较短的时间内向用户提交可完成部分工作的产品。 2. 逐步增加产品功能可以使用户有充裕的时间学习和适应新产品，从而减少一个全新的软件可能给客户组织带来的冲击。 3. 规避技术风险 4. 可并行开发构件，加快开发的进度缺点：

1. 没有考虑软件的整体质量和长期的可维护性。 2. 大部分情况是不合适的操作算法被采用目的为了演示功能，不合适的开发工具被采用仅仅为了它的方便，还有不合适的操作系统被选择等等。 3. 由于达不到质量要求产品可能被抛弃，而采用新的模型重新设计适用范围：项目在既定的商业要求期限之前不可能找到足够的开发人员；（二）R AD模型 RAD模型是一种侧重于短暂的开发周期的增量软件过程模型，它是瀑布模型的“高速”变体，通过基于构建的构建方法实现快速开发。开发团队能够在非常短的时间内创造出“全功能系统” 优点： 1 ?开发速度快，质量有保证。 2 ?对信息系统特别有效。缺点： 1. 对于大型的可伸缩的项目，RAD需要大量的人力资源来创建多个相对的独立的RAD团队 2. 如果开发者和用户没有为短时间内急速完成整个系统做好准备，RAD项目将会失败。 3. 如果一个系统不能合理的模块化，RAD构件建立会有很多问题。 4. 如果系统需求是高性能，并且需要通过调整构件接口的方式来提高性能，不能采用 RAD模型 5. 技术风险很高的情况下适用范围：1、不适合技术风险很高的开发，不适合系统需求是高性能，并且需要通过调整构件接口的方式来提高性能的产品开发。 2、适用于工期紧张，又可细分功能，还要有合适的构件演化过程模型演化过程模型包括原型开发，螺旋模型，协同开发模型。（一）原型开发从需求收集开始，开发者和客户在一起定义软件的总体目标，标识已知的需求并且规划出需要进一步定义的区域。然后是快速设计”，它集中于软件中那些对客户可见的部分的表示，这将导致原型的创建，并由客户评估并进一步精化待开发软件的需求。逐步调整原型使其满足客户的需求，这个过程是迭代的。其流程从听取客户意见开始、随后是建造/修改原型、客户测试运行原型、然后回头往复循环直到客户对原型满意为止。由于这种模型可以让客户快速的感受到实际的系统（虽然这个系统不带有任何质量的保证），所以客户和开发者都比较喜欢这种过程模型（对于那些仅仅用来演示软件功能的公司而言或从来不考虑软件质

灰色系统预测模型GM(1,1)的基本思想与实现过程(xs)

灰色系统预测模型GM(1,1)的基本思想与实现过程邓聚龙，jq ，佚名摘要：从灰色系统的预备知识、灰色系统预测模型GM(1,1)的计算、灰色系统预测模型的检验、GM(1,1)预测应用举例以及GM(1,1)模型的特点等五个方面阐述了灰色系统预测模型GM(1,1)的基本思想与实现过程，这对于地理科学本科生学会运用该方法解决实际的地理预测问题，改进思维方式，提高实践能力具有一定的意义。关键词：预测；灰色系统；模型检验；模型特点 1 预备知识 1.1 灰色系统白色系统是指系统内部特征是完全已知的；黑色系统是指系统内部信息完全未知的；而灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统，灰色系统其内部一部分信息已知，另一部分信息未知或不确定。 1.2 灰色预测灰色预测，是指对系统行为特征值的发展变化进行的预测，对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行的预测，也就是对在一定范围内变化的、与时间序列有关的灰过程进行预测。尽管灰过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的，但毕竟是有序的、有界的，因此得到的数据集合具备潜在的规律。灰色预测是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测。目前使用最广泛的灰色预测模型就是关于数列预测的一个变量、一阶微分的GM(1,1)模型。它是基于随机的原始时间序列，经按时间累加后所形成的新的时间序列呈现的规律可用一阶线性微分方程的解来逼近。经证明，经一阶线性微分方程的解逼近所揭示的原始时间序列呈指数变化规律。因此，当原始时间序列隐含着指数变化规律时，灰色模型GM(1,1)的预测是非常成功的。 2 灰色系统预测模型GM(1,1) 2.1 GM(1,1)的一般形式设有变量X (0)＝{X (0)(i)，i=1,2，...，n}为某一预测对象的非负单调原始数据列，为建立灰色预测模型：首先对X (0)进行一次累加(1—AGO, Acumulated Generating Operator)生成一次累加序列： X (1)＝{X (1)(k )，k ＝1，2，…，n} 其中 X (1) (k )＝ ∑ =k i 1 X (0)(i) ＝X (1)(k －1)+ X (0)(k ) (1) 对X (1)可建立下述白化形式的微分方程：

灰色预测模型案例

1.1.5 两岸间液体化工品贸易前景预测从上述分析可见，两岸间液体化工品贸易总体上呈现上升的增长趋势。然而，两岸间的这类贸易受两岸关系、特别是台湾岛内随机性政治因素影响很大。因此，要对这一贸易市场今后发展的态势做出准确的定量判断是相当困难的；但从另一方面来说，按目前两岸和平交往的常态考察，贸易作为两岸经济与贸易交往的一个有机组成部分，其一般演化态势有某些规律可寻的。故而，我们可以利用其内在的关联性，通过选取一定的数学模型和计算方法，对之作一些必要的预测。鉴此，本研究报告拟采用一定的预测技术，借助一定的计算软件，对今后10余年间大陆从台湾进口液化品贸易量作一个初步的预测。 (1) 模型的选择经认真考虑，我们选取了灰色系统作为预测的技术手段，因为两岸化工品贸易具有的受到外界的因素影响大和受调查条件限制数据采集很难完全的两大特点，正好符合灰色系统研究对象的主要特征，即“部分信息已知，部分信息未知”的不确定性。灰色系统理论认为，对既含有已知信息又含有未知信息或不确定信息的系统进行预测，就是在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程进行的预测。尽管这一过程中所显示的现象是随机的，但毕竟是有序的，因此这一数据集合具有潜在的规律。灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测。本报告以灰色预测模型，对两岸间化工品贸易进行的预测如下：灰色预测模型预测的一般过程为： ① 一阶累加生成（1-AGO ）设有变量为) 0(X 的原始非负数据序列 )0(X =[)1()0(x ,)2()0(x ,…)() 0(n x ] （1.1）则) 0(X 的一阶累加生成序列 )1(X =[)1()1(x ,)2()1(x …)() 1(n x ] （1.2）式中 ) ()(1)0() 1(i x k x k i ∑== k=1,2…n ② 对) 0(X 进行准光滑检验和对进行准指数规律检验

SAP2000建模和分析过程资料

S A P2000建模和分析过程

SAP2000建模和分析过程在家一边做论文，一边把SAP2000建模和分析过程整理了下 1.轴网： a：文件---新模型---轴网。笛卡尔坐标可以定义立方体矩形，柱面坐标可以定义立方体弧形。添加局部坐标系：单击鼠标右键---编辑轴网数据---添加新系统（原点位置：0、0、0；在快速绘制，第一个网格位置中可以输入局部坐标相对于总坐标的位置；不可以在一个视窗中同时显示整体坐标、局部坐标，可以通过屏幕右下方的选择区切换。 b:文件---导入：CAD文件、EXCEL等。注：cad中定义不能使用0图层定义新的图层；在导入时，cad的铅垂方向和世界坐标wcs中X、Y、Z、轴的哪一个轴对应，相应的选择对应的轴（全局上方向），也可以在cad中进行旋转操作，也可以通过施加重力方向的荷载校核；结构导入模型时偏离整体坐标原点太远，可以在cad中将模型移到通用坐标系WCS原点，或在sap2000中进行模型整体移动； cad中采用的是浮动坐标，导入sap2000后会出现极少的位差，可在“交互数据编辑功能”里修改； cad中的曲线杆件不能导入sap2000中，可以利用cad的二次开发技术将圆弧、椭圆等线段修改成直线线段；由cad导入的线段必须为直线，不能为多段线。 c:程序自带的已定义属性的三维“框架”。 1.1：修改轴网：转化为一般轴线：即可完成对整体坐标与局部坐标中轴线的编辑、修改。

编辑数据---修改显示系统----粘合到轴网线：某楼层层高不一样时，可在-修改显示系统修改z轴坐标，构件会随着轴网一起移动。. 2．定义材料：定义---材料（有快速添加材料和添加新材料）。快速添加材料是程序已经定义好了的，可以定义钢和混凝土，当“快速添加材料”中没有要定义的材料时，则需要自己手动在“添加新材料”中定义。 3.定义截面: 框架单元：用来模拟梁、柱、斜撑、桁架、网架等。面截面： Shell（壳）、plane（平面）、Asolid（轴对称实体） Shell: 膜（仅具有平面内刚度，一般用于定义楼板单元，起传递荷载的作用）；壳（具有平面内以及平面外刚度，一般用于定义墙单元,当h/L<1/10时为薄壳，忽略剪切变形）板(仅具有平面外刚度，仅存在平面外变形，一般用来模拟薄梁或地基梁) 4:绘制模型：一般是定义好某种截面后再绘制该截面。绘图---绘制框架/索/刚束、快速绘制框架/索/刚束、快速绘制支撑、快速绘制次梁、绘制矩形面单元、快速绘制面单元… 或者点击sap2000左边的快捷键可以切换不同立面，不同平面，再执行带属性复制命令:框选要复制的构件---编辑---带属性复制。注：绘制xxx可以自己指点杆件的长度、板的大小而快速绘制xxx只绘制形成节点的杆件和板面。改节点标高：编辑---编辑点---对齐点。

电波传播预测模型分析与研究

总第205期2011年第7期舰船电子工程 Ship Electr onic Engineering V o l.31No.7 84 电波传播预测模型分析与研究* 刘勇1) 周新力2) 金慧琴2) (海军航空工程学院研究生管理大队1) 烟台 264001)(海军航空工程学院电子信息工程系2) 烟台 264001) 摘要文章对O kumura H ata模型、CO ST231 H ata模型、Egli模型三种电波传播模型进行了简要分析。通过对某地的电波传播损耗进行测量得到实测数据,与预测模型仿真结果进行对比分析,对比结果显示COST231 Hate模型与实测值最接近,并且通过对COST231 H ate模型的修正,使得修正后的模型满足高精度电波传播模型的6dB要求,适合用于预测本地的电波传播。关键词电波传播;O kumura H ata模型;COST231 Hata模型;Eg li模型;模型修正中图分类号 T N926 Analysis and Research of Radio Wave Propagation M odel L iu Y ong1) Z ho u X inli2) Jin Huiqin2) (Gr aduate Students Brig ade o f N AA U1),Y antai 264001) (Depar tment o f Electro nic and Informat ion Eng ineering of N A AU2),Y antai 264001) A bstract T hree radio w ave pr opagatio n models:O kumura H ata M odel,COST231 H ata M o del and Eg li M odel,are firstly pr esented in this article.O n site test pr opagat ion loss data ar e used to get simulat ions o n these mo dels,simulatio n re sults and actual data a re t hen co mpar ed,r esults show that COST231 Hata M odel has narr ow er err or band.T his art icle lastly modifies COST231 Hata M odel,to make the modified model has ev en hig her accur acy6d B w hen applied t o the pr ediction of local radio pr opagation. Key Words electromagnetic w ave pro pagation,Okumura Hata model,COST231 Hata model,Egli model,model cor rection Class Nu mber T N926 1 引言随着军队信息化进程的加快,军事领域电磁应用日益广泛,电磁环境日益复杂,电磁空间的斗争会更加激烈并将对争夺未来战争主动权,乃至国家安全与战略利益拓展产生重大影响[1]。因此,在现代战争中,对战场电磁环境进行预测分析就显得极为重要。电波传播作为战场电磁环境预测分析领域中重要组成的一部分,因此开展对电波传播特性研究就显得格外重要。 2 电波传播预测模型理想情况下,自由空间的电波传播损耗[2]为:L f=32.4+20lg d+20lg f,式中,f是载波频率,d 是发射机与接收机之间的距离。可以看出,自由空间传播损耗只与工作频率和传播距离有关。但是在现实环境中,由于传播路径上存在着各种影响,如高空电离层影响,高山、湖泊、海洋、地面建筑、植被以及地球曲面的影响等,因而电磁波具有反射、绕射、散射和波导传播等比自由空间复杂得多的传播方式。出于工程技术和军事应用上的需要,人们建立了很多复杂环境下的电波传播预测模型,目前常用的电波传播预测模型有Okumura H ata模型、COST231 H ata模型和Eg li模型。 2.1 Okumura H ate模型 Okum ura H ate模型[3~4]是根据测试数据统计 *收稿日期:2011年1月19日,修回日期:2011年2月23日作者简介:刘勇,男,硕士研究生,研究方向:复杂战场电磁环境预测仿真。周新力,男,教授,博士生导师,研究方向:短波通信、战场电磁兼容。金慧琴,女,副教授,研究方向:短波通信、战场电磁兼容。

基于SARIMA模型的分析及预测

基于SARIMA模型的分析及预测 2013-10-18 15:15:54 来源：国鑫黄金作者：吕建平【字体：大中小】 SARIMA模型是一种短期预测模型，核心要点是对数据的处理，同时将去值拟合后产生的误差作为分析要素，所以对比其他的数据预测方法，其突出的优势在于短期较高的预测精度。对应过来的劣势是，对于长期价格的预测，该模型的应用价值略低。一、研究背景众所周知，对金融产品的价格预判是众多投资者在投资决策、风险评估、资金管理中至关重要的一环。如何利用科学的分析方法，对海量数据进行有效分析、深度挖掘，并建立价格预测模型，形成研发竞争力，这是长期以来，所有金融研究人员殚尽竭虑、穷尽个人和团队智慧，孜孜以求想要解决的一道重要课题，许多经济学家和金融精英也围绕价格走势的预测进行了大量的理论研究和实证分析。经典研究结果证明：大多数K线图是按照时间顺序记录的图表呈现，是连续随机过程的离散化观察结果，可以作为时间序列进行处理。本文主要运用时间序列的确定性因素分解方法和SARIMA(季节时间序列，SeasonalAutoregressiveIntegratedMovingAverage)模型分析法，借助于EXCEL加载宏和EVIEWS软件对数据进行处理和模型拟合，尝试得到对现货黄金价格的走势预测，也由此建立量化研究的初步参考。因其中涉及过多的专业术语和金融知识，我们不希望使得文章看起来过于晦涩，所以弱化了其中复杂的数据处理和校验诊断过程，以更为简单直观的方式呈现给大家，也欢迎更多的深入研讨和指正建议。二、SARIMA模型简介我们认为，任何时间序列在经过合理的函数变换之后，都可以分拆为3项：即趋势项、周期项和随机项。趋势项反映的是整体价格走势的方向，周期项则表示特定时间周期内的价格变化特点；随机项，则考虑的是不确定或者突发条件下（比如当前的美国债务谈判、地缘政治、恐怖袭击、央行干预等等），产生的价格随机信号和随机噪声（我们需要在数据整理过程中，剔除噪音项），以上3项的效果叠加，形成了资产的即期价格。 SARIMA模型，全称为自回归单整移动平均季节模型，主要是基于经济学理论知识和计量经济学方法，对研究标的物的变量因素建立序列回归，并利用样本数据观察值（周期项）和随机项对价格走势进行短期测算。三、数据选取和模型建立 3.1原始数据预处理：本文以现货黄金2013年1月1日至7月15日的日收盘数据为时间序列变量，如图1所示，我们可以明显看出这个时间序列存在异方差，在经过对数处理、一阶差分和季节差分处理后，自相关和偏自相关均已落入随机区间，如图2，可以认为处理过后的序列（图3）为平稳的时间序列，进入模型建立和测试阶段。

灰色预测模型及应用论文

管理预测与决策的课程设计报告灰色系统理论的研究专业：计算机信息管理姓名：XXX 班级：xxx 学号：XX 指导老师：XXX 日期2012年11月01 日

摘要：科学地预测尚未发生的事物是预测的根本目的和任务。无论个体还是组织，在制定和规划面向未来的策略过程中，预测都是必不可少的重要环节，它是科学决策的重要前提。在众多的预测方法中，灰色预测模型自开创以来一直深受许多学者的重视，它建模不需要太多的样本，不要求样本有较好的分布规律，计算量少而且有较强的适应性，灰色模型广泛运用于各种领域并取得了辉煌的成就。本文详细推导GM（1,1）模型，另外对灰关联度进行了进一步的改进，让改进的计算式具有唯一性和规范性[]4。通过给出的实例高校传染病发病率情况，建立了GM(1,1)预测模型，并预测了1993年的传染病发病率。另外对传染病发病率较高的痢疾、肝炎、疟疾三种疾病做了关联度分析，发现痢疾与整个传染病关系最密切，而肝炎、疟疾与整个传染病的密切程度依次差些。关键词：灰色预测模型；灰关联度；灰色系统理论

目录 1、引言 (1) 1.1、研究背景 (1) 1.1.1、国内研究现状 (1) 1.1.2、国外研究现状 (1) 1.2、研究意义 (1) 2、灰色系统及灰色预测的概念 (2) 2.1、灰色系统理论发展概况 (2) 2.1.1、灰色系统理论的提出 (2) 2.1.2、灰色系统理论的研究对象 (2) 2.1.3、灰色系统理论的应用范围 (2) 2.1.4、三种不确定性系统研究方法的比较分析 (3) 2.2、灰色系统的特点 (3) 2.3、常见灰色系统模型 (4) 2.4、灰色预测 (4) 3、简单的灰色预测——GM(1,1)预测 (5) 3.1、GM(1,1)预测模型的基本原理 (5) 4、小结 (8) 参考文献： (8)

6个角度分析流程建模

企业信息化：从六个角度分析流程建模流程是由多个要素组成的系统，可以从不同的维度或视角（perspective）描述，通常包括功能、业务逻辑、组织、知识、目标、数据和产品等，它们表达流程的不同本体（ontology）。其中功能视图表示流程的活动或任务（task）组成；业务逻辑与流程执行方式有关，由若干逻辑控制单元组成；组织视图涉及组织结构、执行主体角色定位等内容；而信息视图包括流程的数据（活动的输入、约束控制和输出）及其关系，涉及流程管理的信息或产品实体描述（product entity details）。此外，面向产品的流程模型强调产品（活动结果）在流程中的转换过程，包括状态顺序及转化条件等内容，弱化了功能活动。目标是与流程的功能粒度有关系的，即流程的子目标与流程的分解对应，是考核功能主体绩效的依据，常用的方法是平衡记分法。从不同视角得到的流程模型大多表现为某种流，如信息流、知识流和业务流等。文献1在研究流程的属性时，就是从功能（function）、行为、组织、信息、决策和资源等角度考虑[1]。流程的各种要素之间的关系如图1所示。要素之间的关系使视图之间存在着多种关联，使得它们能够集成起来表达更多的业务内容，如图2所示。Giorgos等在研究流程管理和知识管理的集成方式时，通过增加知识管理活动（knowledge management tasks）及其处理的知识对象（knowledge objects），在功能、组织、数据和业务逻辑视图的基础上又引入了知识视图（knowledge perspective），拓展了标准的工作流参考模型[2]。此处知识管理活动可看成知识流的组成单元，由特定的角色负责，产生、存储、应用和发布与业务活动相关的知识对象，知识对象作为一种数据，涉及的概念互联构成实体关系模型。

灰色系统预测GM(1-1)模型及其Matlab实现

灰色系统预测GM(1,1)模型及其Matlab 实现预备知识 (1)灰色系统白色系统是指系统内部特征是完全已知的；黑色系统是指系统内部信息完全未知的；而灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统，灰色系统其内部一部分信息已知，另一部分信息未知或不确定。 (2)灰色预测灰色预测，是指对系统行为特征值的发展变化进行的预测，对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行的预测，也就是对在一定范围内变化的、与时间序列有关的灰过程进行预测。尽管灰过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的，但毕竟是有序的、有界的，因此得到的数据集合具备潜在的规律。灰色预测是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测。目前使用最广泛的灰色预测模型就是关于数列预测的一个变量、一阶微分的GM(1,1)模型。它是基于随机的原始时间序列，经按时间累加后所形成的新的时间序列呈现的规律可用一阶线性微分方程的解来逼近。经证明，经一阶线性微分方程的解逼近所揭示的原始时间序列呈指数变化规律。因此，当原始时间序列隐含着指数变化规律时，灰色模型GM(1,1)的预测是非常成功的。 1 灰色系统的模型GM(1,1) 1.1 GM(1,1)的一般形式设有变量X (0)＝{X (0)(i)，i=1,2，...，n}为某一预测对象的非负单调原始数据列，为建立灰色预测模型：首先对X (0)进行一次累加(1—AGO, Acumulated Generating Operator)生成一次累加序列： X (1)＝{X (1)(k )，k ＝1，2，…，n} 其中 X (1)(k )＝ ∑ =k i 1 X (0)(i) ＝X (1)(k －1)+ X (0)(k ) (1) 对X (1)可建立下述白化形式的微分方程： dt dX )1(十) 1(aX ＝u (2) 即GM(1,1)模型。上述白化微分方程的解为(离散响应)： ∧ X (1)(k +1)＝(X (0)(1)－ a u )ak e -＋a u (3) 或 ∧ X (1)(k )＝(X (0)(1)－ a u ))1(--k a e ＋a u (4)