系统预测
风功率预测系统
上海交通大学风力发电研究中心
风功率预测系统功能设计标准
《风电场接入电网技术规定》 《风电功率预测系统功能规范》 《风电场风能资源测量方法》 《风电场风能资源评估方法》 《风电调度运行管理规范》 《风电场并网验收规范》 《风电场风能资源测量和评估技术规定》 《电工名词术语》 《继电保护和安全自动装置技术规程》 《电力工程电缆设计规范》 《继电保护设备信息接口配套标准》 《国家电网公司十八项电网重大反事故措施》
引自：风电功率预测功能规范
风功率预测系统功能规范
预测建模数据准备
➢ 风电场历史功率数据 ➢ 历史测风塔数据 ➢ 风电机组信息 ➢ 风电机组/风电场运行状态记录 ➢ 地形和粗糙度数据
风功率预测系统功能规范
数据采集与处理
➢ 数据采集范围
➢ 数据采集要求
➢ 数据的处理 • 所有数据存入数据库前应进行完整性及合理性检验，并对缺测和 异常数据进行补充和修正。 • 数据完整性检验应 • 缺测和异常数据处理
➢ 日预报要求并网风电场每日在规定时间前按规定要求向电网调度机构提交 次日0 时到24 时每1 5 分钟共96 个时间节点风电有功功率预测数据和开机容 量。
➢ 实时预报要求并网风电场按规定要求每15 分钟滚动上报未来1 5 分钟至4 小时风咆功率预测数据和实时的风速等气象数据。
➢ 风电场功率预测系统提供的日预测曲线最大误差不超过25% ;实时预测误 差不超过15 % 。全天预测结果的均方根误差应小子20% 。
风功率预测系统功能规范
性能要求
➢ 电网调度机构的风电功率预测系统应至少可扩容至200个风电场。 ➢ 风电功率预测单次计算时间应小于5min。 ➢ 单个风电场短期预测月均方根误差应小于20%，超短期预测第4h预测
系统预测的六大基本原理
系统预测的六大基本原理您好,非常感谢您的问题。
针对“系统预测的六大基本原理”,我试着用中文详细阐述如下:1. 动力学预测原理系统预测中最基本的原理之一是动力学预测原理。
它基于牛顿运动定律,认为一个系统的运动趋势是由其初始状态及作用在系统上的各种力决定的。
对一个系统进行预测,需要详细分析各种力所导致的加速度和速度变化,从而预计系统的运动进程。
2. 能量守恒预测原理这一预测原理基于能量守恒定律。
一个封闭系统内部的总能量保持恒定,不会因为内部变化而增加或减少。
预测一个系统变化时,需要考虑系统内部各种能量转换关系,确保预测结果符合系统能量守恒规律。
3. 物质守恒预测原理在一个封闭系统内,物质的数量保持不变,不会凭空增加或减少。
进行预测时,需要分析系统内部物质转换关系,确保不同形态物质数量之和恒定,符合质量守恒规律。
4. 信息论预测原理信息论指出,信息量度系统的有序程度。
信息熵度则反映系统的混乱程度。
对一个系统进行预测,需要分析系统产生与交换的信息量,按信息熵变化预测系统的有序性变化。
5. 控制论预测原理控制论研究系统稳定性和控制规律。
对一个系统进行预测,需要分析系统反馈结构及控制参数,预测反馈调节作用下的系统行为。
确保预测结果符合控制论基本原理。
6. 协同学预测原理协同学研究系统个体之间的协同规律。
对一个系统群体进行预测,不能简单线性叠加,而要考虑个体间协同效应。
按照协同学原理分析个体间相互作用,从整体上预测系统变化趋势。
综上所述,这六大基本预测原理构成了系统预测理论的基础,指导着对复杂系统科学预测的方法和思路。
实际预测时,需要因问题情况合理应用相关原理,配合定量分析手段,才能使预测结果符合系统科学规律。
这六大原理的运用也使预测更有理论依据,科学性更强。
系统安全预测技术
系统安全预测技术
预测是运用各种知识和科学手段，分析研究 历史资料，对安全生产的发展趋势或可能的 结果进行事先的推测和估计。 预测由四部分组成：预测信息、分析、技术 和结果。 系统安全预测就是要预测造成事故后果的许 多前级事件，如起因事件、过程事件及情况 变化，新的不安全因素、未来的安全生产面 貌及安全对策。
1 1
^
则由下式得 的最小二乘解： ( BT B) 1 BT y N 时间响应方程： 离散响应方程： 式中
^ (1) k 1
^
x
^ (1) 1
(1) t x1 e
^
(1) (1) t xk ( x ) e 1 1
2.类推和推断原则
用先导事件的发展规律预测迟发事件的发展趋势
3.惯性原理
根据事物发展的延续性，推断系统未来发展趋势。
第二节
预
测
方
法
预测方法从大体上分为三种：
经验推断预测法； 时间序列预测法； 计量模型预测法。
一、回归分析法
要准确地预测，就必须研究事物的因果关系。 它利用数理统计原理，在大量统计数据的基础 上，通过需求数据变化规律来推断、判断和描 述事物未来的发展趋势。
1、灰色预测建模方法
( 0) ( 0) ( 0) , x2 ,，xN } 设原始离散数据序列， x(0) {x1 ， 其中N为序列长度，对其进行一次累加处理：
k
k=1,2,……N (1) (1) 则以生成序列 x(1) {x1(1) , x2 ,，xN } 为基础建立 灰色的生成模型 dx(1) x (1)
1. 一元线性回归法 比较典型的回归法是一元线性回归法，它是根据 自变量与因变量的相互关系，用自变量的变动来 推测因变量变动的方向和程度，其基本方程式为：
3系统安全预测技术
)
)
2
x
k
x ( n 2
k 1 2
2 k , k 为偶数
2
)
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（2）等级比较答案
在邀请专家进行安全预测时，常有对某些项目的重要 性进行排序的要求。对这种形式的问题，可采取评 分法对应答问题进行处理，当要求n项排序时，首 先请各位专家对项目按其重要性排序，被评为第一 位的给n分，第二位的给n-1分，最后一位给1分， 然后按下列公式计算各目标的重要程度：
2.定量分析：运用已掌握的大量信息资料，运用统计和数学的 方法，进行数量计算或图解来推断事物发展的趋势及其程度 的方法。
3.定时分析：对预测对象随时间变化情况的分析。 4.定比分析：定的是结构比例量。指不同经济事物之间相互影
响的比例。
5.评价分析：用上述分析预测后，须对结果进行评价。
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二、预测方法分类 1.经验推断预测法 2.时间序列预测法 3.计量模型预测法 三、经验推断预测法 利用直观材料，靠人的经验知识和综合分析能力，对客观
事物的未知状态作出估计和设想。
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1 特尔菲法
特尔菲法的名称来源于古希腊的一则神话。特尔菲（Delphi） 是古希腊传说中的一个地名。当地有一座阿波罗神殿，是众 神聚会占卜未来的地方。传说阿波罗神在特尔菲杀死了彼索 斯龙之后成为当地的主人，阿波罗神不仅年少英俊，而且具 有卓越的预测未来的能力。后人为了纪念阿波罗神，建阿波 罗神殿于古城特尔菲。从此，人们把特尔菲看作是能够预卜 未来的神谕之地，特尔菲法由此得名。由此可以体会到，特 尔菲法的含义是通过卓越人物来洞察和预见未来。
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系统安全评价与预测2
n
3、系统故障率与子系统故障率关系
Fs t Fi t
i 1
n
4、系统可靠度与元素的故障率的关系
Rs t 1 Fs t 1 Fi t 1 1 Ri t
i 1 i 1
n
n
5、并联系统故障模型 （安全风险最小的极限模型）
X1
X2
Xn
1、结构特征表示方法：
ts max t1, t2 , , tn
max表明最后一个子系统发生故障， 总系统才发生故障，时间长。
2、故障率表示的结构函数
Y X i X1 X 2 X n X i
i 1 i 1 n n
min( X 1 , X 2 , , X n ) x X i X 1 X 2 X n
事故地点 津浦线花旗营 京广琉璃河 郑州局杨庄 京广株洲站
伤亡人数 62人 36人 324人 26人
间隔 0 21 7 2
直接原因 扳错道岔 追尾 机车冒进 发令纸着火
1981年07月09日
1988年01月07日 1988年01月17日 1988年01月24日 1988年03月24日 1989年06月26日 1992年03月21日
100发电雷管串联起爆故障概率计算 • 例：
设：瞬发电雷管不合格 率1％
即
X1 x2 x3 … x100
g（xi）＝0.01
g（y）＝100×0.01＝1
系统安全故障概率为“1”表明， 安全风险事件必然发生。
二、并联系统
X1
X2
Xn
“与门”表示仅当所有输入时 间发生时，输出事件才发生
并联系统— —冗余系统
海螺预测预警系统
海螺预测预警系统简介海螺预测预警系统是一种基于大数据分析和机器学习算法的系统，旨在提供海洋环境中的预测和预警服务。
该系统可以帮助海洋研究人员、渔民和海洋工作者预测海洋中的各种事件，包括风暴、潮汐、海浪、海水温度等，并及时发出预警，以保障人们的生命安全和财产安全。
功能海螺预测预警系统具有以下主要功能：1. 数据收集和存储海螺预测预警系统会定期从各个海洋观测站和传感器中收集海洋环境数据，包括海水温度、风速、风向、海浪高度等，并将这些数据存储在数据库中用于后续的分析和预测。
2. 数据分析和建模海螺预测预警系统利用大数据分析和机器学习算法对收集到的海洋环境数据进行分析和建模。
系统会根据历史数据和实时数据，通过各种算法进行数据挖掘和模式识别，以识别出不同的海洋事件及其可能的发生时间和区域。
3. 预测和预警基于数据分析和建模的结果，海螺预测预警系统可以预测不同的海洋事件，并及时发出预警。
系统可以根据用户设定的参数，自动发送预警信息到用户的手机或电子邮件中，提醒用户采取相应的安全措施。
4. 数据可视化和报告海螺预测预警系统还提供数据可视化和报告功能。
用户可以通过系统的图表和图像界面，直观地了解海洋环境数据的趋势和变化。
系统还可以生成详细的报告，包括预测结果、预警信息和数据分析结果，供用户参考和分析。
应用海螺预测预警系统可以广泛应用于各个海洋相关领域，包括但不限于：•海洋研究：海洋科学家可以利用该系统的预测和预警功能，帮助他们更好地理解海洋系统的变化和演变。
•渔业管理：渔民可以利用该系统的预测和预警功能，规避恶劣的海洋环境，以确保渔船和渔业资源的安全。
•海上交通：船舶和海上平台的拥有者可以利用该系统的预测和预警功能，规划航行路线和安排工作计划。
•海岸防御：沿海地区的居民和政府可以利用该系统的预测和预警功能，采取适当的防护措施，减少风暴和海浪带来的灾害损失。
总结海螺预测预警系统是一种基于大数据分析和机器学习算法的海洋环境预测和预警系统。
法律案件预测系统(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，人工智能在各个领域的应用日益广泛。
司法领域作为维护社会公平正义的重要阵地，也迎来了人工智能的挑战与机遇。
法律案件预测系统作为一种新兴的司法辅助工具，旨在通过大数据、人工智能等技术手段，对法律案件的审理结果进行预测，为法官、律师、当事人等提供决策支持。
本文将从法律案件预测系统的概念、技术原理、应用场景、挑战与前景等方面进行探讨。
二、法律案件预测系统的概念法律案件预测系统是指利用大数据、人工智能等技术，通过对海量法律案件数据的分析，对法律案件的审理结果进行预测的系统。
该系统旨在提高司法效率，降低司法成本，提升司法公正性。
三、技术原理1. 数据收集与处理法律案件预测系统首先需要对海量法律案件数据进行收集与处理。
这些数据包括案件基本信息、案件事实、法律法规、裁判文书等。
通过数据清洗、数据预处理等技术，确保数据的准确性和完整性。
2. 特征工程特征工程是法律案件预测系统中的关键环节。
通过对案件数据进行挖掘和分析，提取出对案件审理结果有重要影响的特征，如案件类型、案件性质、涉案金额、当事人关系等。
3. 模型训练与优化根据提取的特征，选择合适的机器学习模型进行训练。
常见的模型有决策树、支持向量机、神经网络等。
通过对模型进行优化，提高预测的准确性和稳定性。
4. 预测与评估将训练好的模型应用于新案件，对案件的审理结果进行预测。
同时，对预测结果进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标。
四、应用场景1. 案件风险评估法律案件预测系统可以帮助法官、律师、当事人等对案件的风险进行评估，为决策提供依据。
例如，在合同纠纷案件中，预测系统可以预测案件的胜诉率，帮助当事人选择合适的诉讼策略。
2. 案件审理指导通过对案件数据的分析，预测系统可以为法官提供审理指导，提高审判效率。
例如，在知识产权案件中，预测系统可以预测案件的审理期限，帮助法官合理安排审判工作。
3. 法律法规研究法律案件预测系统可以为法律法规的研究提供数据支持。
风功率预测系统基础知识
风功率预测系统基础知识风功率预测系统⼀、风功率预测的⽬的和意义1. 通过风电功率预测系统的预测结果，电⽹调度部门可以合理安排发电计划，减少系统的旋转备⽤容量，提⾼电⽹运⾏的经济性。
2. 提前预测风电功率的波动，合理安排运⾏⽅式和应对措施，提⾼电⽹的安全性和可靠性。
3. 对风电进⾏有效调度和科学管理，提⾼电⽹接纳风电的能⼒。
4. 指导风电场的消缺和计划检修，提⾼风电场运⾏的经济性。
5.应相关政策要求。
⼆、设备要求提供的设备应满⾜《风电功率预测系统功能规范》中所提出的各项要求。
四、设备介绍可能涉及到的设备：以下出⾃北京中科伏瑞电⽓技术有限公司的FR3000F系统数据采集服务器：运⾏数据采集软件，与风电场侧风电综合通信管理终端通信采集风机、测风塔、风电场功率、数值天⽓预报、风电场本地风电功率预测结果等数据。
数据库服务器：⽤于数据的处理、统计分析和存储，为保证数据可靠存储，配置了磁盘阵列。
应⽤⼯作站完成系统的建模、图形⽣成显⽰、报表制作打印等应⽤功能。
风电功率预测服务器：运⾏风电功率预测模块，根据建⽴的预测模型，基于采集的数值天⽓预报，采⽤物理和统计相结合的预测⽅法，并结合⽬前风电场风机的实时运⾏⼯况对单台风机及整个风电场的出⼒情况进⾏短期预测和超短期预测。
数据接⼝服务器：负责从⽓象局获得数值天⽓预报，为保证⽹络安全在⽹络边界处配置反向物理隔离设备。
同时向SCADA/EMS系统传送风电功率预测的结果。
测风塔：测风塔测量数据（实时⽓象数据）是⽤来进⾏超短期功率预测的。
测风塔有两种类型，⼀是实体测风塔，⼀是虚拟测风塔。
⼀个风塔造价占系统的的20~30%左右。
实体测风塔：变化频繁的⾃然条件和复杂的地形地貌给预测系统增加了困难，实体测风塔的安装台数应根据风场的实际地理条件等情况进⾏安装，以保障预测的准确性。
实体测风塔应安装在风场5km范围内，通过GPRS或者光纤采集风塔的实时⽓象数据。
虚拟测风塔：是加装⼀些装置，直接采集风场风机上预测的风速、风向数据进⾏预测，它不需要在户外安装实体风塔，没有户外的维护⼯作。
浅谈SAP系统的预测模型与预测公式
在之前已经有多篇博文从多个角度对SAP系统的MRP功能进行过分析的情况下，从本篇博文起，我们将开始探讨SAP系统中一个很不常用的物料计划功能-- 预测（Forecast）。
物料计划是PP模块的一个重要组成部分，其核心要素在于通过不同的方式，对未来一段时间内预期的物料需求进行提前计划，从而根据相应的提前期进行有条不紊的生产与采购活动。
在众多的物料计划方式中，MRP无疑是应用最为广泛的一种，这是因为MRP这种物料需求的计划方式逻辑清晰、容易理解、易于使用，且 MRP的顺利运行无需过多过严苛的先决条件。
同时，MRP的运算逻辑本身也十分合理、在功能上也强大，为企业物料计划员所广为接受。
从本质上讲，MRP的物料计划方式是一种根据未来需求推算未来需求、以及根据未来需求推算未来供给的过程。
无论如何，我们一定要事先通过某种方式（如计划独立需求、销售订单）将未来的物料需求给到系统，而后系统才能根据这些需求进行一系列的MRP运算。
这样一来，当我们使用MRP的时候，就必须要花费一定的工作量，找到一些可行的方法，将未来的物料需求输入到系统中。
因此可以说，虽然MRP的运行在很大程度上降低了计划员的工作量，但由于MRP本身以物料需求的输入作为前提条件，则维护物料需求的工作量就是不可避免的。
在SAP系统中，除了最经典的MRP运算方式之外，还存在着另外一种物料计划方式，这就是预测（Forecast）。
与MRP所不同的是，预测功能的本质是根据过去的物料消耗值来推算未来的物料消耗值（即物料需求）。
在这种情况下，我们无需在系统中输入物料在未来的预期需求，系统就会直接根据物料在历史上的消耗数据，自动推算出未来的物料需求。
可以看出，预测功能在SAP系统中是一项非常高级与深入的功能，它可以实现物料需求推算的自动化、进而实现物料供给推算的自动化。
我们再也不需绞尽脑汁地去设想物料在未来的需求数据了，系统的自动运算会搞定一切。
然而，虽然预测功能是如此的高档与智能化，但真正在SAP系统中应用了这一功能的企业却是寥寥无几。
基于深度学习的质量预测系统
基于深度学习的质量预测系统传统的质量预测方法通常依赖于人工设计的特征和机器学习算法，但这些方法往往在处理复杂的任务时表现不佳。
近年来，深度学习技术在各个领域迅速发展，并且在质量预测领域也取得了显著的进展。
本文将介绍一种基于深度学习的质量预测系统，并讨论其原理、应用以及未来的发展方向。
一、系统原理基于深度学习的质量预测系统主要基于神经网络模型，通过学习海量的数据样本进行模型的训练，从而提取出特征与质量之间的关系。
通常，这种系统采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）或循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）作为基本模型。
在卷积神经网络中，输入的质量数据被表示为图像的形式，每个像素代表一个特征值。
通过多层的卷积和池化操作，网络可以提取出数据中的局部特征，并逐渐进行抽象和综合，得到整体的质量特征。
而循环神经网络则适用于序列数据的建模，它可以捕捉数据中的时间相关性，对于序列质量数据的建模具有很好的效果。
二、应用场景基于深度学习的质量预测系统在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：1. 制造业：在汽车制造、电子制造等行业中，质量预测系统可以通过学习历史数据，预测出零部件或产品在生产过程中的质量状况，从而提前发现问题，并采取相应的措施，有效避免质量事故的发生。
2. 医疗领域：在医疗影像分析中，质量预测系统可以检测出医学图像中的异常情况，如肿瘤、病变等，帮助医生进行早期诊断和治疗。
3. 金融行业：在金融风控领域，质量预测系统可以通过分析借款人的各种数据特征，预测其还款能力和信用水平，为金融机构提供风险评估和信贷决策的支持。
三、发展方向目前，基于深度学习的质量预测系统在准确性和泛化能力方面取得了显著的进展。
然而，仍然存在一些挑战和改进空间。
1. 数据不平衡问题：有些质量预测任务的数据具有类别不平衡的特点，这会导致模型在少数类上的预测性能较差。
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October 5, 2018
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9.1.4 预测的步骤
1.确定预测的目标 2.收集分析资料 3.选择预测方法 4.进行预测 5.分析预测结果 6.修正预测结果 7.提出预测报告
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9.1.5 预测学科的分类
1.按预测领域分类
可分为社会预测、经济预测、科学预测、技术预测和军 事 预测等。
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9.2.3 德尔菲法（Delphi）
德尔菲法介绍
1.函询调查 是以匿名的方式通过几轮书面形式来征求专家的意见 2.专家选择 拟选定的专家应在该领域从事十年以上技术工作。 可从部门的内外挑选专家。 预测专家的人数一般以10至50人为宜。 3.调查表的设计 通常调查表分为目标-手段调查表、事件完成时间调查表、肯 定式回答调查表、推断式回答调查表等类型
x 确定中位数和上、下四分数的位置 ：
下
n 1 x中的位置 2
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[ x中位置] 1 x上的位置 x下位置 [ x中位置 ] x下的位置 2
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9.2.3 德尔菲法（Delphi）
4.预测程序
第一步：提出要求，明确预测目标。将所要预测的问题和必要 的材料，以通信的方式邮寄给10至50名专家，征求专家的意 见。 第二步：专家接到书面材料后，根据自己的知识经验，对所测 试物的未来发展趋势提出自己的预测，并说明理由，再以书 面答复给预测单位。 第三步：把所有专家的意见综合整理，进行归纳，再匿名邮寄 给专家，供他们分析判断，进一步征求他们的意见； 第四步：专家就各种预测意见及其依据和理由进行分析，再次 预测。 第五步：再次进行综合整理并反馈给专家，如此反复多轮，直 到专家意见趋于一致，最后得出预测结果。
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9.2.3 德尔菲法（Delphi）
德尔菲法是一种定性预测方法，一般适 用于长期预测。 以专家为索取信息的对象，依靠专家的 知识和经验进行预测的一种方法。 德尔菲法是系统分析方法在价值判断领 域内的一种有益的延伸。突破了传统的数量 分析限制，为更合理有效地进行决策提供了 支撑、依据。
本章学习目标
1. 掌握预测的概念、步骤、原则以及分类； 2. 掌握定性预测技术以及方法； 3. 掌握计量经济学模型预测 4. 掌握确定型时间序列模型预测； 5. 了解随机型时间序列模型预测； 6. 掌握灰色模型预测的思想、类型； 7. 掌握 GM (1,1) 模型预测
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9.2.3 德尔菲法（Delphi）
5.预测结果统计分析 一般采用平均数或中位数统计出量化结果。 如果数据分布的偏态比较大，一般使用中位数 以免受个别偏大偏小的判断值的影响； 如果数据分布的偏态比较小，一般使用平均 数，以便考虑到每个判断值的影响。
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2.按预测范围分类
可分为宏观预测和微观预测。
3.按预测期限分类
近期预测 3个月以下； 短期预测 3个月至1年； 中期预测 1年至5年； 长期预测 5年以上。
4.按预测方法特征分类
可分为定性预测和定量预测。
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9.2 定性预测技术
9.2.1 定性预测概述 9.2.2 集思广议法 9.2.3 德尔菲法（Delphi） 9.2.4 主观概率法 9.2.5 交叉概率法
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9.2.1 定性预测概述
定性预测是一种直观预测，主要根据 预测者掌握的实际情况、经验水平和对系 统发展的判断能力，来预测某个事件或某 些事件集合发生的可能性。
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9.2.2 集思广议法
集思广议法是通过召开讨论会的形式，请 熟知所要预测问题的专家发表意见，进行讨论， 然后再集中专家的意见，得出大家满意的预测 结果。 优点：利于专家交换意见，互相启发，弥 补个人不足，也便于全面考虑事件发生和发展 的各种可能性。 缺点：参加会议的人数有限，不利于广泛 收集各种意见。讨论时专家受心理因素影响较 大，易于屈服于某些权威人士和大多数人的意 见，而忽视少数人的意见。
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9.1.1 预测学科的发展
1. 神话阶段
2. 宗教阶段
3. 哲学阶段
4. 科学阶段
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9.1.2 预测的概念与作用
预测，是指科学的预测，是人类根据特定条件， 对事物的演化进行预先的估计和推断，是一种以数 量化表述为特征的预见或预言。 系统预测是立足于系统发展变化的实际数据和 历史资料，运用科学的理论和方法，观察和分析系 统发展的规律性，对系统在未来一定时期内可能变 化情况进行推测、估计和分析。
章节框架
9.1 预测概述 9.2 定性预测技术 9.3 计量经济学模型预测 9.4 时间序列模型预测 9.5 灰色模型预测 本章小结 思考与练习题 参考答案
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9.1 预测概述
9.1.1 预测学科的发展 9.1.2 预测的概念与作用 9.1.3 预测的原则 9.1.4 预测的步骤 9.1.5 预测的分类
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9.1.2 预测的概念与作用
预测的作用： 科学的预测能为决策者提供可靠的依据。 科学的预测可以为决策者提供多种方案。 科学的预测为决策者广泛的集中了智力财富。
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9.1.3 预测的原则
1.整体性原则。 2.关联性原则。 3.动态性原则。 4.反馈性原则。
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9.2.3 德尔菲法（Delphi）
（1）中位数法 这种方法常用中位数和上、下四分数来处理专家们的答案， 求出预测的期望值和区间。 当有n个（包括重复）专家意见时，其由小到大的排列次序 为： x(1) x( 2) x( n) 求得全距 x( n) x(1) ，即最大值与最小值之差。