基于ARMA模型的广元市中区经济增长预测分析

利用广元市市中区1978年到2004年GDP数据,构建了广元市市中区时间序列趋势的ARMA模型.在此基础上,对广元市市中区2006年到2010年未来5年内的GDP进行了预测,并针对该区"十一五"规划的各项目标任务提出了一些对策建议,为广元市市中区未来的发展提供参考依据.     

武汉区域气象中心数值预报业务并行计算机系统

对武汉区域气象中心并行计算机系统进行了详细地介绍，分析了并行计算机体系结构、网络和存储系统特点；给出了在并行计算机SP上实现数值预报业务并行化的部分结果；对数值预报模式在串、并行编程环境下的结果进行了分析比较。     

三种数学模型在海洋经济预测中的应用

根据可得的海洋经济统计数据,采用三种数学模型对2007年至2010年中国主要海洋产业的产值进行了预测,通过对历史数据拟合的比较,认为ARIMA模型拟合度较差,三次指数平滑法的拟合精度居中,灰色系统拟合误差最小。     

导航卫星钟差预报的Elman神经网络算法研究

针对卫星钟差不能被精确模型化的问题,将具有较强记忆功能和强大计算能力的Elman神经网络运用到卫星钟差预报中,提出适用于卫星钟差预报的Elman模型。首先对原始钟差数据进行一次差处理,然后选择合适的神经网络结构建立预报效果最佳的Elman钟差预报模型,最后选用国际GNSS服务（IGS）提供的精密钟差数据进行GPS卫星钟差预报,并与二次多项式模型、附加周期项的多项式模型和灰色系统模型进行对比分析。结果表明,Elman模型进行1 d、7 d和30 d钟差预报的精度得到显著提高,分别达到亚ns、ns和μs级,表明该模型的钟差预报性能优于3种常用模型,在卫星钟差预报中具有可行性。     

主汛期降水量预测信号及方差权重方法的应用

为了制作四川盆地主汛期降水预报对相似方法作了改进,首先是根据四川盆地主汛期降水的前３个特征向量分别寻找有物理基础的前期信号作为预报因子,然后充分考虑各因子对总降水量贡献大小定义因子场的相似,确定相似年,最后引入“集成”的思想,由５个相似年的降水场得到预测年降水的定量客观预报。１９８１～１９９４共１４年的预报结果准确率高于当前业务预报水平。     

四川盆地汛期旱涝预测研究

对近１０年来四川盆地汛期降水预测水平进行了定量评估,并与国家气候中心预测水平作了对比。在分析影响四川盆地汛期降水主要物理因素的基础上,提出了四川盆地汛期旱涝预测的基本思路和技术方法,并在实际业务预报中取得了较好的效果。     

基于神经网络的滑坡变形预测报研究

利用ＢＰ神经网络方法建立了滑坡变形预报模型,在此模型的基础上对几个典型滑坡进行了预报分析,其结果表明用ＢＰ模型进行滑坡短期预报效果较好。     

参数调整对气象预测的B-P网络模型性能的影响

为了探索ＢＰ网络的参数调整特性,进行了参数α、β的选取对ＢＰ算法的收敛速度和模型的稳定性的影响研究。通过ＢＰ网络用于气象预测建模的参数调整个例分析表明：参数α、β的取值对ＢＰ模型的稳定性无显著影响,但参数值的调整尤其是β值的调整对建模的收敛速度有明显的影响。     

基于多因子及泰勒级数的滑坡变形预测模型研究

将滑坡的变形看作时间、月降雨量、气温的函数,使用泰勒级数建立它们的函数关系,并将泰勒级数展开至二次项,建立卡尔曼滤波模型,用于滑坡变形的预测预报。实例计算表明,卡尔曼滤波模型的拟合效果和预测效果良好,可用于土质滑坡变形的短期预测预报。     

基于最小二乘配置法的优化GM（1,1）预测模型及其应用

针对灰色GM(1,1)预测模型预测结果精度低、模型缺乏稳定性的问题,基于最小二乘配置理论的GM（1,1)预测优化模型,首先通过使得生成序列新预测值的误差在最小二乘意义下最小,选取GM(1,1)模型的最优初值,利用指数函数法构造新的背景值;然后将优化的GM(1,1)模型和最小二乘配置理论有机结合,进一步对优化的GM(1,1)模型进行改进,构建优化的灰色最小二乘配置预测模型;最后通过对建筑物的沉降数据进行定量分析与预报,与其他模型进行对比分析。