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员工稳定度预测模型

员工稳定度预测模型
员工稳定度预测模型

《员工稳定度预测模型》

在人才竞争日益激烈的今天,员工稳定度预测越来越成为企业人力资源的一项重要工作内容。有些企业因为频繁的人员流动,导致发展止步不前。企业的发展最终依赖于员工的发展,企业的管理最终也是对人员的管理,而直接影响企业员工稳定性的因素主要有三大类,总体报酬、内部管理和人员素质。其中人员素质作为筛选效益,晋用决策的重要指标,对企业的发展起着釜底抽薪,一劳永逸的作用。汇思达管理咨询提出解决企业人员素质提升的方案,协助企业招聘稳定性高,素质佳的员工,提高企业用人的准确度及招聘效益,以此安排最合适的人力配置。

在解决人员素质提升的整个环节中,汇思达提出从企业招聘入手,以三阶段快速筛选机制为依据,对应聘者的背景资料进行对比并进行初步筛选。随之对通过筛选的应聘者进行性格特质测评,以挑选具备绩优特质的应聘者展开面谈,并根据面谈决策分析,建立面谈题库。随着科技的快速发展,招聘工具也逐渐E化。在预测员工稳定度问题上采用先进的云端系统,运动大数据分析建立筛选条件,通过分析个人基本资料和工作稳定度之间的关系,过滤掉稳定度可能不佳的应聘者,并通过性格特质与工作行为表现之间的关系,进一步挑选具备绩优特质的应聘者。此项目的执行流程为三个阶段,第一阶段,对企业人事档案等相关资料进行基础数据的统计整理,第二个阶段为筛选条件分析阶段,负责数据补充,实地访查等工作,第三阶段为开发在线平台阶段,收集系统需求及建议,开发在线平台。

作为专业管理咨询公司,在行业内不断寻求突破,以便更好的为各大中小企业服

务。而员工的稳定度是其人力资料战略方向的又一科学管理方法,以先进的云端系统为支持,旨在帮助更多企业解决人员频繁流动的问题,助企业顺利发展。

自回归分布滞后模型ADL的运用试验指导-时间序列分析

案例六 自回归分布滞后模型(ADL )的运用实验指导 一、实验目的 理解ADL 模型的原理与应用条件,学会运用ADL 模型来估计变量之间长期稳定关系。理解从经济理论上来说,两个经济变量之间的确有长期关系采用使用该模型进行估计。理解ADL 模型的优点:不管回归项是不是1阶单整或平稳都可以进行检验和估计。而进行标准的协整分析前,必须把变量分类成(0)I 和(1)I 。 二、基本概念 Jorgenson(1966)提出的(,p q )阶自回归分布滞后模型ADL(autoregressive distributed lag):011111 i t t p t p t t q t q i t i i y y y ταφφεθεθεβ-----='=++++--+∑x ,其中t i -x 是滞后i 期 的外生变量向量(维数与变量个数相同),且每个外生变量的最大滞后阶数为i τ,i β是参数向量。当不存在外生变量时,模型就退化为一般ARMA (,p q )模型。 如果模型中不含有移动平均项,可以采用OLS 方法估计参数,若模型中含有移动平均项,线性OLS 估计将是非一致性估计,应采用非线性最小二乘估计。 三、实验内容及要求 (1)实验内容 运用ADL 模型研究1992年1月到1998年12月我国城镇居民月对数人均生活费支出yt 和对数可支配收入xt 之间的长期稳定关系。 (2)实验要求 在认真理解模型应用条件的基础上,通过实验掌握ADL 模型的实际应用方法,并熟悉Eniews 的具体操作过程。 四、实验指导 (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“Data specification ”栏中“Frequency ”中选择“Monthly ”即月份数据,起始时间输入1992m1即1992年1月份,止于1998m12,点击ok ,见图6-1,这样就建立了一个工作文件。 图6-1 建立工作文件窗口

连续交通流模型及数值模拟

连续交通流模型及数值模拟 [摘要]本文对现有的交通流宏观模型进行了研究,总结了各种模型的思想、优缺点以及适用条件,在此基础上,选取了Payne 模型离散格式进行数值模拟,选取了某段高速公路的交通流作为模拟对象,展现了Payne 模型模拟交通流的可行性。 [关键字] 连续交通流;离散格式;数值模拟 0 引言 交通流理论研究加深了人们对复杂多体系统远离平衡态时演变规律的认识,促进了统计物理、非线性动力学、应用数学、流体力学、交通工程学等学科的交叉和发展等多学科的交叉渗透和相互发展。交通流理论研究的对象是离散态物质,是一个复杂的非线性体系,对这类物质运动规律的描述,尚无成熟的理论。 在宏观的连续流模型中,交通流被比拟为连续的流体介质,即将流量、速度和密度等集聚变量视为时间和空间的连续函数。模型包含时间和空间的状态方程,考虑了车辆的加速度、惯性和可压缩性,能够合理准确描述交通流的动态特性,相比微观模型有更大的优势。连续流交通流模型通常用密度(k )、速度(u )、流量(q )三个变量来描述[1]。 1 连续交通流模型 1.1 LWR 模型 1955年,Lighthill&Whitham 提出了第一个交通流的流体力学模型——流体运动学模型[2],随后P.I.Richards 独立地提出了类似的交通流理论。LWR 模型用k(x,t)和u(x,t)表示t 时刻位于x 处的交通流密度和平均速度,他们满足流体力学的连续方程: (),k q g x t t x ??+=?? (1-1) 此方程反映了车辆数守恒,其中g(x,t)是流量产生率,对没有进出匝道的公路,g(x,t)=0, 对进口匝道,g(x,t)>0,对出口匝道,g(x,t)=0。k 为交通密度,也称为交通流量;x ,t 分别为空间测度和时间测度。设u 为空间平均速度,则存在以下关系: q k u =? (1-2) 对于平均速度u(x,t),假设平衡速度——密度关系: ()(,)(,)e u x t u k x t = (1-3) 以上3个方程构成了完整的一阶连续交通流模型,LWR 模型的优点是简单明了,可以采用流体力学和应用数学中的成熟工具进行分析,而且可以描述诸如交通阻塞形成和消散之类的交通现象,但是,由于该模型的速度是由平衡速度密度关系决定,并且没有考虑加速度和惯性影响,因此不适用于描述本质上处于非平衡态的交通现象,例如车辆上、下匝道的交通、“幽灵式”交通阻塞、交通迟滞、时走时停的交通等。于是,后来的学者们引进了高阶连续介质模型,考虑了加速度和惯性影响,将动量方程代替方程(1-3)。 1.2 Payne 模型 Pipes 于1953年提出交通流加速度的一般表达式: 2 d u u u d u k u k dt t x dt x ?????=+=-? ?????? (1-4) 1971年,Payne 根据LWR 模型的思想,假设交通流速度是动态变化的,在引用连续性方

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

交通流预测方法

交通流预测方法 随着社会经济和交通运输业的不断发展,交通拥挤等交通问题越来越凸现出来,成了全球共同关注的问题。那么对于交通流的预测不仅是城市交通控制与诱导的基础,还是解决道路拥堵问题的关键。如果能精确的预测交通网中各个支路上的汽车流量,那么我们可以运用规划方法对交通流进行合理的优化,从而使得道路的利用率达到最大,也可以解决部分拥堵问题。在新建道路的前期也需要对兴建道路的车流量进行一个长期的交通预测,从而对道路的经济效益进行评估,对论证道路修建的可行性研究提供依据。由此可见,对交通流的预测是必要的,在本课题中我对四公里立交车流作一个最优函数估计,旨在对四公里立交的车流进行精确预测。 交通流理论是研究交通随时间和空间变化规律的模型和方法体系。多年来交通流理论有了较快的发展,众多学者在这一研究方向做出了许多优秀的成果,将交通流理论运用于交通运输工程的许多研究领域,如交通规划、交通控制、道路与交通设施设计等。 预测方法从大体上可分为定性预测与定量预测。定性预测中主要有相关类比法、德尔菲法等;定性预测则分为因果分析、趋势分析智能模型。因果分析主要方法有线性回归、非线性回归等模型;趋势分析主要有时间序列模型、趋势回归模型等;智能模型主要包括神经网络模型和非参数回归模型。 短期交通流的预测方法较早期的有:自回归模型(AR)、滑动平均模型(MA)、自回归滑动平均模型(ARMA)、历史平均模型(HA)和Box-Cox法等,随着该领域的发展,预测方法不断趋于精确,在大批学者的共同努力下出现了许多更加复杂、精度更高的预测模型。大体来说可分为两类:一类是以数理统计和微积分等传统的数学方法为基础的预测模型,主要包括:时间序列模型、卡尔曼滤波模型、参数回归模型等;第二类是以现代科学技术和方法(如模拟技术、神经网络、模拟技术)为主要研究手段而形成的短期预测模型,该种方法不追求严格意义上的数学推导和明确的物理意义,更加重视与现实交通流量的拟合接近程度,该种方法主要包括非参数回归模型、KARIMA算法、基于小波理论的方法、谱分析和多种与神经网络相关的复合预测模型等。现阶段广泛应用的主要有以下四种模型。 历史平均模型Stepehanedes于1981年将此方法应用于城市交通控制系统中。其特点有算法简单,参数可用最小二乘法进行估计,操作简单,速度快,但其由于它是一种静态的预测方法,不能反映动态交通流基本的不确定性和非线性性,无法克服随即干扰因素的影响。 时间序列-ARIMA模型由Ahmed和Cook于1979年首次在交通领域提出。在大量连续数据的基础上,此模型没有较好的预测精度,但需要复杂的参数估计,且其对历史数据的依赖性较高,成本较高。该方法技术比较成熟,特别适用于稳定的交通流。该模型只是单纯从时间序列分析的角度进行预测,没有考虑上下游路段之间的流量关系。 神经网络模型人工神经网络诞生于20世纪40年代,Schin 于1992年用之于长期的交通预测,1993年1994年Dougherty 和Clark 分别将其应用于短期交通预测。该方法在一定程度上摆脱了建立精确数学模型的困扰,为研究工作开辟了新的思路。应用较广泛的有BP神经网络-误差反传神经网络模型、单元神经网络模型、基于谱分析的神经网络模型、高阶神经网络模型和模糊神经网络模型等方法 非参数回归模型,由Davis和Smith于1991年应用到交通预测领域,该预测方法是一种适合不确定性、非线性的动态系统的非参数建模方法。无需先验知识,只需足够的历史数据。 鉴于道路交通系统的非线性、复杂性和不确定性等特征,许多无模型的预测方法被应用到短期的交通流预测当中,且取得了良好的效果,研究发现,考虑上下游道路流量的关系的预测方法更能反映实际情况,比起单纯的时间序列预测方法更加贴合实际,有更大的发展空间。

高速公路的交通流模型

高速公路的交通流模型 评估各条高速路段最大流量 在研究车辆沿高速路行驶时,我们需要研究高速路车辆流与那些因素有关从而建立一个高速公路交通流模型,这里我们根据高速路上车流的速度V和单车道车流密度K对其车流量进行估计。 我们知道,一般高速公路单方向上分多个车道,设车道数为 这里我们假设各车道之间无差异,各自独立行车,不存在相互超车,越道情况。根据各变量的定义,可知 (1) 在实践中,可以经常看到:当道路的车辆增多时、车流密度增大,驾驶员被迫降低车速。当车流密度由大变小时,车速又会增加。这说明车速和密度之间有一定关系,并且车速随车流密度呈递减关系。一种最简单的假设是车速随车流密度呈线性递减关系。即有 dV 其中c0为正常数(2), dK 考虑到实际随着车流密度K的增加,速度V的减小速率应该增加。因此将上述模型修正为 dV (3) dK 易知此模型为二次函数模型。 当车流密度为零,即时,速度V可达理论最高值,即所谓的畅行速度Vf。从而 (4) 当车流密度K达到阻塞密度Kj时,速度,公路处于阻塞状态。即

(5) 根据式(3)(4)(5)可得 K Kj 结合(1)有 K2 )], (7) Kj 这就是我们得到的高速公路车辆流模型,该模型反映的是车流与车速和密度三者之间的关系,下面我们将据此分析实际高速路的车辆流变化以及其所能承受的最大流量。为了更直观的了解该函数的特性,以下画出上述2个函数图像。 速度V和流量Φ关于密度K关系图 1200 1000 800 速度V 流量Φ 600 400 200 510152025 车辆密度K 图1:基于上述模型得到函数V 和Φ 关于K的函数大致图像

交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】

交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】 摘要:随着社会的发展,交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。多年来,世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法,试图缓解交通拥堵问题。交通流预测在智能交通系统中一直是一个热门的研究领域,几十年来,专家和学者们用各种方法建立了许多相对精确的预测模型。本文在提出交通流短期预测模型应具备的特性的基础上,讨论了几类主要模型的结果和精确度。 关键词:交通流预测;模型;展望 20世纪80年代,我国公路建设项目交通量预测研究尚处于探索成长阶段,交通量预测主要采用个别推算法,又可分为直接法和间接法。直接法是直接以路段交通量作为研究对象;间接法则是以运输量作为研究对象,最后转换为路段交通量。 进入90年代后,我国的公路建设项目,特别是高速公路建设项目的交通量分析预测多采用“四阶段”预测,该法以机动车出行起讫点调查为基础,包括交通量的生成、交通分布、交通方式选择和交通量分配四个阶段。

几十年来,世界各国的专家和学者利用各学科领域的方法开发出了各种预测模型用于短时交通流预测,总结起来,大概可以分为六类模型:基于统计方法的模型、动态交通分配模型、交通仿真模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型、综合模型等。这些模型各有优缺点,下面分别进行分析与评价。 一、基于统计方法的模型 这类模型是用数理统计的方法处理交通历史数据。一般来说统计模型使用历史数据进行预测,它假设未来预测的数据与过去的数据有相同的特性。研究较早的历史平均模型方法简单,但精度较差,虽然可以在一定程度内解决不同时间、不同时段里的交通流变化问题,但静态的预测有其先天性的不足,因为它不能解决非常规和突发的交通状况。线性回归模型方法比较成熟,用于交通流预测,所需的检测设备比较简单,数量较少,而且价格低廉,但缺点也很明显,主要是适用性差、实时性不强,单纯依据预先确定的回归方程,由测得的影响交通流的因素进行预测,只适用于特定路段的特定流量范围,且不能及时修正误差。当实际情况与参数标定时的交通状态相差较远时,

自回归综合移动平均预测模型

自回归综合移动平均预测模型 数据采集 本文选取了2011年某省电力系统从1月1日开始之后80天的电力负荷观测,如表一。 第n天 负荷量第n天负荷量第n天负荷量第n天负荷量 1 2565957.38 21 2705368.6 41 2429907.99 61 2743833.56 2 2588923.0 3 22 2677964.55 42 2476962.26 62 2736933.52 3 2595037.39 23 2667444.01 43 2576255. 4 63 2773791.8 4 2621899.1 5 24 2659986.34 44 2614097.2 64 2748178.37 5 2605604.4 25 2646095.54 45 2680843.85 65 2737334.22 6 2597404.13 26 2652315.14 46 2775056.43 66 2720053.61 7 2363386.42 27 2641570.43 47 2728907.25 67 2700061.15 8 2620185.38 28 2584430.88 48 2611172.72 68 2709553.04 9 2615940.83 29 2474001.24 49 2601989.82 69 2681309.47 10 2615480.96 30 2396095.97 50 2668757.4 70 2683185.56 11 2612348.58 31 2288598.13 51 2677390.06 71 2661837.7 12 2610054.23 32 2166399.62 52 2695802.63 72 2644097.64 13 2610964.36 33 2062979.7 53 2689571.21 73 2685694.93 14 2637653.21 34 1997281.18 54 2654423.52 74 2702991.02 15 2633388.14 35 1925136.26 55 2642984.00 5 75 2687024.37 5 16 2640311.3 36 1970438.06 56 2712142.78 76 2680354.45 17 2678530.11 37 1976557.67 8 57 2754918.32 77 2682596.37 18 2687189.9 38 2050309.54 58 2758839.28 78 2695560.6 19 2694733.01 39 2154488.52 59 2817728.94 79 2674342.97 20 2709637.21 8 40 2384011.84 60 2759327.72 80 2685891.98 表1 数据处理 利用spass绘制时间序列原始数据的散点图

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:

向量自回归与ARCH、GARCH模型

向量自回归 预测是计量经济分析的重要部分,宽泛的说,依据时间序列数据进行经济预测的方法有五种:(1)指数平滑法;(2)单一方程回归模型;(3)联立方程回归模型;(4)单整自回归移动平均模型;(5)向量自回归模型(V AR ,vector autoregression )。 一、V AR 的估计 V AR 方法论同时考虑几个内生变量,它看起来类似于联立方程模型。但是,在V AR 模型中,每一个内生变量都是由它的滞后或过去值以及模型中所有其他内生变量的滞后或过去值来解释。通常模型中没有任何外生变量。在联立方程模型中,我们把一些变量看作内生的,而另一些变量看作外生的或预定的,在估计这些模型之前,必须肯定方程组中的方程是可识别的,而为达到识别的目的,常常要假定某些预定变量仅出现在某些方程之中,这些决定往往是主观的,因此这种方法受到C.A.西姆斯(Christopher Sims )的严厉批评,他认为如果在一组变量中有真实的联立性,这些变量就应该平等对待,而不应事先区分内生和外生变量,以此思路,其推出了V AR 模型。 例我们想考虑中国的货币(M1)与利率(R )的关系。如果通过格兰杰因果关系检验,我们无法拒绝两者之间有双向因果关系的假设,即M1 影响R ,而R 反过来又影响M1,这种情形是应用V AR 的理想情形。假定每个方程都含有M1 和R 的k 个滞后值作为回归元,每个方程都可以用OLS 去估计,实际模型如下: 11111k k t j t j j t j t j j M M R u αβγ--===+++∑∑

2111k k t j t j j t j t j j R M R u αθλ--=='=+++∑∑ 其中u 是随机误差项,在V AR 术语中称为脉冲值(impulses )。在估计以上方程时,必须先决定最大滞后长度,这是一个经验问题,包括过多的滞后项将消耗自由度,而且会引入多重共线性的可能性,而包含过少的滞后值将导致设定误差,解决这个问题的方法之一就是使用赤池、施瓦茨或汉南—奎因准则中的某一个准则,并选择准则最低值的模型,因此,这个过程中试错法就不可避免。 值得注意的是,向量自回归模型中同时引入同一变量的几个滞后项,可能因多重共线性而使每个估计系数在统计上都不显著,但基于F 检验它们可能是联合显著的。 二、V AR 建模的一些问题 V AR 的倡导者强调此法有如下的优点:(1)方法简单,无需决定哪些变量是内生的,哪些变量是外生的,V AR 中的全部变量都是内生的。(2)估计简单:常用的OLS 法可以用于逐个估计每一个方程。 (3)在许多案例中,此方法得到的预测优于用更复杂的联立方程模型得到的预测。 但V AR 建模的批评者指出如下的一些问题: 1、不同于联立方程模型,V AR 利用较少的先验信息,所有是缺乏理论支撑的,因为在联立方程中排除或包含某些变量,对模型的识别起到关键性作用。 2、由于重点放到预测,V AR 模型不适合用于政策分析。 3、实际上,对V AR 建模最大的挑战在于选择适当滞后长度。假

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

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

MATLAB模型预测控制工具箱函数

M A T L A B模型预测控制 工具箱函数 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】

M A T L A B模型预测控制工具箱函数 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法,为时行模型预测控制器的设计,需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式,即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达,在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括: ①通用状态空间模型; ②通用传递函数模型; ③MPC阶跃响应模型; ④MPC状态空间模型; ⑤MPC传递函数模型。

在上述5种模型格式中,前两种模型格式是MATLAB通用的模型格式,在其他控制类工具箱中,如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持;而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中,MPC状态空间模型和MPC传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数,用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1.通用状态空间模型与MPC状态空间模型之间的转换 MPC状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息,函数ss2mod()和mod2ss()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1)通用状态空间模型转换为MPC状态空间模型函数ss2mod() 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod(A,B,C,D) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中,A, B, C, D为通用状态空间矩阵; minfo为构成MPC状态空间模型的其他描述信息,为7个元素的向量,各元素分别定义为: ◆minfo(1)=dt,系统采样周期,默认值为1; ◆minfo(2)=n,系统阶次,默认值为系统矩阵A的阶次; ◆minfo(3)=nu,受控输入的个数,默认值为系统输入的维数; ◆minfo(4)=nd,测量扰的数目,默认值为0; ◆minfo(5)=nw,未测量扰动的数目,默认值为0; ◆minfo(6)=nym,测量输出的数目,默认值系统输出的维数; ◆minfo(7)=nyu,未测量输出的数目,默认值为0; 注:如果在输入参数中没有指定m i n f o,则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件,默认值均为0; pmod为系统的MPC状态空间模型格式。 例8-5将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC状态空间模型。 解:MATLAB命令如下:

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

城市道路交通流预测

城市道路交通流预测 1交通流预测方法历程 在交通预测方法方面,上世纪60年代,国外就开始研究交通流预测模型,并逐渐将这些模型应用于短时交通流预测。早期的预测方法主要有时间序列法,自回归滑动平均模型(ARMA)、卡尔曼滤波预测模型等等。这些预测模型主要为线性模型,其考虑因素都较为简单,一般都用最小二乘法(LS)在线估计参数,利用历史数据线性变化趋势预测交通流参数。早期的方法具有计算简便,易于数据实时更新,便于数据量和规模较小的条件下应用的优点;但是由于这些模型不能体现交通流的非线性和随机性,很难克服随机因素对交通流量的干扰,所以随着预测时间隔的缩短,随机因素的作用也增强了,这些模型的预测精度和实时性也就变得达不到预期的效果。 伴随着交通流量预测研究的深入进行,学者们又提出了很多更复杂的、更高精度的预测方法和模型。从表现形式上大体可分成三类:第一类是早期以数理统计等传统数学方法为基础的线性预测模型;一类是以现代控制理论和科学技术(如模拟技术、神经网络、模糊控制)为主要方法和手段而形成的非线性预测模型,他们的特点是不需要精确的物理模型,在一定应用范围内却具有良好的鲁棒性、精确度;第三类主要是前两者的组合应用,第三类方法综合了的特性,克服前两者他们的缺点,使得前两者的优点互补,从而达到很好的预测效果。这类方法建模过程较为复杂,但为短时交通流预测研究开辟了新的路径,也是将来短时交通流预测方法的发展方向。 早在1994 年Hobeika, A. G 和Chang Kyun Kim 在文献中提出了根据截面历史数据、实时数据和上游交通流数据进行短时交通流预测。Brian L. Smith 和Miehael J. Demetsky(1997)在文献中对历史平均预测模型、时间序列预测模型、神经网络预测模型和非参数回归预测模型四种交通流预测模型进行了比较,结果非参数回归模型以其模型简单,精度高成为了小样本预测中最佳的

交通流预测模型综述

交通流预测模型综述 摘要: 随着社会的发展,交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。为了缓解交通压力,交通专家也提出了各种不同的方法。在交通网络越来越复杂的今天,交通流预测在智能交通系统中是个热门的研究领域,因为正确的交通流预测,可以进行实时交通信号控制,交通分配、路径诱导、自动导航,事故检测等。本文从交通流短期预测模型出发,分析常见预测模型的优缺点,得出综合模型进行预测将是交通流预测领域的发展趋势。 关键字:交通流预测,智能交通系统,综合模型 Traffic flow predictive models review Abstract: With the development of society, traffic accidents, traffic jams, environmental pollution and energy consumption problems become more and more serious. In order to alleviate traffic pressure, traffic experts also puts forward all kinds of different methods. In the traffic network is more and more complex today, traffic flow predictive in intelligent transportation system is a hot research fields, because the correct traffic flow predictive, can real-time traffic signal control, traffic distribution, route guidance, automatic navigation, accident detection, etc. This article from short-term prediction model of traffic flow, analyzes the advantages and disadvantages of common prediction model, it is concluded that predict comprehensive model will be traffic flow predictive areas of development trend. Keywords:Traffic flow predictive, Intelligent transportation system, integrated model 引言 目前,有关交通流预测方面的研究已取得大量的成果,建立了多种实时交通量预测的方法,其预测精度也达到了较高水平。本文先是通过研究分析不同交通流短期预测模型的优缺点,然后对具有优势的基于神经网络的综合模型进行模型的构建。 一、交通流预测概述 (一)交通流预测的必要性 随着人们生活水平的提高,私家车的数量、人们出行的次数等越来越多,使得交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。很多城市也陷入了“拥有最宽阔的马路,也拥有最宽阔的…停车场?”的困境,严重影响了城市的运转效率,客观上阻碍了社会、经济的快速发展。多年来,世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法,试图通过先进的智能交通手段来缓解交通拥堵问题。而实现这些系统或方法的关键,不仅要有实时的道路检测数据,更重要的是,要获得实时、可靠、准确的预测信息。再利用动态路径诱导和交通信息系统为出行者提供实时有效的道路信息,实现动态路径诱导,达到节约出行者旅行时间,缓解道路拥堵,减少污染、节省能源等的目的。因此,准确、可靠的交通预测信息是动态路径诱导系统的基础和关键。

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

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