捣固焦热态性质预测模型的研究
影响焦炭热态强度的因素很多。国内外许多研究者的研究结果证实，煤的变质程度、煤岩组成、煤的黏结性、炼焦工艺、煤的矿物质组成等因素均会影响焦炭的热态性质[1]。也建立了相关参数的预测模型，新日铁采用煤的最大流动度、灰分碱度为自变量，建立焦炭热性质关联模型[2]；加拿大炭化研究会采用煤的膨胀度、挥发分、碱度进行预测焦炭热性质[3]；美国内陆公司采用煤的塑性温度区间、灰分碱度、含硫量为自变量进行预测[4]；宝钢利用gmdh 方法建立了适用于sco焦炭的预测模型[5，6]；王光辉等在考虑了炭化室宽度b和高度l因素影响后，建立了以挥发分、黏结性、b 和l为变量的预测方法[7]，邯钢、梅山钢铁等也根据各自生产实际建立了适合本企业的预测模型。由于配煤实践和工艺条件的不同，各预测方法和模型有各自的适用范围，且需在实际生产中根据条件变化不断修正。
捣固焦炉因炼焦工艺的不同，变化因素各有利弊：
捣固后的装炉煤堆密度由740～760kg/m3提高到1120～1140 kg/m3；煤粒间的间隙减小，接触面积加大，改善了煤的黏结性，增大了膨胀压力，使焦炭结构致密，气孔率减小，改善了焦炭热性质。
煤料结构以低变质程度煤为主，中高阶变质程度煤比例较低，黏结性偏低。由于配合煤中低变质程度镜质组含量提高，即挥发份含量增加，煤料软化温度和分解温度降低，增加炼焦过程中瞬间固化
一种新型混合预测模型的研究与应-中国风速预测案例研究 摘要 鉴于目前能源危机日益严重，新能源的开发利用日益受到重视，风能在这些可再生能源中得到广泛的应用。然而，风电的随机性可能会在电力系统中引起一系列问题。此外，将大型风电场整合到整个电网中将给稳定和安全带来沉重的负担。准确的风速预测将降低风电的随机性，有效缓解风电对电力系统的不利影响。在本文中，提出了一种混合风速预测模型，希望实现更好的预测性能。采用小波包变换（WPT）将风速级数分解成不同频率的几个系列。建立了基于模拟退火（PSOSA）的粒子群优化调整参数的最小二乘支持向量机（LSSVM），对该系列进行建模。模型的最优输入形式由相空间重建（PSR）确定。为了验证拟议模型的有效性，以西北地区甘肃省四个风电场的日平均风速为例，模拟和灰色关系分析的结果表明，所提出的模型优于对照模型，并且接受了具有相同均值的真实系列的预测序列的零假设。
目录 1 介绍 (3) 2 方法论 (6) 2.1小波包变换（WPT） (6) 2.2 相空间重建C-C法 (6) 2.3 最小二乘支持向量机（LSSVM） (6) 2.4 优化算法 (7) 2.4.1 粒子群优化（PSO） (7) 2.4.2 模拟退火（SA） (7) 2.4.3 组合优化算法PSOSA (7) 2.5 灰色关系分析 (8) 3 混合WPT-LSSVM-PSOSA模型 (8) 4 实验设计及结果 (9) 4.1 研究区域和数据集 (9) 4.2 预测精度的绩效标准 (9) 4.3 WPT的结果 (10) 4.4 相空间重建（PSR） (10) 4.5 选择LSSVM模型 (10) 4.6 模型比较 (11) 4.7 灰色关系分析结果 (12) 4.8 统计假设检验 (13) 5 结论 (13)
第4卷第1期2004年2月 交通运输系统工程与信息 Jo ur nal of T r anspo rt atio n Sy stems Eng ineer ing and Infor matio n T echno lo gy Vo l.4No.1Febr uar y 2004 文章编号:1009-6744(2004)01-0071-05 LOGIT 模型参数估计方法研究 金 安 (广州市规划局交通研究所,广州510030) 摘要: 离散选择模型,特别是L OG IT 模型在交通需求模型建立过程中,应用非常广泛,许多实际的交通政策问题都涉及到方式选择,然而L OG IT 模型的建立非常困难,尤其是效用函数及参数估计.本文重点就L O GIT 模型参数估计的有关问题进行讨论,特别是运用统计方法如何对效用函数的变量进行选取及比较不同形式效用函数. 关键词: L O GI T 模型;参数估计;t 检验;似然率检验中图分类号: N 945.12 On Methodology of Parameter Estimation in L OGIT Model JIN An (Instit ute o f T r aspo r tatio n,G uang zho u P la nning Bur eau,Guang zho u 510030,China ) Abstract : Disagg reg ate choice mo del ,especially L O GIT m odel ,hav e been used w idely in dev elo pment of tr avel demand mo del ,many pr actical tr anspor tation policy issues ar e concerned w ith mode choice.But pro cedure o f development of L OG IT mo del is difficult,especially mo del calibr atio n and for m of utility functio n.T his paper discuss r elat ional pr oblems o n development of L OG IT model,P articular emphasis is placed o n pr actical pr ocedur es for selection the co rr ect ex planato ry var iables and on compar ing differ ent ver sions of utility functio n using st atistical metho ds.Keywords : L OG IT mo del;par ameter est imation;t -test;likeliho od test CLC number : N 945.12 收稿日期:2003-11-24 金安:广州市规划局交通研究所工程师,工学硕士.研究方向为交通规划及交通需求模型. 1 引 言 实践过程中,LOGIT 模型效用函数不可能预先知道,模型师在建立LOGIT 模型最初阶段几乎没有效用函数任何信息,最多认为在效用函数中会有哪些可能的变量,但也不能确定所有的变量是否都需要,更不可能知道哪些变量需要进行函数变换或效用函数参数的具体数值是多少.这些问题只有通过拟合合适的观测数据,并检验这些模型来确定哪一个最能够描述观测数据.本文主要介绍拟合和测试LOGIT 模型方法. 2 数据的要求 估计和检验过程的第一步是选择合适的观测数据,用于建立LOGIT 方式选择模型所需的数据有: (1)对个体实际方式选择行为的观测.例如, 要建立工作出行方式选择模型,需要对上班出行者方式选择进行观测的数据. (2)所有被选择和没有被选择方式的相关属性值.这些属性可能作为模型中的变量.例如,假设总出行时间被认为是模型中的一个变量,则对于样本中每一个个体而言,所需数据包括每一种可能方式的总出行时间.如果属性数据仅包含被选择方式,LOGIT 模型就不能建立. (3)任何可能作为变量的个体属性值.例如,汽车拥有水平,则需要样本中每个个体家庭汽车拥有水平数. 3 模型的设定 所需数据收集后,下一步工作是设定一种或多种效用函数形式.设定步骤包括确定效用函数中变量、属性的函数变换以及效用函数的形式.这个步
基于搜索数据的用户基本属性混合预测模型研究 大数据时代必然会导致“信息过载（information overload）”现象，企业如何在海量的用户行为数据中准确判断用户属性，是精准营销等领域值得思考的问题。特别是在搜索领域，搜索公司几乎无法获得用户的真实属性信息，但用户的基本属性很大程度上可以影响到用户查看不同广告的可能性。基于背景，利用Doc2Vec、TF-IDF算法对搜索数据进行特征提取，并借助机器学习算法、XGBoost 算法构建了用户基本属性混合预测模型，并对模型的准确性进行了检验。 标签：搜索数据；Doc2Vec；TF-IDF；机器学习算法；用户基本属性混合预测模型 1 引言 据CNNIC最新数据显示，截至2017年6月，我国网民规模达到7.51亿，半年共计新增网民1992万人，半年增长率为2.7%。互联网给我们带来便利的同时，也带了很多安全隐患。2016年12月10日，京东一个12G的数据包被流传到网上，其中包括京东注册用户的姓名、密码、邮箱、QQ号、电话号码、身份证等多个维度的数据，数据量达到了千万条。2017年国内外网络信息安全泄露事件主要有58同城全国简历泄露、国外巨头Dun%Bradstreet 52G数据库遭泄露、印度麦当劳220W用户收据遭泄露等。随着近年来信息泄密事件的频繁发生，用户越来越不愿意将自己的真实属性及其他信息透漏给第三方平台。 对于搜索企业，其主要的收入来源于广告。艾瑞咨询发布的《2017年中国网络广告市场年度监测报告》中显示，2016年，互联网广告的市场份额为2902.7亿元。报告中指出2016年电商广告的市场份额已经超过搜索广告，并且有逐渐增长的趋势。爱奇艺通过预测用户性别属性，进行个性化广告投放，广告营收方面增加了数十亿元。用户性别、年龄和教育水平均会对搜索企业广告投放效果产生影响。目前基于搜索数据的用户基本属性预测研究仍是空白。本研究通过对搜狗公司2016年20w用户搜索词进行分析，从Doc2Vec特征、TF-IDF特征两个维度进行用户搜索词特征的度量，并通过机器学习等相关算法对模型进行训练和融合，得到最终的基本属性混合预测模型性。 2 国内外研究现状 2.1 短文本分析 在文本分析方面，Salton（1973）在1973年提出了TF-IDF算法，衡量了不同詞对于文章的重要性。Blei等（2003）提出了的LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法。目前，被广泛使用的Word2Vec词向量计算模型是由Google的Tomas Mikolv团队提出的。Mikolov（2014）提出了Doc2Vec文档向量表示方式，可以获得句子或文档的向量表示。龚才春（2008）提出了短文本网络的概念，并提出了两类短文本网络的构建方法。潘博等（2018）用文本深度表示模型Doc2Vec，
2008年9月 甘肃省经济管理干部学院学报 Sep te mber 2008第21卷第3期 Journal of Gansu Econom ic Manage ment I nstitute Vol 121 No 13 旅游需求预测方法与模型评述 3 殷书炉,杨立勋 (西北师范大学经济管理学院,甘肃兰州 730070) 摘 要:对旅游需求预测研究始于上世纪60年代,绝大多数研究成果出现于80年代以后,然而对此类研究进行整理和述评的论文较少。因此,文章系统论述了各种方法与模型在旅游需求预测中的应用,并对其预测效果做了简略评价,同时指出了将来的研究重点和发展趋势。 关键词:旅游需求;预测模型;发展趋势 中图分类号:F224.9;F59 文献标识码: A 文章编号:100924830(2008)0320042204 一、引言 随着经济全球化和国际交流的不断深化,国际旅游业得到了长足的发展。旅游业对于平衡国际收支,改善贸易结构具有不可替代的作用,同时又是扩大对外开放、促进对外交流的重要手段。因此在过去20年里旅游研究也得到了前所未有的发展,而旅游需求模型与预测更是研究的重点。 本文在综合介绍旅游需求预测中各种模型运用的基础之上,对这些模型的优缺点做出相应的评价,同时分析了今后旅游预测的研究重点和发展趋势。 二、旅游需求预测中模型的应用 (一)计量模型 经济预测方法常用的有两类,一类是解释性预测方法,即找出预测变量的相关影响因素,建立回归模型,进行分析和预测。另一类是时间序列分析方法,它只依赖于预测变量的历史观测数据和其背后的规律,通过相应的数学模型拟合出变化趋势,从而进行预测。 Kulendran et al .(2000)[1] 研究发现误差修正模型EC M (Err or Correcti on Model )优于天真1(Naive 1)和季节性自回归移动平均法(S AR I M A )。L i et al .(2006)[2] 将误差修正模型EC M 和T VP (Ti m e Varying Para meter )两者的优点相结合而提出T VP -EC M ,并验证了比其他单一的分析方法有更好的预 测效果。线性回归L (L inear )和滞后线性模型LL (Lag L inear )在许多旅游预测中都有应用,但预测效 果都不甚理想。 近乎理想需求方法A I D S (A l m ost I deal De mand Syste m )有很好的经济学理论基础,它特别适合于旅 游需求的弹性分析。L i,Song,W itt (2006)[3] 将T VP 分别和EC M -LA I D S 与长期线性近乎理想需求方法LR -LA I D S 组成T VP -EC M -LA I D S,T VP -LR -LA I D S,并且证明这种组合模型的预测能力更好。 联立方程组主要强调的是各单个方程之间的内在联系,在社会管理方面应用较多,比如对G DP 、电 力需求的预测。Turner,W itt (2001)[4] 运用联立方程组探讨了假日游、商务游和探亲游的内在关联,并对旅游需求做了分析与预测。 (二)时间序列模型 由于旅游业存在着明显的季节性,因而季节这个显著特征变量成了重要的考察因素。融合季节性的自回归移动平均法(S AR I M A )也就得到了广泛研 究和运用。Goh ,La w (2002)[5] 在对香港的旅游预测中,选用了多种时间序列模型,分别是天真法Na 2ive 、移动平均法MA 、指数平滑法ES 、自回归移动平 — 24—3 收稿日期:2008-04-01 作者简介:殷书炉(1982-),男,安徽太湖人,西北师范大学经济管理学院研究生,研究方向:数量经济学; 杨立勋(1965-),男,甘肃武山人,西北师范大学教授,研究方向:宏观经济统计分析及国民经济核算。
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
一、问题重述 我国的旅游资源极其丰富，是一个国际旅游大国。随着社会的发展，旅游业已成为全球经济中发展中势头最强劲和规模最大的产业之一，其直接或间接地促进国民经济有关部门的发展，日益凸显了它在国民经济中的重要地位。所以合理规划、正确地预测预报旅游需求，对于促进我国各地区的经济发展和文化交流有着重要意义。现在自己选择合适的旅游城市或地区，对旅游需求的预测和预报建立数学模型，来帮助有关部门进一步规划好旅游资源，并做到以下几点： 1.对你们所选的旅游城市或地区，根据你们能够查到的关于旅游需求的预测预报资料，并结合你们从相关旅游部门了解到的情况，分析旅游资源、环境、交通、季节、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，建立关于旅游需求的预测预报的数学模型。 2.你们可以利用国内外已有的与旅游需求预测预报相关的数学建模资料和方法，分析这些建模方法能否直接移植过来，做出合理、正确的预测预报；如果不行的话，请对这些方法的优、缺点做出评估，并提出改进的办法。但在引用他人的资料时必须注明出处。 3.为了能够用数学建模的方法对旅游需求进行预测预报，必须做好哪些准备工作（包括有关数据的采集和整理）？ 4.在调研及对你们所建立的数学模型分析的基础上写出一篇报告，向有关旅游部门提出具体的建议。 二、问题假设 三、符号说明
四、问题分析 4.1问题一的分析 题目要求通过对旅游资源、环境、交通、季节、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，建立关于旅游需求的预测模型。这里，我们将旅游需求简化为旅游总人数，以星级饭店、旅行社数量、客车数量、高速公路总公里数、全国人均GDP、重庆地区CPI、重庆市环保投资总额及重庆市地下水量为因素，利用BP神经网络模型进行求解，可得出下一年旅游总人数的预测值。 4.2问题二的分析 4.3问题三的分析 4.4问题四的分析 五、模型的建立与求解 5.1问题一的模型建立与求解 5.1.1建立BP神经网络的数学模型 5.1.2基于BP神经网络模型的实现 5.1.3模型的求解
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
Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2020, 9(1), 16-23 Published Online February 2020 in Hans. https://www.doczj.com/doc/be16802350.html,/journal/airr https://https://www.doczj.com/doc/be16802350.html,/10.12677/airr.2020.91003 Disease Prediction Models Based on Hybrid Deep Learning Strategy Min Liang1, Yuchang Mo1*, Dong Lin2, Qian Lu1, Ningning Li1 1Fujian Province University Key Laboratory of Computational Science, School of Mathematical Sciences, Huaqiao University, Quanzhou Fujian 2College of Acupuncture, Fujian University of Traditional Chinese Medicine, Fuzhou Fujian Received: Dec. 30th, 2019; accepted: Jan. 14th, 2020; published: Jan. 21st, 2020 Abstract Predictive models built using temporal data in electronic health records (EHRs) can potentially play a major role in improving management of diseases. Due to the sequence correlation and large feature space dimensions, traditional methods such as machine learning and non-deep neural networks are difficult to provide accurate predictions of disease. Recent works show that the long short term memory (LSTM) neural network outperforms most of those traditional methods for disease prediction problems. In this study, a hybrid deep learning neural network framework that combines convolutional neural network (CNN) with LSTM is proposed to further improve the pre-diction accuracy. Empirical studies using the real-world datasets in electronic health records have shown that using the proposed hybrid deep learning neural network for disease prediction signif-icantly improves predictive performance compared to the use of support vector machine (SVM) model, CNN and LSTM alone. Keywords Electronic Health Record, Long Short Term Memory Neural Network, Convolutional Neural Network, Hybrid Deep Learning 基于混合深度学习算法的疾病预测模型 梁敏1，莫毓昌1*，林栋2，陆迁1，李宁宁1 1华侨大学数学科学学院，计算科学福建省高校重点实验室，福建泉州 2福建中医药大学针灸学院，福建福州 收稿日期：2019年12月30日；录用日期：2020年1月14日；发布日期：2020年1月21日 *通讯作者。
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：
万方数据
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基于时间序列分析的网络流量预测模型研究 作者：周德懋， 李舟军， 康荣雷， ZHOU Demao， LI Zhoujun， KANG Ronglei 作者单位：北京航空航天大学,计算机学院,北京,100191 刊名： 现代电子技术 英文刊名：MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE 年，卷(期)：2009,32(8) 被引用次数：2次 参考文献(17条) 1.Garrett M W;Wilhinger W Analysis,Modeling and Generation of Self-similar VBR Video Traffic 1994 2.Chen Borsen;Yang Yusuarg;Botekuen Lee Fuzzy Adaptive Predictive Flow Control of Network Traffic[外文期刊] 2003(04) 3.刘嘉琨;金志刚;薛飞基于FARIMA过程的网络业务预报与应用[期刊论文]-电子与信息学报 2001(04) 4.Chen Liang;Wang Xiaofan;Han Zhengzhi Controlling Bifurcation and Chaos in Internet Congestion Control Model 2004(05) 5.Joachim H;Werner L Lyapunov Exponents from a Time Series of Acausic Chaos 1989(04) 6.文兰动力系统简介[期刊论文]-数学进展 2002(04) 7.文成林;周东华多尺度估计理论及其应用 2002 8.杨福生小波变换的工程分析与应用 1999 9.雷霆;余镇危一种网络流量预测的小波神经网络模型[期刊论文]-计算机应用 2006(03) 10.陈振伟;郭拯危小波神经网络预测模型的仿真实现[期刊论文]-计算机仿真 2008(06) 11.文成林;周东华多尺度估计理论及其应用 2002 12.张传斌;王学孝;邓正隆非线性时间序列的RBF神经网络预测方法及其应用[期刊论文]-热能动力工程 2001(03) 13.张玉瑞;陈剑波基于RBF神经网络的时间序列预测[期刊论文]-计算机工程与应用 2005(11) 14.林天峰基于最大熵原理的网络流量预测综合模型[期刊论文]-微电子学与计算机 2006(08) 15.郭琳;张大方;黎文伟基于稳态模型的流异常检测算法[期刊论文]-计算机工程 2006(19) 16.余健;郭平基于改进小波神经网络的网络流量预测研究[期刊论文]-计算机应用 2007(12) 17.郑成兴网络流量预测方法和实际预测分析[期刊论文]-计算机工程与应用 2006(23) 本文读者也读过(10条) 1.潘乔.罗辛.王高丽.裴昌幸.PAN Qiao.LUO Xin.WANG Gao-li.PEI Chang-xing基于FARIMA模型的流量抽样测量方法[期刊论文]-计算机工程2010,36(15) 2.李林峰.裘正定时间序列分析在网络流量预测中的应用研究[会议论文]- 3.赵海阔.朱正平.ZHAO Hai-kuo.ZHU Zheng-ping基于非线性算法的网络业务流量预测[期刊论文]-自动化与仪器仪表2010(4) 4.何建基于时间序列的网络流量分析与预测[期刊论文]-中国科技信息2005,2(22) 5.段智彬.孙恩昌.张延华.董燕.DUAN Zhi-bin.SUN En-chang.ZHANG Yan-hua.DONG Yan基于ARMA模型的网络流量预测[期刊论文]-中国电子科学研究院学报2009,4(4) 6.闵洁.李潇.MIN Jie.LI Xiao基于最小二乘支持向量机的网络流量预测[期刊论文]-九江学院学报（自然科学版）2010,25(1) 7.韩志杰.王汝传.段晓阳.HAN Zhi-jie.WANG Ru-chuan.DUAN Xiao-yang一种基于小波卡尔曼滤波的MPLS流量预测算法[期刊论文]-计算机技术与发展2010,20(11)
基于生产函数的中国旅游发展总量预测模 型研究 摘要:旅游发展总量指标主要包括旅游收入和旅游人次数。基于生产函数，以旅游收入和旅游人次数为因变量，以构成旅游业的支柱产业旅行社、旅游饭店、旅游交通的相关指标为自变量，采用回归方法建立了中国旅游发展总量预测模型（实际模型自变量筛选后只有旅行社一个），并对模型进行了实证分析,对模型参数的经济含义进行了解释。发现了我国当前旅游发展总量预测的唯一决定性影响因子一一旅行社数量，定量实证了我国当前旅游发展水平的低层次性、旅行社经营水平的低层次性，提出旅行社数量及其经营水平是衡量一个地区旅游发展水平高低的核心影响因子。建议国家及地方政府要转变对旅行社的偏颇认识，要把加强旅行社的管理和指导作为地方旅游经济工作的重点。 关键词:旅游发展总量;旅游收入;旅游人次;线性回归 旅游发展总量（主要包括旅游收入和旅游人次数）是衡量一个国家或地区旅游经济实力的重要指标，由于旅游业属于在联合国制定的标准产业分类中找不到的产业，因此，旅游发展总量数字的科学性总是受到业内外人士的质疑。传统的旅游发展总量预测属于需求函数预测模式[1],该模式受传统经济学的
影响，认为旅游业是提供消费品（服务）的产业, 提供消费品的产业应该选择居民收入、居民可自由支配时间等变量作为自变量[2],然后采取一定分析方法，建立旅游需求函数模型，对旅游发展总量进行定量评估。上述方法用于预测某地的出游情况（外出旅游需求）较为合适，但对预测该地的旅游发展总量却没有意义。 文章从供给导向建立生产函数模型（主要包括旅游总收入的预测模型和旅游总人次数两个模型），从而达到预测旅游发展总量的目的。 1研究的具体过程 指标的选择及数据收集 考虑到数据的可得到性和有效性,从构成旅游业的支柱产业中选取了旅行社、旅游饭店、旅游交通的相关指标，主要包括旅行社总数xl （个）、国际旅行社数x2 （个）、国内旅行社数x3（个）、旅行社职工人数x4（个）、国际旅行社职工人数x5（个）、国内旅行社职工人数x6（个）、涉外饭店总数x7（个）、旅客周转量总计x8（亿人公里）、客运量总计x9（万人）作为自变量（上述指标尽管存在相关性，由于模型采用逐步回归法，因此，不影响最终建模效果）。以旅游总人次数yl （万人）、旅游总收入y2 （亿元）为因变量。详见表
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
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
基于多种预测模型的江西旅游需求的预测\ 2011年7月23日基于多种预测模型的江西旅游需求的预测 摘要 本文主要对江西省旅游需求的预测进行研究，收集近15年的相关数据，分别利用BP神经网络模型，灰色理论GM（1 1）模型，时间序列模型和多元线性
回归分析模型进行预测，并运用平均相对误差（MAPE）参数来确定这几种模型对该问题预测的精确度，进行对比分析。最后，运用关联度分析法确定各因素的影响程度。 BP神经网络模型：本模型探讨用5-14-1三层BP神经网络模型来分析和预测江西旅游量。首先将1996～2010年间的样本数据归一化处理，利用ATLAB 神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的旅游预测模型。 GM（1 1）模型：在分析灰色预测模型基本原理的基础上，利用MATLAB强大的矩阵功能，实现灰色预测GM(1,1)模型算法，并通过残差检验和关联度检验对该模型进行验证，预测江西未来五年旅游量。 多元线性回归分析模型：先将多个单因素分别与旅游量进行拟合，再将单因素确定的矩阵与旅游量通过matlab拟合，确定其为线性关系，故本问题可用回归模型预测。在得出旅游量与各因素的线性关系之后，通过各因素的值预测近20年的旅游量。 时间序列的趋势移动平均法模型：将1996~2010旅游量时间序列进行两次移动平均，利用移动平均滞后偏差的规律来建立直线趋势的预测模型，从而对江西未来5年的旅游量进行预测。 预测模型比较分析：本文借助平均相对误差（MAPE）参数对以上4种预测方法的预测结果进行分析比较 ,说明BP神经网络对江西旅游量的预测更加合理可行。 预测模型BP神经网络回归分析灰色理论时间序列 MAPE 关联分析：本文收集了1996~2010年江西每年的旅游量以及5个影响因素的时间序列资料。运用关联度分析法确定各因素的影响程度，按关联度大小排序为：全国居民人均可支配收入，江西省星级酒店数量，全国居民恩格尔系数，江西省商品零售价格指数，江西省高速公路里程。 关键词：旅游预测BP神经网络灰色理论GM（1，1）多元线性回归分析时间序列关联度分析