补偿灰色周期外延模型诊疗预测方法研究 被引量：2

1

作者 张忠林 贾茹阁 张静 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2019年第1期138-140,143,共4页

本文提出了一种BP神经网络补偿灰色周期外延模型的预测方法,通过BP神经网络对灰色周期外延预测模型的残差序列进行修正,来提高预测精度,使预测值与原始值更吻合。实验分析了甘肃庆城区的诊疗情况,结果表明改进的算法适用于处理的预测对... 本文提出了一种BP神经网络补偿灰色周期外延模型的预测方法,通过BP神经网络对灰色周期外延预测模型的残差序列进行修正,来提高预测精度,使预测值与原始值更吻合。实验分析了甘肃庆城区的诊疗情况,结果表明改进的算法适用于处理的预测对象,并且能较大幅度提高模型的预测精度。 展开更多

关键词 周期外延模型 神经网络 BP 相对误差 诊疗人次 残差序列 预测方法

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灰色-周期外延模型的动态关联规则元规则挖掘 被引量：2

2

作者 张忠林 石皓尹 宋航 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第4期239-243,共5页

提出了一种把灰色-周期外延模型应用到动态关联规则元规则挖掘中并提高元规则预测精度的方法。该方法首先对动态关联规则元规则支持度计数建立GM(1,1)模型;然后对建模时产生的残差序列建立周期外延模型并且提取最优周期;其次将周期外延... 提出了一种把灰色-周期外延模型应用到动态关联规则元规则挖掘中并提高元规则预测精度的方法。该方法首先对动态关联规则元规则支持度计数建立GM(1,1)模型;然后对建模时产生的残差序列建立周期外延模型并且提取最优周期;其次将周期外延模型作为GM(1,1)模型的残差补偿,把GM(1,1)模型以及周期外延模型得到的结果进行叠加得到最终的预测模型。最后通过实验证明了该方法有较高的预测精度。 展开更多

关键词 GM(1 1)模型 周期外延模型 动态关联规则 元规则

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基于改进灰色-周期外延模型的中长期水文预报 被引量：11

3

作者 雷杰 彭杨 纪昌明 《人民长江》 北大核心 2010年第24期28-31,共4页

通过分析灰色系统理论和周期分析方法在水文预报中的各自特点,建立了灰色-周期外延组合预报模型。针对模型预报误差,采用AR(p)模型对误差序列进行拟合和预测,并据此对原模型预测值进行校正。将改进后的模型应用于中长期径流预报实例计算... 通过分析灰色系统理论和周期分析方法在水文预报中的各自特点,建立了灰色-周期外延组合预报模型。针对模型预报误差,采用AR(p)模型对误差序列进行拟合和预测,并据此对原模型预测值进行校正。将改进后的模型应用于中长期径流预报实例计算中,结果表明,改进后的模型更好地利用了实测系列的信息,具有更高的预报精度。 展开更多

关键词 中长期水文预报 灰色-周期外延预报模型 误差校正 预报精度

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基于周期外延法的监测效应量灰色时序组合预测模型 被引量：1

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作者 王振双 施玉群 何金平 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2014年第9期29-32,共4页

针对单一模型在大坝效应量监测数据序列拟合和预测方面存在的不足,采用Verhulst模型拟合监测数据序列中的趋势性成分,采用周期外延模型拟合监测数据序列中的周期性成分,采用自回归AR(p)模型拟合监测数据序列中的随机性成分,得到一种新... 针对单一模型在大坝效应量监测数据序列拟合和预测方面存在的不足,采用Verhulst模型拟合监测数据序列中的趋势性成分,采用周期外延模型拟合监测数据序列中的周期性成分,采用自回归AR(p)模型拟合监测数据序列中的随机性成分,得到一种新的组合模型,并给出了一个工程实例。该组合模型丰富了监测效应量预测方法,可提高监测效应量的整体预测精度,深化对监测效应量变化规律的认识。 展开更多

关键词 大坝监测 组合预测 VERHULST模型 周期外延模型 AR(P)模型

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基于灰色-周期外延组合模型的电力负荷预测 被引量：12

5

作者 任峰 李伟 丁超 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第24期52-54,共3页

提出了灰色–周期外延组合模型,即在一般灰色模型GM(1,1)的基础上建立残差周期外延模型,并提取优势周期以重新构造新的数据序列,再将不同周期同一时刻的值叠加。该模型兼顾了电力负荷的增长性和周期波动性二重趋势,较好地克服了上述二... 提出了灰色–周期外延组合模型,即在一般灰色模型GM(1,1)的基础上建立残差周期外延模型,并提取优势周期以重新构造新的数据序列,再将不同周期同一时刻的值叠加。该模型兼顾了电力负荷的增长性和周期波动性二重趋势,较好地克服了上述二重趋势引起的负荷变化非线性组合特征给精确负荷预测带来的困难。实例计算结果表明该模型明显地提高了电力负荷预测精度。 展开更多

关键词 灰色预测 灰色一周期外延组合模型 电力负荷预 测 GM(1 1)模型

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灰色-周期外延组合模型在参考作物腾发量预测中的应用 被引量：2

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作者 迟道才 李雪 +2 位作者 张兰芬 陈涛涛 王堃 《节水灌溉》 北大核心 2012年第12期30-36,共7页

参考作物腾发量ET0是计算作物需水量、制定灌溉制度和进行水资源优化配置的重要参数之一。因参考作物腾发量随季节性变化,并呈现以年为周期波动的特点;在这种情况下,提出了一种基于灰色GM(1,1)与周期外延相结合的预测模型,即灰色-周期... 参考作物腾发量ET0是计算作物需水量、制定灌溉制度和进行水资源优化配置的重要参数之一。因参考作物腾发量随季节性变化,并呈现以年为周期波动的特点;在这种情况下,提出了一种基于灰色GM(1,1)与周期外延相结合的预测模型,即灰色-周期外延组合模型。以沈阳、鞍山、铁岭、盘锦4个地区1997-2006年参考作物腾发量季节值为例进行分析和模拟。结果表明:运用灰色-周期外延组合模型预测参考作物腾发量比原有的GM(1,1)模型预测精度高。该模型预测过程简单,预测结果可靠,适应性强。因此,该模型可广泛的应用于参考作物腾发量的季节预测。 展开更多

关键词 参考作物腾发量预测 灰色-周期外延组合模型 灰色GM(1 1)模型

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灰色-周期外延组合模型在煤炭需求预测中的应用 被引量：3

7

作者 杨俊祥 程盛芳 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第13期162-163,共2页

文章针对煤炭需求的趋势性和季节性波动特点,提出了灰色-周期外延组合模型,即在灰色GM(1,1)模型的基础上建立残差周期外延模型。该模型能够较好的刻画了短期煤炭需求的增长性和季节波动性二重趋势。预测实例表明了该模型明显提高了短期... 文章针对煤炭需求的趋势性和季节性波动特点,提出了灰色-周期外延组合模型,即在灰色GM(1,1)模型的基础上建立残差周期外延模型。该模型能够较好的刻画了短期煤炭需求的增长性和季节波动性二重趋势。预测实例表明了该模型明显提高了短期煤炭需求预测精度。 展开更多

关键词 灰色预测 灰色-周期外延组合模型 煤炭需求预测 GM(1 1)模型

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应用灰色-周期外延组合模型预测货运量 被引量：1

8

作者 冯社苗 吴群琪 《铁道运输与经济》 北大核心 2009年第2期62-65,共4页

灰色-周期外延组合模型是在GM(1,1)基础上建立的残差周期外延模型,并提取优势周期以重新构造新的数据序列,再将不同周期同一时刻的值叠加。该模型克服了货运量的单调性和周期波动性给预测带来的困难。通过利用该模型的优点,对某公司的... 灰色-周期外延组合模型是在GM(1,1)基础上建立的残差周期外延模型,并提取优势周期以重新构造新的数据序列,再将不同周期同一时刻的值叠加。该模型克服了货运量的单调性和周期波动性给预测带来的困难。通过利用该模型的优点,对某公司的货运量动态变化进行预测,说明该模型可明显提高货运量的预测精度。 展开更多

关键词 货运量 GM(1 1) 灰预测 周期外延组合模型

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中山大学附属医院总诊疗人次灰色-周期外延组合预测模型分析

9

作者 刘素芳 邓卓燊 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2012年第6期875-876,共2页

目的研究我校七所附属医院诊疗人次的变化规律,建立、分析和比较各医院预测模型,为医院运营策略制定和资源调配提供依据。方法对各医院2005～2010年各季度的总诊疗人次进行数据分析,建立灰色-周期外延组合预测模型。结果各医院模型中反... 目的研究我校七所附属医院诊疗人次的变化规律,建立、分析和比较各医院预测模型,为医院运营策略制定和资源调配提供依据。方法对各医院2005～2010年各季度的总诊疗人次进行数据分析,建立灰色-周期外延组合预测模型。结果各医院模型中反映总诊疗人次发展态势的参数-a的值分别为0.014、0.016、0.027、0.013、0.018、0.012、0.025,均小于0.3,各模型的平均残差均小于10%。结论各医院总诊疗人次既有一致的长期增长趋势又有季节变动效应,灰色-周期外延组合模型是较为理想的预测模型。 展开更多

关键词 灰色-周期外延组合模型 统计预测 诊疗人次

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人工神经网络在地下水动态预测中的应用 被引量：19

10

作者 张忠永 王明涛 贾惠艳 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2002年第4期504-506,共3页

应用人工神经网络中的BP算法,根据地下水动态的时间序列数据,建立地下水动态模型,对地下水动态进行模拟和预测,并与灰色—周期外延组合模型方法及数据处理组合方法的结果进行比较,结果表明,其预测精度较高。说明神经网络方法不仅简单、... 应用人工神经网络中的BP算法,根据地下水动态的时间序列数据,建立地下水动态模型,对地下水动态进行模拟和预测,并与灰色—周期外延组合模型方法及数据处理组合方法的结果进行比较,结果表明,其预测精度较高。说明神经网络方法不仅简单、实用,又具有很强的处理地下水动态非线性及周期性变化问题的能力,可以在地下水动态等方面广泛使用。 展开更多

关键词 地下水水位 人工神经网络 动态预测 BP算法 灰色-周期外延组合模型 数据处理

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中国沿海赤潮灾害时间序列特征的模拟与预测 被引量：4

11

作者 孙丰霖 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期232-240,共9页

对赤潮灾害时间序列的特征分析是进行赤潮灾害防灾减灾工作的基础,对未来赤潮灾害的预测具有重要意义。通过观察发现中国沿海赤潮灾害年发生频次和分布面积的时间序列(2004—2019年)均呈现出趋势项和周期项并存的特征,因此利用灰色-周... 对赤潮灾害时间序列的特征分析是进行赤潮灾害防灾减灾工作的基础,对未来赤潮灾害的预测具有重要意义。通过观察发现中国沿海赤潮灾害年发生频次和分布面积的时间序列(2004—2019年)均呈现出趋势项和周期项并存的特征,因此利用灰色-周期外延组合预测模型对两个序列中的趋势项和周期项进行提取,模型的拟合度分别达到95.20%和95.24%,优于灰色模型、Fourier级数扩展模型和Holt-Winter指数平滑模型等。最后将该模型结果应用到对未来中国赤潮灾害的预测中,得到结论:2020和2021年赤潮灾害发生频次分别为39次和42次,与2019年相比略有上升,2020年赤潮灾害分布面积达到3168km^(2),与2019年相比增加了约59%,而2021年赤潮灾害分布面积出现回落,为1901km^(2)。 展开更多

关键词 赤潮灾害 时间序列特征 灰色-周期外延组合预测模型

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