基于马尔可夫链的极值波高预测

本文研究了由日最大波高系列估算设计极值波高时，相邻日最大波高间的相关性对极值预测的影响，从日最大波高系列遵从马尔可夫链的假定出发，考虑到国内外经常采用对数一正态分布的韦布尔分布拟合波高长期分布的现实，本文用解析法求解了对数一正态分布情况下的极值预测。同时，对解析法难以求解的非正态随机变量情况（如韦布尔分布），用计算机随机模拟方法求解其极值预测，用上述两种方法对北大西洋和北海有关日最大波高系列的预测     

组合预测权系数的一种计算方法

组合预测是对用多种预测方法进行预测的结果加权。本文提出了一种用非线性规划的ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件来计算系数的方法。该方法具有计算简单且容易实现的特点。     

航空电子装备的故障预测法

利用ARMA模型对航空电子装备选定的状态预测量进行估计。实际预测结果表明，当预测状态量选取合适时，用ARMA模型进行预测是比较有效的。     

国际干散货海运量预测系统的研究

国际干散货海运市场会受到很多因素的影响，因此对国际干散货海运需求量的预测十分困难，传统的预测方法难以对其作出准确预测，本文提出国际干散货海运量的组合预测模型。该模型由于综合利用各种预测方法所提供的有用信息，其预测精度明显高于传统的预测方法。     

渔船有效性的估算与预测

本文根据渔船有效性的定义，用仿真方法实现渔船有效性的估算与预测，从而对寿命期内渔船每年出渔天数提出较为近于实际的数据估计，使渔船经济性计算更巾近实际状态。     

水消声器声学性能仿真分析研究

在水管路系统中，安装水消声器是降低管路系统辐射噪声有效方法之一。采用SYSNOISE软件，用数值模拟的方法对多种结构形式的水消声器声学性能（传递损失）分别进行了研究。有限元预测的传递损失分别与一维解析解和边界元法的计算结果进行了对比，结果显示，用SYSNOISE分析水消声器声学性能是正确的。     

集装箱吞吐量的动态预测研究

针对以往文献中港口集装箱吞吐量的预测结果与实际值差距大的现象,提出了用因果模型预测一民动态补偿相结合的动态预测方法预测港口集装箱吞吐量,并将此方法用于对上海港集集装箱吞吐量的预测,取得了较好的效果,为集装箱吞吐量的预测提供了一条较为可靠且实用的途径。     

提高GPS定位精度的新方法

提出了一种提高ＧＰＳ定位精度的新方法。用该方法可以准确地对ＧＰＳ定位数据进行建模和一步预测，在此基础上通过自适应滤能够提高ＧＰＳ定位精度３－５倍。定点实时数据处理证明了此方法的有效性。     

基于并联型灰色神经网络模型的港口吞吐量预测方法探讨

港口吞吐量预测是港口规划的基础,在确定港口发展方向、投资规模等方面发挥着十分重要的作用,因此有必要对港口吞吐量的发展趋势做出合理的预测。结合灰色理论和神经网络模型的特点,尝试用灰色神经网络组合模型之一——并联型灰色神经网络模型进行港口吞吐量预测。用实际算例证明了该方法在港口吞吐量预测中的有效性。     

用前移回归分析法预测舰船装备计划修理总经费

在综合分析各种装备维修经费预测方法的基础上,对海军舰船装备计划修理总费用的预测问题进行了研究,提出了用前移回归分析法预测舰船装备计划修理总经费,并通过实例模型证明了前移回归分析模型预测效果较好,而且建模原理简单,可方便进行隔年预测.     

基于广义回归神经网络的路基沉降预测

为了对路基沉降变化规律进行预测,避免发生工程事故,提出了将广义回归神经网络模型应用于软土地基沉降预测中的方案。通过广义回归神经网络的基本理论和概念,采用实际工程数据,用 BP 神经网络方法和广义回归神经网络方法进行了预测分析,比较了2种方法的3组预测结果。工程实例预测结果表明,广义回归神经网络方法的均方误差和决定系数表现都优于 BP 神经网络方法;证明该方法是可行且有效的。     

神经网络在房地产投资风险系统中的预测

从分析房地产投资风险预测总体设计方法入手,系统探索风险预测分析方法,提出用神经网络来建立预测方法,并建立完整的处理系统.     

基于支持向量机回归方法的舰船修理价格预测研究

对常规预测方法和支持向量机回归模型用于舰船修理价格预测进行比较，着重分析应用支持向量机进行舰船修理价格预测的具体形式以及方法特点，并给出应用实例，结果令人满意。     

潜艇柴油机数据处理和性能预测系统研究

本文根据数理统计原理以及柴油性能试验具体数据的规律，利用已有的试验数据进行了柴油机的性能预测研究，提出用多变量、多项式描述性能指标之间及其与某些环境参数之间的复杂函数关系的方法，并据此开发了功能齐全的集试验数据处理和柴油机性能参数分析预测为一体的软件系统。     

太平洋航线集装箱货流量GM（1，1）-马尔可夫链预测方法探讨

运用灰色系统理论对太平洋航线集装箱货流量进行定量预测，并结合马尔可夫预测方法对航线运量进行定性分析，达到定量与定性预测相结合的目的，使预测结果更加合理。采用马尔可夫链划分系统的状态，得出状态转移概率矩阵，分析了太平洋航线集装箱货流量的发展变化区间并预测集装箱航运市场的发展前景。     

基于船期表的一种集装箱码头闸口交通需求智能预判方法

通过集装箱码头闸口交通需求源于船期表具有季节性和非线性特点的系统分析，提出基于每条班线船期表来预测其对码头闸口产生交通需求的思想，采用季节性时间序列方法处理集港车辆到达码头闸口随时间的数量分布，建立处理后的时间序列数据与预测交通量之间非线性关系的人工神经网络模型。在天津港集装箱码头闸口进行具体例子应用，证明了该方法优于传统非线性预测方法、概率分布拟合方法和季节性线性时间序列预测方法，显示其可行性。     

基于现场取样试验的混凝土结构寿命预测*

在役码头钢筋混凝土结构耐久性寿命预测面临可供分析参数少、契合度不高、预测结果存疑等问题，通过现场取样试验，获取混凝土芯样氯离子浓度分布值，基于修正的氯离子扩散模型，利用Matlab软件进行回归分析，得到试件的氯离子扩散系数、衰减系数和表面氯离子浓度等参数，并对在役码头胸墙钢筋混凝土结构耐久性寿命进行预测。结果表明：参数定值法预测结果过大，而基于失效概率预测方法的预测结果与规范方法计算结果基本一致，更符合工程实际。     

港口船舶引航风险预测

船舶交通事故问题的预测一直是业内研究人员十分重视的研究课题。分别采用回归预测法、时间序列预测法、灰色理论预测法和贝叶斯统计预测法等不同方法，结合国内某港引航站近十多年来船舶引航总量和事故的实际情况，进行了比较分析和对未来情况予以预测。着重就贝叶斯方法在港口船舶引航风险预测中的运用进行了探讨。结论证明贝叶斯估计方法得到的结果具有良好的预测效果。     

基于BX数据生成法的江苏省内河货运量预测

应用BX数据生成法对灰色模型预测中的初始数据进行了处理，并通过对江苏省内河航道货运量的预测，对两种方法进行了对比，说明BX数据生成法在没有明显加大工作量的基础上有效地改进了预测精度。     

大连港集装箱吞吐量预测

以大连港历史数据为依据，运用指数平滑、回归分析、弹性系数法等对大连港集装箱吞吐量进行预测分析，并在原有预测方法的基础上提出一种新的组合预测模型，通过对各预测结果的比较。证明此模型在港口吞吐量预测中有较高的精度。