基于支持向量机的巴拿马型船舶运价指数预测方法

考察运价指数波动的内在规律和外在影响,提出新模型预测运价指数,为航运市场经营者和投资者提供把握市场态势、规避价格风险的有力工具. 针对波罗的海巴拿马型船舶运价指数（BPI）序列,首先用小波变换对运价指数序列进行去噪,消除干散货运输市场中无规律的突发事件所造成的影响;在此基础上以前五个月的BPI值为输入变量,以第六个月的运价指数为输出变量,对支持向量机（SVM）进行训练,得到预测模型. 通过实证分析发现小波变换-SVM混合预测模型具有较高的预测精度,可用于对巴拿马船型运价走势的预测.     

陕西省高速公路服务区驶入率调查与预测研究

高速公路服务区驶入率是计算确定服务区总体规模的关键技术指标之一,进一步影响到服务区内部设施的配备数量.我国高速公路服务区规划设计中驶入率多是采用《交通工程手册》[1]中推荐的恒定值,但是驶入率是随着社会经济状况、道路发展状况的变化而变化发展的,故该推荐值有一定的局限性.通过对陕西省部分高速公路服务区驶入率的调查,运用弹性系数理论对高速公路服务区未来特征年的驶入率进行了预测研究.     

基于IWOGA算子的公路客运量组合预测模型

客运量预测是进行公路网规划的必要环节和计算公路经济效益的基础。为了提高公路客运量的预测精度,在现有客运量预测模型基础上,采用IOWGA算子将三次指数平滑、GM（1,1）预测和BP神经网络结合起来,建立组合预测模型,并以全国公路客运量为例,验证预测结果的精度。分析计算结果,将该模型所得结果与其它常用方法相比,与实际客运量之间相差较小,预测精度较好,可以作为预测公路客运量的有效方法。     

隧道岩溶病害危险性分区在超前地质预报中的应用

针对厦蓉高速公路沙井街隧道岩溶的发育特点,提出了“隧道岩溶病害危险性分区”概念,并应用于超前地质预报工作中;根据中导洞开挖揭露的地质条件,对隧道岩溶病害危险性分区进行了修正,以指导主洞的超前预报工作,从而提高了预报工作的针对性并突出了重点;同时,基于高密度电法对不同介质电阻率的敏感性,在预报方法上将地表高密度电法与洞内地质雷达法相结合,提高了对重大岩溶病害预报的准确性.实际开挖结果显示:超前地质预报结果与实际情况高度吻合.     

海上维修保障资源需求预测模型

随着海军军事任务多样化,执行任务时间长,任务海区远离大陆,可靠、精确的海上维修保障成为了必备的条件。论文从维修保障资源主要包括的保障专业人员、维修设施设和备品备件三个方面建立了需求预测模型,并结合实例说明了模型的使用。     

基于BP神经网络的轨道交通客流量预测

通过对BP神经网络的研究,借助MATLAB软件及其神经网络工具箱的应用学习,对非线性函数进行逼近,通过特定设计函数对所需要建立的神经网络模型进行训练,并且利用仿真来判断误差结果,得出符合模型的合理权值以及阈值,最后根据已有年数据进行轨道交通客流量的预测.     

分形理论用于航空货运量的预测

航空货运量的预测一直是航空公司关注的问题。采用基于分形理论的研究方法,从非线性的角度,利用变维分形模型进行预测。从取得的历史数据中发现其内在规律,避免因对影响因素估计不准确而影响预测结果。研究得出：最大相对误差为一7．64％,平均相对误差为8．903％,在误差允许的范围内,预测结果令人满意。该预测方法和思想为货运量的预测提出一种新的方法。     

遗传—神经网络在交通流预测中的应用

提出一种基于BP神经网络的遗传算法,分别利用其局部和全局寻优能力强的特点,综合为一种新的优化算法,并将改进的算法应用于交通流预测中。结果表明,改进方法的预测效果优于单一使用BP神经网络进行预测的效果。     

基于熵值法的城市汽车保有量组合预测

分析灰色系统、多元回归、指数平滑、神经网络4种预测方法的特点并利用它们分别对城市汽车保有量进行预测,在此基础上通过熵值法确定各预测模型的加权系数,建立组合预测模型,最后将1995-2007年汽车保有量的各预测值与实际值进行比较,结果表明该组合预测法精度较高,实用性更强。     

高校贷款额度预测方法探讨

为了确定高校的贷款控制额度,评价高校贷款风险,财政部、教育部联合开发了相关数学模型.该模型运用货币资金时间价值理论,假设高校可用于偿还贷款本息的非限定性净收入呈稳定增长的态势.这种假设与高校的实际发展情况并不一致.为了使模型更加符合实际,提出了利用回归分析方法预测未来非限定性净收入的方法,阐述了该方法的优点和具体的测算步骤,并进行了举例说明.