统计与预测论文篇(1)

[关键词] 股票收益波动率GARCH模型SV模型神经网络灰色模型支持向量机

一、股票收益波动率预测模型研究现状

如何对股票收益波动率进行准确的描述与预测？这一直以来都是金融学领域探讨的热点问题之一。把握股票收益波动率的特征及趋势，对投资者测度、规避和管理股市风险具有极其重要的理论和实际意义。因此，长期以来许多学者运用各类预测模型对股票收益率波动性进行实证分析和预测，希望能够从中得到有益的启示和可以遵循的规律。目前，从国内外的相关文献来看，尽管对股票收益波动率进行预测的模型有很多种，但依据其建模理论不同，可将模型划分为两个大类：一类是以统计原理为基础的传统型的波动率预测模型，目前较为流行且具有代表性的模型包括ARCH类模型和SV类模型；另一类是以神经网络(ANN)、灰色理论(GM)、支持向量机(SVM)等为基础的创新型预测模型。国外学者运用GARCH和SV模型进行预测，其预测效果好于国内的同类预测。Campbll,Hetschel,Engle,Ng,Pagan,Schwert等证实GARCH能够提供较理想的数据模拟与预测效果。Jun、Yu利用基本SV模型对新西兰股市进行了预测分析,发现基本SV模型具有很好的预测能力。G..B.Durham利用SV-mix 模型对标准普尔500指数做了预测，认为预测效果较好。国内学者如魏巍贤、张永东、钱浩韵、张世英等分别运用GARCH和SV对我国股市进行预测，效果不是十分理想。而利用创新型预测模型（ANN，GM，SVM）对股市进行预测，国内外文献显示预测效果都比较理想。Hill等将神经网络与六种传统的统计预测方法作了对比，他们用了111个时间序列进行预测，结论是：采用短期（月度、季度）数据预测时，神经网络明显优于传统的统计模型；采用长期（年度）数据时，预测结果相差不多。李敏强、吴微、胡静等许多学者实证研究结果表明：人工神经网络应用于我国股票市场的预测是可行和有效的。陈海明、段进东、施久玉、胡程鹏、覃思乾应用灰色GM（1，1）模型对股票价格进行短期预测，效果很好。W.Huang等用支持向量机预测股票市场运动方向。P.Pai等将ARIMA（autoregresssive integrated moving average）模型和SMV模型结合起来，提出一种组合模型来进行股票价格预测,得出该组合模型优于单个ARIMA或SVM的结论。国内的杨一文、杨朝军利用SMV对上海证券综合指数序列趋势做较准确的多步预测。李立辉等将SMV应用到我国上证180指数预测中。周万隆、姚艳、赵金晶等实验结果表明，SVM预测精度很高。

总之，比较国内外学者的研究状况，至少可以得出以下两个结论：一是国外学者采用美国或其他西方国家股市的相关数据带入GARCH类或SV类模型进行数据拟合或预测，其效果普遍要好于国内学者采用国内股市相关数据进行的同类研究;二是我国学者运用创新型预测模型进行股市方面预测的文献多于传统的统计模型，而且从预测效果上看，创新型预测模型的预测精确度要高于传统型统计类预测模型。

二、基于统计原理的预测模型与创新型预测模型的比较分析

1.建模的理论基础不同。传统的基于统计原理的股票收益波动率预测模型是建立在统计分析理论基础之上的。而处理基于概率统计的随机过程，是要求样本量越大越好，原始数据越完整、越明确越好。但事实上，在实际中，即使有了大样本量，也不一定找到规律，即使有了统计规律也不一定是典型的。创新型预测模型则是完全脱离统计理论的基础，以一种创新型的建模思维，来建立预测模型。例如灰色模型是建立在灰色理论基础之上的，依据广义能量变化规律，将历史资料做累加处理，使其呈现出指数变化规律，然后建模。而人工神经网络模型是建立在神经网络理论基础之上的，它通过模仿人脑神经系统的结构及信息处理和检索等功能，建立神经网络模型进行预测。支持向量机则依据的是统计学习的机器学习理论，通过凸优化，使得局部解一定是最优解，克服了神经网络收敛速度慢和局部极小点等缺陷。

2.对数据的要求与处理不同。基于统计原理的预测模型要求样本量大并有很好的分布规律，无论是GARCH类还是SV类模型，只有在样本量足够大，且分布较好的情况下，其预测效果才会比较理想。例如，运用GARCH模型对美国股指进行预测要比对国内股指进行预测效果理想，原因是我国股市发展的时间相对较短，期间由于宏观调控和股改等原因，造成股指大起大落，导致数据分布规律性不强，因此我国运用这类模型存在一定局限。而创新型预测模型对样本量的要求和分布程度的要求均较低。例如灰色模型，只要拥有7、8个数据就可对下一个数据进行预测。在处理技术上，灰色模型要对原始数据进行累加处理，使表面杂乱无章的数据呈现出明显的指数规律，建模计算之后，再进行累减还原。神经网络模型则采用数据驱动，黑箱建模，无需先验信息，能够在信息资源不完整、不准确等复杂的数据环境下，通过自身结构的调整，提取数据特征，并对未来进行有效预测。

3.模型结构的稳定性与适应性不同。基于统计原理的预测模型一经建立，其模型结构具有较强的稳定性，模型变量之间存在一个稳定的内在关系。无论是GARCH模型还是SV模型，模型结构都相对稳定、简单，而且都是单因素模型。但在实际中，预测环境是复杂多变的，一旦系统变量之间出现新的关系，该类模型则无法调整和适应。创新型预测模型则是一种或者多因素、或者可以变结构的模型，其计算相对复杂，但其适应能力要好于基于统计原理的预测模型。例如灰色模型，除了有基本的GM（1，1）模型，对于高阶系统，灰色理论通过GM（1，n）模型群解决，并且可以综合考虑多种因素的影响。而神经网络和支持向量机都是变结构模型，通过网络对新样本的学习，调整其内部结构，从而适应系统变量的变化。对于非线性高维、高阶问题神经网络和支持向量机会发挥得更好。

4.预测精准度与外推性强弱不同。相比较而言，基于统计原理的预测模型误差较大，外推性差。因为基于统计原理的预测模型对数据样本没有再处理或学习的过程，因此对样本的拟合性较低，由此导致其外推性也较差。而创新型预测模型相对而言精确度较高，外推性强。原因是创新型预测模型对数据具有再处理或学习的过程。灰色模型是对数据进行了累加处理；而神经网络模型和支持向量机是对数据进行了学习，然后进行推理、优化。因此，创新型预测模型的拟合度和外推能力都要高于统计类模型。

5.预测难度与预测时间长度不同。基于统计原理的预测模型技术比较成熟，预测过程相对简单。无论是GARCH类还是SV类预测模型，其建立模型依据的理论基础坚实，模型构造相对简单，计算难度相对较低。由于这类模型采用的数据是较长时间的历史数据，因此可以对未来进行较长时间的预测。而创新型预测模型预测技术还有改进的余地，且预测难度较大。如利用神经网络进行股票收益波动率预测，其过程相对较难，因为神经网络需要设定隐层，权重；其隐层和权重设置合理与否，直接导致预测结果的合理与准确。用支持向量机方法进行预测，涉及到核函数的确定。核函数的确定难度较大。由于创新型预测模型对数据要求度不高，一般是小样本量预测，因此，适用于对预测对象进行短期预测。

三、我国股票收益波动率预测模型发展方向

1.创新型的智能化预测模型将成为我国股票收益率预测的一个发展方向。首先，创新型预测模型能够克服我国股市数据不完整、波动大、分布不合理等缺点，采用小样本数据对股市进行短期预测，预测的精准度相对高于传统的统计类预测模型。其次，创新类模型中的智能化模型能够模仿或部分模仿人工智能，对影响股市的多种因素进行复杂的非线性变结构处理，既能克服单因素模型包含信息不充分的缺点，也能克服固定结构模型无法处理突发性事件的缺点，能尽量充分地反映影响股市的多种信息和复杂变化，从而增加预测的准确度。

2.组合预测模型将成为我国股票收益率预测模型发展的另一个发展方向。组合预测是将不同预测模型的预测结果依据一定的原则赋予不同的权重，然后进行加权平均，得出最终的预测结果。这种预测方法可以克服单一预测模型信息量不充分的缺点，充分发挥不同预测模型的优势，最大限度获取不同角度的信息量，提高股票收益率预测水平。

3.包含各种非量化信息的预测模型将成为我国股票收益率预测模型的一个重要发展方向。目前股票收益率预测模型都属于数量化预测模型,非量化的因素无法融入到模型之中,这就导致预测中丢失了大量的非量化信息,预测的精准度受到很大影响。如何能将各种影响股市的非定量化信息进行技术处理后转变成量化信息,使之能够被加入到股票收益率预测的模型当中,从而充分反映政策因素、心理因素、突发事件等非量化因素对股票收益率的影响,提高预测的精确度,是股票收益率预测模型的一个重要发展方向。

参考文献：

[1]张永东 毕秋香:2003上海股市波动性预测模型的实证比较.管理工程学

统计与预测论文篇(2)

关键词:GM(1,1)模型; 预测; 优化因子;旅游客源

中图分类号:F59文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)15-0168-03

灰色系统理论[1]自1982 年诞生以来,在经济、管理和工程技术等众多领域得到广泛应用。灰色GM(1,1)预测模型是灰色系统理论的核心内容之一,其特点是所需的样本较少、计算简单,因而比传统的预测方法更具优越性。但是,传统的GM(1,1)模型在某些情况下也存在预测精度低的缺陷,为此许多学者从不同角度提出了对GM(1,1)模型的改进以提高其预测精度与适用范围。本文在GM(1,1)预测模型中引入优化因子,通过优化因子的选择使预测结果和原始数据的平均相对误差最小,以达到提高预测精度的目的。并将引入优化因子的GM(1,1)模型用于中国入境旅游客源的预测,将其预测结果与传统的GM(1,1)模型及已有文献中的改进的GM(1,1)模型预测结果比较,引入优化因子的GM(1,1)模型具有更高的预测精度。

一、传统的GM(1,1)模型

设非负平稳原始数据序列为:

X(0)=(X(0)1,X(0)2,…,X(0)n)

根据X(1)1=X(0)1,X(1)k=X(0)i(k=2,3,…,n)进行一次累加得到累加数据序列:

X(1 )=(X(1)1,X(1)2,…,X(1)n)

假定X(1 )具有指数变化规律,则白化方程为:

+aX (1)=u(1)

其中a,u为待定参数。传统的GM(1,1)模型采用最小二乘法求得:

au=(BTB)-1BTY (2)

这里:

B=-Z(1)2 1-Z(1)3 1••••••-Z(1)n1, Y=X(0)2X(0)3•••X(0)n,(3)

其中,Z(1 )=(Z(1)2,Z(1)3,…,Z(1)n)称为背景值,一般取紧邻均值,即Z(1)i=0.5(X(1)i-1+X(1)i),i=2,3,…,n。于是微分方程(1)满足以X(1)1=X(0)1为初始条件的解:

(1)k=(X(0)1-)e-a(k-1)+k=1,2,3,…n(4)

即为X(1 )的预测公式,由此可得x(0)的预测公式为:

(0)k=(1)k-(1) k-1k=2,3,4,…n(5)

当k≤n时得到原始数据的模拟值,当k>n时得到预测值。

二、引入优化因子的GM(1,1)模型

从GM(1,1)模型中公式(4)可知,模拟和预测精度取决于参数a和u, 而参数a和u的获得依赖于原始数据和背景值的构造。因此在众多改进GM(1,1)模型的文献中,许多文献从背景值的构造入手以提高模型的预测精度,如文献[2]采用:

[(k+1)X(1) i-1+(k-1)X(1)i]

来获得Z(1)i,其中需用试探法得到最佳的k或利用经验公式;文献[3]和[4]利用插值和求积公式得到计算背景值的新方法。但笔者通过大量数值试验发现,上述文献提出的方法尽管在一定程度上能提高预测的精度,但获得的参数a和u并没有达到最优,某些情况下甚至使预测精度降低,例如文献[2]的方法对非负单调呈指数递减序列的预测及文献[4]对非负单调呈指数递增序列的预测都会降低预测精度。为克服上述缺陷,本文在传统的GM(1,1)模型引入优化因子λ(-1≤λ≤1),将背景值的计算改为:

Z(1)i=0.5[(1-λ)X(1)i-1+(1+λ)X(1)i)],i=2,3,…,n。(6)

为了获得最佳的优化因子λ,使模拟值与原始数据的平均相对误差最小,达到提高预测精度的目的,利用MATLAB编写应用程序来搜索最佳的优化因子λ,具体过程为:

优化因子λ从λ=-1开始,由背景值公式(6)和公式(2)计算出参数a和u,从而得到相应的公式(4)和预测公式(5),利用预测公式(5)计算得到原始数据的模拟值 (0)及平均相对误差err=。接下来取步长h=0.001,λ=λ+h,重复上述过程得到相应的模拟值和平均相对误差,一直进行下去直到λ=1。比较不同的优化因子的平均相对误差,平均相对误差最小的即为最佳优化因子。

由最佳的优化因子λ得到相应的参数a,u并获得相应的预测公式(4)和(5),称之为引入优化因子的GM(1,1)模型。

三、引入优化因子的GM(1 ,1)模型用于旅游客源的预测

下面我们将引入优化因子的GM(1,1)模型用于旅游客源的预测,并与传统的GM(1,1)模型和文献[2],[4]给出的改进模型的结果进行比较。根据1999―2007年《中国统计年鉴》的数据,中国1998―2006年的入境旅游人数(见表1)。

根据计算,传统的GM(1,1)模型(记为方法1)中参数a=-0.141160,u=6.633047,相应的预测公式为:

(0)k=8.201626×e0.141160(k-2) k=2,3,4,…n (7)

文献[2]中的改进方法(记为方法2),经计算取k=3,于是背景值计算公式为Z(1)i=(4/6×X(1)i+2/6×X(1) i+1),参数a=-0.144297,u=6.806506,相应的预测公式为:

(0)k=8.425390×e0.144297(k-2)k=2,3,4,…n(8)

文献[4]中的改进方法(记为方法3),经计算比较,选用背景值计算公式为Z(1)i=(39/90×X(1)i+51/90×X(1) i+1)的方法,参数a=-0.139940,u=6.565948,相应的预测公式为:

(0)k=8.115175×e0.139940(k-2)k=2,3,4,…n(9)

本文引入优化因子的GM(1,1)模型(记为方法4)中最佳的优化因子为λ=-0.318,相应的参数a=-0.144150,u=6.7983425及预测公式为:

(0)k=8.414848×e0.144150(k-2)k=2,3,4,…n (10)

四种方法的计算结果(见表2)。

从表2可看出,四种方法的平均相对误差都较小,除2003年外(2003年因非典的原因造成数据极度异常)的模拟值的相对误差也较小,这说明GM(1,1)模型用于旅游客源的预测是较好的选择。同时也发现,在四种方法中本文提出的引入优化因子的GM(1,1)模型的平均相对误差最小,数据的模拟精度最高,因此用于预测应该具有更好的预测精度。

将四种方法用于预测未来三年的入境旅游人数,根据2008年《中国统计年鉴》的数据,2007年的实际入境旅游人数为26.1097百万,计算结果(见表3)。

从表3仍可看出,本文提出的引入优化因子的GM(1,1)模型的预测结果的相对误差最小,说明本文提出的引入优化因子的GM(1,1)模型能有效提高预测精度。

四、结论

本文在GM(1,1)模型中引入优化因子,通过最佳优化因子的选择获得平均相对误差最小的预测公式,使GM(1,1)模型的预测精度得到提高。该方法同时适用于非负单调递增序列和非负单调递减序列的模拟与预测,克服了已有文献中提出的改进方法的缺陷。应用实例也表明该方法具有更高的预测精度。

参考文献:

[1]邓聚龙.灰色控制系统[M].武汉:华中工学院出版社,1985.

[2]谭冠军.GM(1,1)模型的背景值构造方法和应用[J].系统工程理论与实践,2000,(4):98-103.

[3]李俊峰,戴文战.基于插值和Newton-Cotes公式的GM(1,1)模型的背景值构造新方法与应用[J].系统工程理论与实践,2004,

(10):122-126.

统计与预测论文篇(3)

关键词：投资项目后评价；系统工程；反馈控制理论；统计方法

中图分类号：C32 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）11-0-01

一、引言

投资项目后评价是项目生命周期中不可或缺的重要环节，是对项目的立项决策、建设目标、设计施工、竣工验收、生产经营全过程所进行的系统综合分析和对项目产生的财务、经济、社会和环境等方面的效益与影响及其持续性所进行的客观全面的再评价，通过分析和评价、吸取项目的经验和教训，为后续项目的建设提供参考。本文以某产能区块一次、二次加密及聚合物驱项目后评价为例，从工程项目后评价的内容着手，对其进行系统分析研究，对投资项目后评价中数据资料、预测资料、等级资料的统计方法的选择进行了分析，给出了投资项目后评价中各类统计资料的适用统计方法。

二、统计分析方法概述

统计类型根据数据类型，可分为计数资料、预测资料、等级资料三种统计类型，对于每种类型均有相应的统计方法。

（一）计数资料的统计方法

计数资料是将大量的定量指标进行统计归类，计数资料的统计方法主要针对四格表和R×C表进行归类分析，所谓R×C表可以分为双向无序，单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同四类，不同类的行列表根据其研究目的，其选择方法也不一样。

（二）测资料的统计方法

分析预测资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。参数检验法主要为t检验和方差分析F检验等，非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验主要是将已有的前段实际数据与预测数据进行直观对比，根据数据规律进行重新预测，得出更加准确的结论。F检验是将已有的前段实际数据与预测数据进行方差分析对比，矫正进行重新预测，得出更加准确的结论。

（三）等级资料的统计方法

等级资料是对性质和类别的等级进行分组，再清点每组观察单位个数所得到的资料。在临床医学资料中，常遇到一些定性指标，如临床疗效的评价、疾病的临床分期、病症严重程度的临床分级等，对这些指标常采用分成若干个等级然后分类计数的办法来解决它的量化问题，这样的资料统计上称为等级资料。

三、项目后评价中统计分析法应用分析

项目后评价资料丰富且错综复杂，要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一个资料，若选择不同的统计分析方法处理，有时其结论是截然不同的。项目后评价中正确选择统计方法的依据是：第一，根据研究目的，确定数据特征，正确判断统计资料所对应的类型（预测、计数和等级资料）；第二，根据相应的数据类型，选择合适的统计方法进行数据分析；第三，还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择统计分析方法。

在某产能区块一次、二次加密及聚合物驱投资项目后评价中，有很多情况应采用计数资料的统计方法将大量的定量指标进行统计归类，从而发现其中的规律，为后评价得出正确的评价结果。包括如“项目主要目标实现情况评价表”、“储量变化情况表”、“ 开发方案设计指标评价表”、“地层压力情况统计表”、“ 钻井液参数设计数据表”、“ 各种石英砂性能指标”、“水、聚驱排量相当抽油机和螺杆泵经济评价统计表”、“新钻开发井投资变动情况表”等等。

对水、聚驱投产的205口油井的产液、产油、泵径、泵效、载荷利用率等计数资料进行统计分析，利用单向有序R×C表进行统计，统计如下：

根据R×C表的统计，聚驱区块抽油机井，预测平均单井初期产液74.54t/d，实际初期平均单井日产液80.68t，日产油6.33t，综合含水92.15%，平均泵效65.16%。载荷利用率为36.04%，扭矩利用率为51.83%；水驱区块抽油机井，预测平均单井初期产液22.3t/d，实际初期平均单井日产液27.52t，日产油4.24t，综合含水84.6%，载荷利用率为49.55%，扭矩利用率为58.18%，平均泵效47.15%；通过统计表很清楚地发现，所选抽油机型号可以满足生产要求，且为后期增产措施实施后可以达到的最高产量留有余地。

四、结论

（1）投资项目后评价数据纷繁复杂，首先应对这些数据资料归类整理，认清那些是计数数据、哪些是预测数据、哪些是等级数据，以便选择合适的统计分析方法。

（2）对于定量的实际数据一般应选择计数统计方法，预测性数据一般应用预测对比方法，等级类定性的数据一般应选择等级分类统计方法。

（3）对于不同数据类型，若选择不同的统计分析方法处理，有时其结论是截然不同的。

参考文献：

[1]何静.石油勘探开发建设项目中评价研究[D].四川：西南石油学院，2002.

统计与预测论文篇(4)

关键词：灰色系统；关联度；预测模型

灰色系统理论(Grey Theory)，又称灰色系统。是指既有已知信息又含未知信息的系统，是研究分析、建模、预测、决策和控制的理论。20世纪80年代初，该理论由我国邓聚龙教授提出，他认为系统内部特性确知的为白色系统，内部特性未知的为黑色系统，内部特性部分确知、部分未知的为灰色系统，灰色系统指相对于一定的认识层次，关于系统内部的信息部分已知、部分未知，既信息不完金。系统内部的信息是指关于系统因素的信息，关于系统结构的信息和关于系统作用原理的信息。目前该理论已经广泛应用于农业、经济、医疗、生态、水利、气象、地质、军事、文化、交通、管理、工业控制等几十个领域。下面介绍一些在工程上的一些应用，简述灰色系统理论的现状研究。

秦文权、王星华，雷金山、王俊辉将灰色理论应用于填石路堤沉降的预测中。能满足工程的要求。山区高速公路修建过程中，大量采用填石路基。填石路基的变形可分为两部分：一部分为瞬间变形即加荷以后立即发生的变形。另一部分为在较长的时间内持续发展的变形，反映出堆石变形具有蠕变性质。这两部分变形各自遵循不同的规律，由于沉降过程较长且变化过程较为复杂。沉降结果往往较难预测。因此，秦文权教授等，结合河南省洛阳至南阳高速公路分水岭至南阳段填石路堤沉降监测资料，对填石路堤沉降随时间的变化过程作了简要分析。在此基础上，建立了适合路堤沉降预测的GM(1，1)沉降预估模型及其参差模型。并应用于该公路路堤沉降的预测，与实测数据对比，有较高的精度。结论：①基于填石路堤的变形特点，采用负指数曲线拟合路基沉降一时间关系，其与沉降的变化趋势吻合较好，从而证实了应用灰色系统理论预测填石路基沉降的可行性。②以灰色系统GM(1，1)模型为原型，运用最小二乘法优化模型参数后，与原模型相比。优化模型预测精度会有显著提高。③由于沉降的观测历时较长，加上外界条件的复杂多变性，需要对预测模型不断增加新信息，剔除旧信息，充分利用反映系统的最新信息进行动态预测，将会使灰色系统理论模型达到更佳的预测效果。

李清富、张江威建议了一种改进的灰色关联夯析法在结构损伤识别中的应用，使得计算结果更符合实际。结构的损伤识别是一个十分复杂的问题。目前结构损伤识别的一个常用的方法是利用结构的振动响应和系统动态特性来分析、推断结构的状态。由于影响结构振动响应的因素众多，各因素之间以及各因素与振动参数之间的关系复杂。并且结构的损伤程度大小与各振动参数之间很难建立确定的数学关系。因此，结构的损伤识别问题可视为一个典型的“灰色系统问题”，可运用灰色系统理论来研究。基本思想为拟以完好结构的动态响应序列为原始序列，以实测现有结构的动态响应序列为比较序列，通过计算两者之间的关联度来分析诊断现有结构的损伤程度。邓氏灰关联度计算仅为一个相对值，并不具有唯一性，而该作者提出绝对关联度的计算，即按照序列曲线变化态势的接近程度来计算关联度。选用频率作为特征参数，取简支矩形钢粱模型作验证，L=800mm，b=10mm，h=60mm，分别用改进前及改进后的方法进行灰关联分析，并与该梁的实际损伤结果作对比，分析结果与实际的情况吻合良好。即随着计算关联度的减小，损伤程度或可能性逐渐变大。而且经对比，利用该方法，可以方便地识别结构是否出现损伤，并能定性的给出损伤程度的大小，改进后方法的预测效果更符合实际。

尹科、李广平将灰色系统理论运用于强夯地基检测中，用平板载荷试验检测强夯地基，通常因为平板载荷试验未压至破坏，而不易较准确的确定地基承载力特征值。尹科等运用灰色系统理论的GM(1，1)预测模型，对强夯地基平板载荷试验的P-S曲线进行了预测分析，以确定强夯地基承载力特征值。对今后强夯地基承载力检测方法及评判标准的改进与完善，具有参考意义。通常乎板载荷试验承载力特征值的确定方法有3种：比例界限荷载值法、极限荷载值法、相对变形控制法。然而这3种方法对于强夯地基具体情况在实际检测中将遇到难以评判情况。地基承载力与沉降关系非常复杂，难以全面准确的确定，可以用灰色系统理论来分析预测。结果其预测结果与实际工程相比较，模型预测符合精度要求，能用于该工程预测。结论：(1)灰色理论用于外推承载力或预测地基极限承载力是可行的，且具有较高的预测精度，从而使过去的大量荷载结果得以利用。(2)对于强夯地基平板载荷试验当加载到未出现按相对变形控制法确定所需的沉降时。可以用灰色系统理论进行外推预测承载力，然后按相对变形控制法确定承载力特征值。(3)对于强夯地基平板载荷试验可以按相对变形控制法确定承载力特征值时，也可以用灰色系统理论进行预测地基极限承载力，按极限荷载值法确定，然后取两者小值作为特征值。

统计与预测论文篇(5)

[关键词]电力行业；电力规划；负荷预测

中图分类号：TM732 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）05-0073-01

电力事业是我国基础经济的支持，近几年，电力事业的发展速度非常快，致力于满足生产、生活的用电，社会用电的压力与日俱增，促使电力行业面临巨大的供电压力，电力行业必须通过电力规划，才能保障电力事业的稳定发展。电力行业规划电力项目时，深化了负荷预测，利用负荷预测，保障电力规划的科学与合理，在负荷预测的基础上，提高电力规划的可靠性。

一、电力规划中的负荷预测

电力行业在电力规划中，需要收集各项电力资料，根据当地电网的供电情况，预测一段时间内负荷的变化情况[1]。负荷变化的周期不定，以当地电网公司的时间规划为主，一般为5年、10年、20年为间隔段。负荷预测的目的是协助电力规划，保障电力规划负荷电网的实际情况，针对电力规划中的负荷预测进行如下分析：

1、负荷预测的方法

电网公司以当地用电实况为基础，预测负荷变化。比较常见的负荷预测方法主要有四种，分析如：（1）神经网络预测，该方法在电网系统内，利用计算机找出负荷之间的映射关系，再按照神经网络预测的方式，实现一定程度的学习，细化分析负荷的映射，由此得出未来负荷的变化情况，预测出负荷的动态情况；（2）专家系统，此方法偏重于历史负荷，电网系统内的负荷以历史记录的方式存储，专家系统通过分析历史负荷，结合影响负荷变化的因素，按照专家的思维方式，分析历史负荷的变化规律，推理并预测未来负荷；（3）灰色数学方法，充分利用数学概念中的序列理论，利用序列变化的方式，转化负荷的变化状态，促使其具有规律性，规律负荷可以生成灰色数学建模，而模型中反馈的未知负荷，可以表达出符合预测的变化状态；（4）模糊控制，其利用模糊理论和数学理论，有针对性的进行负荷预测，准确的控制具有数学理念的负荷变化，促使整个负荷预测的过程都处于控制状态，得出负荷预测的结论。

2、负荷预测的评价

负荷预测能够判断电力行业的需求，按照行业本身的需求进行电力规划，评价负荷预测的价值[2]。例如：某电网公司预测负荷的年平均增长率，找出用电过程中的规律变化，进而制定电力规划的方案，该电网公司参考整个地区往年的用电量，着重分析用电的增长规律，通过以往的数据预测未来对电荷的需求量，完善电力规划的内容，该电网公司负荷预测的数据为，地区年用电量较往年增长8%，前年与上年比较出现了6.83%的负增长，而去年与前年相比又达到了19.62%的反弹增量，因此，该电网公司深化负荷预测，制定未来5年的用电计划，合理规划电力分配，将电力规划与该地区的经济效益、产生发展直接挂钩，利用电力规划推进企业生产，最大程度的创造经济效益。

除了年平均增长率的预测方式外，部分电网公司还会采取产值单耗预测，协助电力规划，为生产、生活提供合理的规划用电。地区产生的产值单耗，存在明显的负荷浮动，电网公司根据产值单耗的浮动变化，为电力规划提供基础的保障信息，稳定地区产业的用电发展，利用负荷预测制定电力分配的计划，加强电力行业的经济建设。

二、基于负荷预测的电力规划

根据负荷预测的结果，提高电力规划的水平，重点分析电网系统内的电源规划和电力规划，体现负荷预测在电力规划中的应用效果。

1、电源规划

电力规划在负荷预测的协助下，需要实行多电源供电，防止用电地区出现大规模的停电。一般情况下，电网公司电力规划中，设计两个直供电源，分别是110kv和220kv，满足城市变电的需求，电网公司规划电源时，需要与多个设计部门进行协商，既要商讨电源规划的占地面积，又要完善最终的勘测设计。例如：某城市电网公司经符合预测后发现，原本电力规划与城市用电存在严重的矛盾，该城市的城东地区经常发生停电事故，所以该电网公司将城东的电源规划改为两回10kv供电，分担原有电源的压力，实现多项电源供电，优化电力规划中的电源分配。

2、电力规划

电力规划是城市用电的基础，如何利用负荷预测做好电力规划，成为电网公司重点考虑的问题。电力规划时，需要全面分析负荷预测的内容，更重要的是收集基础资料，辅助电网系统的规划与建设[3]。电力规划对负荷预测的需求比较大，负荷预测中包含电力规划所需的基础用电资源，例举电力规划的基本资料，如：（1）5年中电网公司内统计的用电信息，如供电、线损等，汇总用电信息中的最大值和最小值；（2）5年内电网公司的电力分配信息，统计城市地区不同行业的用电量，掌握各个企业的用电规模；（3）10年内电网公司统计的负荷数据，包括负荷预测的历史资料；（4）电网系统的结构图，提供根本性的结构分布；（5）明确电网系统内的等级电压，准确的标注出各个等级的电量；（6）以5年、10年为期限，制定负荷变化的预测图，辅助电力规划。

三、电力负荷预测的规划设计

电力规划及负荷预测是电网系统的重要部分，有利于提高电力行业的发展水平，按照电力行业的需求，分析电力负荷预测的规划设计，降低负荷预测的难度，同时为电力规划提供准确的预测服务。

电力负荷预测规划设计的核心是负荷预测模块，电网公司根据电力规划，设定负荷预测的目标，可以将负荷预测模块分为三部分[4]。第一部分是负荷预测的方案，根据电力规划的实际需要，选择单耗法配合模糊回归和灰色预测，为电网公司提供准确的预测方法，保障负荷预测的准确性；第二部分与电力规划的目标相关，包括历史电力负荷数据、经济发展指标、工业发展指标、其它产业发展指标四项因素，指示负荷预测的方向，最终负荷预测的结果会根据不同的因素划分；第三部分是负荷预测模块的结论部分，电网公司按照负荷预测的结论，评估电力行业的供电能力，结合当前容载比，设计电力规划的布点，稳定负荷预测及电力规划。电力负荷预测规划设计是电力规划与负荷预测的综合表现，一方面掌握电力规划的需求，另一方面提供负荷预测的数据信息。

结束语

负荷预测为电力规划提供根本性的数据资料，辅助电力行业实行电力规划，以此来确保电力规划的准确性和稳定度，促使电力规划负荷社会用电的实际需要。电力行业在电力规划中，非常注重负荷预测的应用，而且负荷预测反应了电网系统的真实情况，推进电力行业的发展，体现出电力规划及负荷预测在电力行业中的重要价值。

参考文献

[1] 邹汝杰.眉山电力负荷预测的规划布点管理系统设计[D].电子科技大学，2012.

[2] 黄冬燕.对城市电网规划需求及负荷预测的分析[J].科技资讯，2010，35：98-99.

统计与预测论文篇(6)

    随着我国市场经济的不断发展,交通运输业已发展成为国民经济的基础产业,特别是铁路运输,在整个综合运输网络中发挥着至关重要的作用。但目前,铁路运输面临着运输数量和质量的双重压力,为解决铁路运输的“瓶颈”问题,促进我国经济的快速发展,我国铁路管理部门己立足于现有基础扩充运力,在既有路线上进行技改提速。运量一直是衡量提速成效的一项重要指标,也是铁路提速项目可行性研究的核心内容之一。本文就是在分析了国内外研究现状的基础上,对客运量预测进行了深入和系统的理论与方法研究,并开展了实际应用。

    文章在借鉴已有研究工作的基础上,分为四部分对提速后的客运量进行研究,主要做了如下工作:

    ①第一部分即绪论,首先分析了国内外对客运量预测的研究现状,并从中找出预测方法中存在的问题与缺陷,从而确定了文章的研究方向。

    ②第二部分包括第二、三两章,主要对我国既有线铁路提速的状况以及提速的必要性进行了介绍,分析了提速后运输需求产生的原因以及影响运输需求的因素,同时也阐述了提速后客流的形成和预测的基本原理。

    ③第三部分为第四章,也是本文的核心部分。提速后的客运量由趋势客运量、转移客运量、诱发客运量三部分构成。由于其产生的机理各不相同,所以需采取不同的模型进行预测。首先建立了时间序列模型对趋势客运量预测,并应用多目标决策理论和计量经济学方法来计算铁路提速前与提速后客运市场的占有率,最后建立转移客运量与诱发客运量的预测模型。

    ④第四部分即第五章。将预测模型应用到了实例当中,以京秦线为例进行了实例分析,对客运量进行预测,通过预测结果与实际结果的比较说明模型的合理性。为今后提速项目可行性研究提供一套科学、合理、可行的客运量预测方法。

    关键词:提速;客流预测;运输需求;既有线

    结论及展望

统计与预测论文篇(7)

关键词：大城市，中小城市，市政给排水规划与设计，给水系统，排水系统，循环水系统

 

市政给排水工程规划与设计是一个系统工程，分为给水系统、排水系统和循环水系统3个子系统。免费论文，给水系统。市政给排水规划与设计是城市基础规划与设计的重要组成部分，关系着城市给水管网新建、扩建、改建工程管网优化；关系着城市地面水的排除，而城市污水的处理是使水资源得以良性循环的基础，对居民居住环境有十分重要的意义，排水系统是水循环中水质和水量的连接点，再生水利用是水循环中质与量的桥梁，污水资源化，污水的再生和利用既提高了水的利用率，又有效的保护了水环境，有利于城市水资源系统健康、良性的循环。通过先进的计算机辅助系统平台，解决城市给排水系统的规划与设计势在必行。

一、城市给排水系统规划与设计的主要内容

城市给水规划的主要内容有：市政给水范围的划定，市政给水量的预测等规划内容；而城市给水设计的主要内容有：给水厂，给水泵房，给水管网及阀门井，计量设备等设计内容。

城市排水规划的主要摘要的设备等设计内容。

二、城市给排水系统规划与设计存在的问题

城市给排水系统规划与设计存在的问题有：

①市政给水工程规划科学依据不足，城市水系统规划的基础性工作主要包括各类指标、标准、基础数据和分析工具，其中水量预测和水平衡分析是核心工作。目前，我国的水量预测工作主要是参照《城市给水工程规划规范》(GB50282-98)中有关规定，但我国不论在国家还是在区域层次上都缺乏对用水工艺、各种用水器具和用水行为的详实系统监测，缺乏对新型用水技术替代规律和扩散规律的基础研究，缺乏对多种信息的综合性和结构性分析。

②排水体制规划还比较混乱，虽然目前绝大部分城市的排水体制分别由环保局、市政工程管理处、水利局等不同部门管理，由于部门间沟通不够，加之相关的法律法规不够健全，对排水设施存在的问题和发生的新问题都不能及时解决。另外传统的防洪和排水设施设计中，强调采用分流体制将雨水、污水尽快排出城市，而忽视了城市径流面源污染的控制和雨水资源的利用。随着流域整体水质的改善，城市随机性的暴雨径流和突发事件引起的对水体生态系统的冲击，也成为流域污染控制的主要内容。免费论文，给水系统。

③传统的给排水专业不能满足市场需要，由于城市给排水规划与设计技术参数多，不定因素多，且由于城市发展新增交叉学科的特点，这使城市排水规划难度大大增加，而从传统的给排水专业毕业学生，因为受知识的限制，而不能从宏观的分析论证，不适应城市发展新增加规划多学科、多层次的分析论证要求，不能满足城市给排水规划与设计的需要。

④市政排水工程规划滞后，而市政道路给排水设计过程中，给排水处于配合地位，影响了城市给排水规划科学化发展。往往出现道路要求快速建设，造成排水工程规划没有编制，一些排水工程不能与道路工程同期施工，有的虽然设计完成，而排水规划由于相关原因需要修改，许多工程项目未能按照规划建设，规划的指导意义也没有得到真正的体现，造成工程需要再次改造。

三、城市给排水系统规划与设计解决的措施

城市给排水系统规划与设计解决的措施有：

①城市水系统需要与城市规划相协调，城市水系统规划是针对一定时期内城市的水源、给水、排水、污水处理等子系及各个要素的综合布置。城市用水规划的总量平衡非常重要，必须优化组合各种可行的节水、回用水等方案。免费论文，给水系统。要做到这些，首先要了解城市水利用规划，内容应包括：地面水、地下水、雨水和海水等水资源平衡；给水、排水和污水再生利用等总量的平衡；给水节水规划和污水处理与再生利用规划；水的生态循环规划；各类水工程设施的规模和布局等。免费论文，给水系统。对于当前我国的城市水系统建设中的普遍出现的规划不协调、建设不配套、管理不统一等问题，规划中特别要注意管网配套和给水、排水和污水处理能力的协调增长，确定规划期内水系统及网络设施建设的规模、详细布局和运行管理方案。

②水量规测是给排水规划的基础，水量规模预测是否符合发展趋势和实际需要，对水资源的工程总体布局、合理利用、实施步骤和工程费用产生重大影响。国家标准《城市给水工程规划规范》是测算城市总用水量规模的主要依据，预测包括：总体规划阶段给水水量预测；总体规划阶段污水水量预测；分区规划阶段及专业规划给水量预测；分区规划阶段及专业规划污水量预测；总体规划阶段污水水量预测；详细规划阶段给水量预测；详细规划阶段污水量预测。改革以来，工业生产、城市建设、住宅建设、第三产业迅速发展，使给水量不断增长。作为城市基础设施之一的给水量的增长规律也将与过去不同，水量预测就不能仅按历史的发展计算，还要根据具体的城市规划对不同类型用水量分别预测分析。

③在城市水系统中增加节水子系统，加强节水力度，促进城市给排水系统的良性循环。免费论文，给水系统。在城市水系统中增加治污子系统，加强治污和再生水会同力度，重视再生水、中水等非传统水资源利用，促进城市给排水系统的良性循环，是城市水资源可持续发展的关键。免费论文，给水系统。

结束语

编制城市给排水规划时要善于处理好城市发展中可能面临的水资源，水环境，水灾害等问题，绿色环保节能已成为未来城市发展的方向，充分利用有利的地形合理地布置管网，充分做好系统安排，远近期结合，使管网设计具有现实性和超前性；而在设计中可以充分利用计算机道路辅助设计系统，道路资料可直接提取到给排水设计人员，使城市道路与给排水工程设计实现科学化。

参考文献

【1】中华人民共和国建设部.GB50282-98城市给水工程规划规范.北京：中华人民共和国建设部,1998.

【2】中华人民共和国建设部.GB50318-2000城市排水工程规划规范.北京：中华人民共和国建设部,1998.

【3】上海市市政工程设计研究院.GB50013-2006室外给水设计规范.北京：中国计划出版社,2006.

【4】上海市市政工程设计研究院.GB50014-2006室外排水水设计规范.北京：中国计划出版社,2006.

【5】林向明.城市排水管网的规划设计【J】科技咨询导报.2006，8.