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在实际工程中,设备往往是由多个不同类型元件或部件构成的集合体,其总体性能退化程度是由内部多种随机退化过程综合影响下的结果.不同于现有文献主要采用无记忆效应的单一线性或非线性形式随机过程模型来描述设备的真实退化,首先建立一种基于分数布朗运动(Fractional Brownian motion,FBM)的混合随机退化模型,用以刻画退化过程中的记忆效应与长期依赖性。
中国科学院海洋所基于深度学习的南极海冰季节内预测研究取得新进展（图）
预测 数值 耦合系统
2023/10/30
2023年9月12日，中国科学院海洋研究所李晓峰研究团队与美国哥伦比亚大学研究团队合作，发展一款基于深度学习的南极海冰季节内预测模型。该模型具备超前4周的海冰预测能力，其技巧表现显著高于欧洲的ECMWF以及美国的NCEP和GFDL-SPEAR等主流数值模式，这一成果对于开发南极高空间分辨率海冰业务化预测模式具有重要意义，并在国际学术期刊Geophysical Research Letters发表。
针对缺失数据生成模型精度低和训练速度慢的问题,本文基于流模型框架提出了一种改进非线性独立成分估计(Nonlinear independent components estimation,NICE)的缺失时间序列生成方法.该方法依靠流模型框架生成模型精度高、训练过程速度快的优势,并结合粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)优化NICE生成网络采样的退火参数,...
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：中国集装箱港口系统货运需求预测理论与实证研究
中国集装箱 港口系统 货运需求 预测理论 实证研究
2023/5/5
本文阐述了汪寿阳教授提出的"四环"集装箱港口系统的研究框架，并以"二环"中国八大集装箱港口系统预测研究为例，具体介绍了基于该理论框架进行预测和分析所研究集装箱港口系统货运需求的实证过程。实证研究表明，基于"四环"研究框架，从经济贸易、地理等不同纬度来分析"二环"中国港口群系统，归纳和总结中国集装箱港口系统的发展现象和演化规律，识别影响集装箱货运需求的关键定量指标，结合并匹配TEI@I方法论的研究思...
维度发散时间序列的模型平均预测
维度发散 时间序列 模型平均预测
2023/1/5
In time series analysis, the autoregressive model serves as a primary tool. Early relevant literature, such as Hannan (1969), Box and Jenkins (1970), Parzen (1974), Anderson (1977) and Hamilton (1994)...
2021年1月8日，由中国科学院预测科学研究中心（以下简称预测中心）主办，科学出版社、中国经济网协办的“2020年中国经济预测发布与高端论坛”在中国科学院数学与系统科学研究院召开。中国社会科学院数量经济与技术经济研究所原所长、学部委员汪同三先生、国家信息中心经济预测部首席经济师祝宝良主任和国际著名经济学家、中国科学院数学与系统科学研究院洪永淼研究员等作为特邀嘉宾出席了会议。
股票信息挖掘与LSTM预测
股票预测 长短时记忆神经网络（LSTM） 回归分析
2022/3/23
由于受到经济环境、政治政策、市场新闻等多种因素的影响，使得预测股票动态变得极具挑战性。研究了5种常用的预测股价变动的预测方法，通过逐步增加模型的输入维度进行预测分析。首先，建立5种优化的预测模型——基于时间序列的自回归平均模型(ARMA)、灰色预测模型(GM(1,1))、BP神经网络模型(BPNN)、基于改进网格寻优算法的支持向量回归(SVR)模型、基于Tensorflow的长短时记忆神经网络模型...
山东协和学院Excel统计分析课件 时间序列分析和预测
山东协和学院 Excel统计分析 课件 时间序列分析和预测
2020/7/16
山东协和学院Excel统计分析课件 时间序列分析和预测。
清华大学工业工程系统计学研究中心杨立坚课题组与清华大学机械系季林红课题组联合在脑电信号预测记忆能力研究中取得重要进展（图）
清华大学工业工程系统计学研究中心 杨立坚 清华大学机械系 季林红 脑电信号 预测记忆能力
2020/3/26
近日，清华大学工业工程系统计学研究中心杨立坚课题组与机械工程系季林红课题组联合在神经科学期刊《神经科学方法杂志》（Journal of Neuroscience Methods）发表题为《以基于脑电信号的函数型数据分析方法预测工作记忆能力》（Prediction of working memory ability based on EEG by functional data analysis）的...
随着COVID-19疫情的发展与防控策略的不断加强，数学模型也要与时俱进——陕西师范大学数学与信息科学学院唐三一教授团队针对COVID-19疫情预测与防控工作开展系统研究（图）
COVID-19疫情 防控策略 数学模型 陕西师范大学数学与信息科学学院 唐三一 教授 COVID-19疫情预测 防控工作
2020/8/19
庚子春节，COVID-19病毒肺炎疫情由武汉首发并快速向全国蔓延，全国人民群众的生命健康受到极大的威胁，举国上下众志成城，亿万军民戮力同心，全面打响了夺取疫情防控的阻击战。我院生物数学团队在唐三一教授带领下，联合西安交通大学生物数学团队和加拿大York大学吴建宏教授团队，通过融合多源数据，分三个阶段对COVID-19病毒肺炎疫情预测预警建模和防控机制有效性进行了系统分析。
陕西师范大学数学与信息科学学院唐三一教授科研团队联合国内外专家开展武汉新型冠状病毒肺炎传播风险的预测分析（图）
陕西师范大学数学与信息科学学院 唐三一 教授 武汉 新型冠状病毒肺炎 传播风险 预测分析
2020/8/19
近日，为深入研究武汉新型冠状病毒的发展趋势和传播风险，我院生物数学团队在唐三一教授带领下联合加拿大吴建宏教授团队、西安交通大学生物数学团队基于武汉新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略，建立了传播动力学模型，对武汉新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析。基于此项研究形成的科研论文《Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and i...
国际原油价格预测研究进展(图)
国际 原油 价格预测 研究
2021/9/1
原油作为国家重要的战略储备资源，对世界经济稳定、国民经济发展、企业管理决策等都具有重要且深远的意义。原油期货市场作为全球大宗商品的重要组成部分，已成为政府及企业等部门规避风险和资产投资的重要工具。我国多年来的高速经济增长导致对原油的需求逐日上升，对进口原油的依赖程度也随之提高，承受的风险也随之变大。国际原油价格波动和预测的相关研究为国民经济各部门的管理决策和风险管控提供了参考和依据，具有重要的理论...
我院与中国科学院预测科学研究中心全国及区域粮食产量预测研究组于2019年4月28日向中央提交预测报告，预测2019年我国夏粮将获丰收，预计产量为14005万吨（2801亿斤），比2018年增加25亿斤。国家统计局于2019年7月13日公布了2019年全国夏粮生产数据，2019年全国夏粮总产量14174万吨（2835亿斤），比2018年增加293万吨（58.6亿斤），增长2.1%。与国家统计数据对比...
基于指数支撑度的IGOWLA算子的最优组合预测模型
指数支撑度 组合预测 IGOWLA算子
2018/9/30
在广义诱导有序加权对数平均算子(IGOWLA算子)的基础上,引入指数支撑度以及构建了一种基于支撑度的IGOWLA 算子的最优组合预测模型,并对该模型的预测精度、优性及非劣性给出定义.实例分析表明,该组合预测模型优于传统的组合预测模型,能够充分利用各个单项预测方法的信息并能提高预测精度,是一种优性组合预测.
