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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。
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...
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...
中南大学科学计算与数学建模课件第十章 预测模型及预测方法（三）。
中南大学科学计算与数学建模课件第十章 预测模型及预测方法（二）。
中南大学科学计算与数学建模课件第十章 预测模型及预测方法（一）。
中南大学科学计算与数学建模课件第二章 城市供水量的预测模型——插值与拟合算法（四）。
中南大学科学计算与数学建模课件第二章 城市供水量的预测模型——插值与拟合算法（三）。
中南大学科学计算与数学建模课件第二章 城市供水量的预测模型——插值与拟合算法（二）。
中南大学科学计算与数学建模课件第二章 城市供水量的预测模型——插值与拟合算法（一）。
基于随机森林和单类支持向量机的电信行业客户流失预测
客户流失预测 随机森林 转导推理 单类支持向量机
2013/11/28
针对电信行业客户流失问题,使用随机森林方法建立了初步的预测模型,对比电信行业原用的各种预测模型,其准确率有明显改善; 针对模型特征维数众多的特点,进一步提出基于随机森林和转导推理的特征提取方法,对数据集进行降维,并引入单类支持向量机(support vector machine,SVM)算法得到最终的预测模型.实验表明,流失预测模型具有更高的预测准确率以及针对预测结果的部分可解释性.
2010年2月6日下午14：00-17：00，由中国科学院预测科学研究中心、和讯网和科学出版社联合举办的“2010年中国经济预测发布与研讨会”在数学院思源楼一层报告厅顺利召开。中心主任汪寿阳教授主持了会议，中心学术委员会副主任陈锡康教授、清华大学中国与世界经济研究中心主任李稻葵教授、国家发展改革委员会宏观经济研究院副院长陈东琪教授、中国社会科学院数量经济与计量经济研究所副所长李雪松教授等作为特邀嘉...