趋势预测

摘要： 本研究基于1956—2018年31个气象站月值降水数据,采用M-K检验、Pettitt检验、Morlet小波分析、ARIMA模型等方法,分析青海省黄河流域近63年包括趋势、突变、周期在内的降水量特性以及验证未来5年降水趋势预测变化的合理性.结果表明:(1)近63年青海省黄河流域降水具有集中程度高、年内分配不均、丰枯季明显的特点;不同年代的月均降水量均集中在4—10月,且未来月均降水量有上升的变化趋势.(2)年降水量呈显著增长趋势,增长率为(9.07 mm/10 a),春季和冬季降水增长趋势显著,夏季和秋季降水无显著的增长趋势,2004年为该流域大的降水转折年.(3)年降水时间序列存在23～32 a,15～20 a,9～13 a以及4～6 a的周期变化规律,四级降水主周期分别对应30、15、11和6 a时间尺度.(4)A RIM A(2,1,4)模型能够较好地拟合1956—2018年降水序列并对2019—2023年降水数据合理预测;线性回归及M-K检验分析结果显示1956—2023年降水序列呈显著增长趋势,增长率为(9.22 mm/10 a),与趋势预测结果相一致;ARIMA(2,1,4)模型可以对青海省黄河流域进行短期年降水量预测,为当地水资源合理规划和管理提供参考.

摘要： 近日,美国玩具协会通过线上视频的形式,公布了2022年的5大玩具市场新趋势预测,可作为经销商选品的参考。创作新世代(Next-Gen Creators)2022年,鼓励孩子们通过艺术创作、视频、图片来自制内容和分享所思所想玩具的潮流有上升趋势,越来越多产品为"新世代"们发挥想象力提供了更大空间,自主定制游戏体验。虽然这一趋势主要以积木搭建、绘画、编程、拍摄内容创作玩具为载体,但同时也鼓励亲子同乐,让孩子和父母共同参与到创作中。

摘要： 目前,我国商业银行不良贷款余额不断增高,其暴露的风险问题变得更加突出,如果处理不当,极容易造成系统性风险。本文依据2011-2020年商业银行的每一季度不良贷款余额的时间数列进行分析,先后通过平稳性检验与自相关、偏相关检验,建立arma模型并确定模型参数。并以此模型对我国商业银行2021年不良贷款余额进行短期预测,在不考虑外部环境的情况下,结果显示2021年四个季度我国商业银行不良贷款余额呈增长趋势,文章最后依据预测结果提出优化我国商业银行不良贷款余额的建议。

摘要： 生活方式的多样化转变持续推动着运动装的发展,细分市场愈发受到关注。而随着疫情的逐步好转,时尚市场也在复苏,未来,如何达成运动装与时装设计的有效平衡将成为关键。如今,消费者格外注重感官体验,带有愉悦感的设计仿佛使人沉浸在浪漫自由的乌托邦,柔美的夏日鲜明色调更符合市场年轻态的需求,瑜伽、跑步、健走、拉伸等都市户外项目则亟需更时尚化的功能性产品。

摘要： 针对梗丝气流干燥出口含水率稳定性不足的问题,在原有PID控制模型基础上,设计了趋势预测调整控制与分区反馈调整控制相结合的整合控制模型。该模型将出口含水率的实际值与设定值的偏差分为多个不同的区间,根据偏差所处的区间及在区间内变化趋势的分析结果确定实时调控策略,同时根据来料含水率的变化趋势预测出口含水率的变化并采取修正措施。实际应用结果表明,梗丝气流干燥出口含水率标准偏差降低了27.9%、短期过程能力指数提高了45.4%,该控制模型可有效提高梗丝气流干燥出口含水率的稳定性。

摘要： 我国人民生活现代化具有鲜明的中国特色,是以共同富裕为目标,以实现物质财富足够充裕为主体,以人民精神上富有、社会公平与正义、人与自然和谐共生为三翼的现代化实现过程。在此过程中,因资源禀赋的差异西部地区发展相对滞后,故研究西部地区人民生活现代化的实现是推动我国现代化实现的重要一环。本文在对人民生活现代化概念界定的基础上,构建了西部地区人民生活现代化的指标体系和评判标准,通过对2019年西部地区人民生活现代化实现程度进行评估,以及运用灰色预测模型对未来15年西部地区发展趋势的研究,预测至2035年西部地区能够实现人民生活现代化,但具体指标实现程度差异较大。同时,提出不断提升人民收入水平、推动公共服务转型与发展、促进公共文化服务发展、坚持绿色发展观多维度实现路径。

摘要： 《史记》不只是教育部规定的中学生必读书目之一,而且是高考命题选材频率最高的史书之一。命题人结合《史记》中的选文都命制了哪些试题?其未来命制的趋向又会如何?下面就针对这些问题做出具体分析。一、近年高考《史记》试题命制解析解析近年有关《史记》的真题,我们可从其考查的内容上着眼总结。

摘要： 高致病性传染病的传播给人类的生存带来威胁,精准预测传染病的传播趋势,将有助于人类社会控制传染病,进而保障社会公共卫生安全。本文针对2020 IKCEST赛题所构造的若干虚拟城市,利用新增感染人数构造lagging特征,利用迁徙指数等构造统计特征,将监督学习问题转化为时间序列预测问题。在趋势预测上,利用轻量级梯度提升决策树模型LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)构造传染病群体传播预测模型,实现对高致病性传染病传播趋势的预测。实验结果表明,LightGBM模型能够准确预测,取得了较好的预测结果,具有较低的均方根误差。文章最后对本方案的优化方向进行了展望。

摘要： 国内篇1日魏雪等发现青藏高原建植燕麦栽培草地,短期内可显著提高土壤线虫群落密度和多样性。http://www.ecologica.cn/stxb/article/abstract/stxb202101150166?st=article_issue 1日侯丽丽等基于实地调查,结合气象和遥感数据,构建了汗敖包嘎查草原火灾风险评价指标体系,为草原火灾风险评价提供了参考。http://www.ecologica.cn/stxb/article/abstract/stxb201905070918?st=article_issue 8日国家林业和草原局、中国气象局发布2022年春季我国北方地区沙尘天气趋势预测:今春我国北方地区沙尘天气过程次数和沙尘日数较往年同期(1991-2020年)偏少。

摘要： 微博是一种基于用户关系进行信息分享、传播和获取的社交媒体、网络平台,微博热搜通常反映一段时间内各界大事与大众关注的流行话题。截止至2021年3月,微博发布的《2021年第一季度财报》显示,微博月活跃用户达5.3亿,而随着社会的革新和技术的变革,微博平台的泛娱乐化现象也逐渐显现,其主要体现于微博热搜主体明星化、民生政治类新闻淡化、不健康的情绪化表达以及热搜微博评论娱乐化。文章探讨微博平台的热搜榜泛娱乐化现象的原因及解决方案,提取2020年1月到2021年9月的117万条微博历史热搜数据进行分析,使用平滑法(移动平均法和加权移动平均法)对泛娱乐化现象进行趋势分析并提出利用奖惩机制来发挥大众监督作用,提倡媒体增强自身的职业道德操守,倡导以实名制的方式净化网络环境。

摘要： 本文论述抽水蓄能机组状态监测与趋势预测技术的研究现状,针对当前抽水蓄能机组状态监测与趋势预测技术存在的问题以及不完善的方面进行分析,对目前应用较广的几种状态趋势预测方法的原理及特点进行阐述,抽水蓄能机组的工作状态关系到整个电网的安全稳定，因此状态检修将是抽水蓄能机组检修方式的必然发展趋势，机组的状态趋势预测是实施状态检修的重要组成部分，将对机组的状态预警起到很好的推动作用。目前，抽水蓄能电站的监测系统基本没有状态趋势预测功能，需要进一步完善和优化系统性能，对机组的运行状态进行预测和判断，发现可能或已发生的故障，实现早期预警将对机组的安全稳定运行提供可靠的保证。基于抽水蓄能机组的状态趋势预测技术现状，以及机组状态参数的非线性和非平稳性，时间序列预测法及其多种方法融合的预测方法将极大推动抽水蓄能机组的状态趋势预测技术。同时科研人员对抽水蓄能机组状态趋势预测的重视程度也在不断提高，积极开展相关研究，都将为抽水蓄能机组的状态检修机制提供可靠的技术支持。

摘要： 依托苏州市政务云计算中心基础设施，构建苏州市空间大数据分析服务平台，实现城市各类数据的动态监测、预警监督、分析评价及趋势预测。

摘要： 本文利用喀左县地震台体应变、土层地应力、电磁波及其他台站等资料作了统计分析,认为震级Ms3.0以上的地方震及1000公里左右范围内发生的较大地震,电磁波某个方位的数据在震前基本上都出现了不同程度的异常特征,依据该异常特征进行分析研究,对2017年辽宁及周边地区发生较大地震进行趋势预测和短临预测预报.

摘要： 针对轴承退化过程的健康评估和趋势预测问题,本文提出一种轴承健康评估和退化趋势预测集成方法,该方法主要包括特征提取和健康评估、退化趋势预测两个部分.在特征提取时,为实现退化过程的准确评估,本文分别从时域,时-频域等角度尽可能多地提取相关特征并采用三个特征属性指标选择对退化过程较敏感的特征;健康评估阶段,本文利用自组织特征映射网络(SOM)中的最小量化误差构成[0,1]之间的健康指标HI用于判断轴承健康状态;退化趋势预测时,本文提出一种改进的ELM(极限学习机)的建模方法,该方法首先通过PSO优化算法计算出最优网络输入到隐含层的学习参数,接着利用两个激励函数结果的平均值作为隐含层输出结果,以提高模型的稳定性和预测精度.将上述方法应用到2012年PHM挑战赛轴承实验数据上,结果表明,经过特征选择后所提的健康指标HI能很好地跟踪轴承退化过程,与Lssvm,BPnn,ELM预测方法相比较,本文改进的ELM建模方法具有更高的预测精度.

摘要： Gartner"新兴技术成熟度曲线",它像妖精一样,因为美丽的愿景和直观新颖的界面,容易被信奉为"天神卜算出的真知",使人丧失独立思考.通过展现新时期技术预见需要持续跟踪及分层分类跟踪扫描预测法,通过对比认识,评析了Gartner公司"新兴技术成熟度曲线"的作用意义、应用价值及其局限性.

摘要： 本文采用涟水县观测站1957-2010年逐月降水资料,利用一元回归和R/S方法,分析了涟水县年降水量和汛期降水量的变化特征.结果表明:近54年以来,涟水县各季节降水春季和秋季两个季节整体的趋势下降,冬季和夏季整体的趋势上升.涟水县未来春季降水量不存在持续性,夏季降水量呈上升的趋势,秋季降水量呈下降趋势,冬季降水量较稳定.预计未来全年总降水量呈下降的趋势.总之,近54年来涟水县降水总体变化趋势存在明显的hurst现象,未来这种现象也仍将持续.

摘要： 现代负载均衡已经成为云计算中虚拟资源管理和调度的核心.针对现有云计算弹性负载均衡存在的不足,提出了一种基于预测的弹性负载均衡资源管理算法(TeraPELB),不仅能更加灵活地动态调配资源,而且支持基于负载的趋势预测.理论分析和仿真实验表明,随着网络负载的变动,TeraPELB算法能根据负,解决了从云中申请载变化情况动态地调整后端服务器集群的处理能力虚拟机具有延迟性而导致迟滞甚至无法满足用户请求的问题,相较于传统的弹性负载均衡算法效果更好.

摘要： 基于观音阁水库流域8个雨量站1995-2017年的月降水资料,利用降水集中度(期)、不均匀系数和滑动平均法、线性趋势法、Mann-Kendall趋势分析法、R/S分析法对观音阁水库流域降水特征、降水量变化趋势及未来趋势进行分析.结果表明:观音阁水库流域降水量年际变化大,降水年内分布不均匀、集中度高,6月-8月是全年降水的集中期;年均降水量总体呈现弱下降趋势,春季、夏季降水量均存在减小趋势,秋季和冬季降水量有增加趋势;2017年后的一定时间内,观音阁水库流域年降水量呈现不明显的下降趋势,春季、夏季降水量呈现下降趋势,秋季、冬季呈现上升趋势,变化趋势均不显著.

摘要： 基于观音阁水库流域8个雨量站1995-2017年的月降水资料,利用降水集中度(期)、不均匀系数和滑动平均法、线性趋势法、Mann-Kendall趋势分析法、R/S分析法对观音阁水库流域降水特征、降水量变化趋势及未来趋势进行分析.结果表明:观音阁水库流域降水量年际变化大,降水年内分布不均匀、集中度高,6月-8月是全年降水的集中期;年均降水量总体呈现弱下降趋势,春季、夏季降水量均存在减小趋势,秋季和冬季降水量有增加趋势;2017年后的一定时间内,观音阁水库流域年降水量呈现不明显的下降趋势,春季、夏季降水量呈现下降趋势,秋季、冬季呈现上升趋势,变化趋势均不显著.

摘要： 基于观音阁水库流域8个雨量站1995-2017年的月降水资料,利用降水集中度(期)、不均匀系数和滑动平均法、线性趋势法、Mann-Kendall趋势分析法、R/S分析法对观音阁水库流域降水特征、降水量变化趋势及未来趋势进行分析.结果表明:观音阁水库流域降水量年际变化大,降水年内分布不均匀、集中度高,6月-8月是全年降水的集中期;年均降水量总体呈现弱下降趋势,春季、夏季降水量均存在减小趋势,秋季和冬季降水量有增加趋势;2017年后的一定时间内,观音阁水库流域年降水量呈现不明显的下降趋势,春季、夏季降水量呈现下降趋势,秋季、冬季呈现上升趋势,变化趋势均不显著.

摘要： 本发明主要涉及一种领先用户识别方法，包括：确认技术领域及技术发展趋势历史信息；选取在线社区，并获取所有用户的评论信息；通过自然语言分析的方式对评论信息和技术发展趋势历史信息进行文本相似度对比，以获得评论信息的准确度；对比评论信息的评论时间与技术发展趋势历史信息中各发展阶段对应的发展时间，以获得评论信息的前瞻度；根据准确度和前瞻度得到用户的领先度；确定领先度高于领先度阈值的用户为领先用户。本发明通过获取用户评论信息并与已发生的技术趋势比对，判断用户的准确度和前瞻度，进而识别划分出领先用户。对领先用户的最新动态进行挖掘和归纳，能够准确有效的得出技术发展趋势。

摘要： 本发明公开了一种基于组合预测模型预测齿轮箱健康状态退化趋势的方法，包括如下步骤：S1、将齿轮箱的健康状态退化数据作为预测输入序列；S2、提取具有明显退化特征的趋势序列；S3、将提取的趋势序列分解为确定项序列和随机项序列；S4、建立混合迭代差分预测模型；S5、利用分数阶Lévy稳定迭代差分预测模型对随机项序列建模；S6、利用灰色迭代差分预测模型对确定项序列建模；S7、利用步骤S4的混合迭代差分预测模型修正步骤S5和步骤S6的预测结果；S8、将新陈代谢法与混合迭代差分预测模型相结合并建模，预测出齿轮箱健康状态的长期退化趋势。本发明所述方法能够精确预测齿轮箱健康状态的退化趋势。

摘要： 本发明公开了一种基于多步鲁棒预测学习机的芯片性能退化趋势预测方法，结合极限学习机和循环神经网络，具备极高的信息融合能力和信息快速处理能力，同时，通过建立误差编码本构建了基于相关熵的相似性，根据芯片退化多样性和动态性建立实时预测模型更新，克服干扰对预测结果的影响。因此，本发明相较于现有方法具有更高的在线预测精度，且多步预测结果相较于现有方法更加准确。

摘要： 本发明公开了一种基于趋势预测分析法的综合能源系统预测运行方法，解决了现有技术缺少多时间尺度、源荷预测、主动储能、削峰填谷的预测运行方式问题；降低了对预测精度的需求及计算的复杂度和时间；其技术方案为：包括以下步骤：初始化趋势预测分析法的参数并选择初始策略；以滚动预测的后续能量平衡期内各时间点的系统运行状态为预测结果；根据设定的尺度和预测结果，在多个时间尺度上计算各设备的出力趋势，并判定各个设备的峰谷位置；根据峰谷位置的判定结果设置约束条件，依次求解各设备出力的目标函数，优化其在下一个时间点的出力；对其他设备进行处理计算，完成当前时间点的运行优化；重复上述步骤，直至系统运行结束。

摘要： 本发明公开了一种基于时频变换特征提取及自回归趋势预测技术的电力负荷预测方法及装置，根据经验可知气温和节假日因素是影响负荷变化的重要的因素，采用小波分解将负荷曲线分解为低频和高频信息，根据影响低频和高频系数变化的因素，采用不同的预测方法，与气温和节假日相关的采用回归分析法预测，其余部分采用三次指数平滑算法进行预测，这样能够考虑影响负荷变化的多种因素，从而保障负荷预测的精度。

摘要： 本发明提供一种燃料电池衰减趋势预测、剩余使用寿命预测方法及系统。包括：基于I‑V曲线模型、采集到的电压和电流密度数据建立经验衰减模型；构建粒子滤波框架，将不同时刻的电压和电流密度值输入粒子滤波框架，得到不同时刻燃料电池衰减状态、衰减速度和衰减加速度值；根据k时刻的衰减状态、预设的额定电流密度和I‑V曲线模型，得到此时的健康状态—额定电压；通过迭代经验衰减模型，得到未来燃料电池额定电压的衰减趋势；反复迭代经验衰减模型直到此时刻的额定电压衰减到寿命终止为止，得到燃料电池所对应的剩余使用寿命。本发明既可用于单个燃料电池又可用于电堆，而且还能模拟燃料电池活化过程以及不同衰减加速度下的衰减行为，更加符合实际情况。

摘要： 本发明公开了一种风力发电机组稳态振动在线趋势预测方法，所述在线监测方法至少包括如下步骤：S1：数据采集步骤，于风力发电机组正常运行时，通过稳态振动采集策略，实时完成风电机组的振动数据采集；S2：数据预处理步骤，对步骤S1中采集的振动数据进行滤波预处理，完成有效数据筛选；S3：运行状态判断步骤，对步骤S2获得的有效数据进行数据分析，完成与报警阈值的比较，从而实现风电机组是否处于安全稳定运行状态判断。通过本发明方法实现了在同一工况下的振动数据采集，从而实现了对风电机组运行状态的准确判断，为后续机组调整和维护提供了高质量的初始判断数据。

摘要： 本发明提出一种股票历史趋势关键点筛选方法及趋势预测方法，筛选方法基于滑动窗口技术，趋势预测方法基于技术指标理论，形成待预测股票趋势关键点的特征集合，并对待预测股票趋势关键点的特征集合进行分类预期。本发明的方法是对同一股票样本集经过滑动窗口筛选出趋势关键点后，利用关键点下的多维技术指标表示趋势特征，提高股票趋势预测准确率。

摘要： 本公开提供了一种多特征融合产品的情感趋势预测模型、建立方法及预测方法，旨在解决现有技术中面对海量的评论数据，很难提前预测分析出市场对于新产品的评价情感趋势走向的问题。情感趋势预测模型建立方法包括：爬取产品的评论数据以及属性特征数据；对爬取的数据进行数据清洗，对清洗后的评论数据进行情感分析获得产品的产品情感值，在产品上标记产品情感值，将产品属性特征与情感值构成模型原始数据，构建模型原始数据集；将所述原始数据集划分为训练数据集和测试数据集；搭建情感趋势预测模型：堆叠深度可分离卷积特征提取层、卷积注意力层、双向长短期记忆网络预测层和全连接层，得到情感趋势预测模型；并对情感趋势预测模型进行训练。

摘要： 本发明涉及一种限价指令簿的趋势预测方法及预测系统,包括以下步骤：获取限价指令簿的数据，对所述限价指令簿的数据做预处理，获得预处理后的数据；构建堆叠残差门控循环单元神经网络，使用预处理后的数据对神经网络进行训练，获得训练后的堆叠残差门控循环单元神经网络，其中，所述堆叠残差门控循环单元神经网络包括多个基于GRU层的残差块，多个基于GRU层的残差块堆叠设置；使用训练后的堆叠残差门控循环单元神经网络对限价指令簿做趋势预测。其提出了堆叠残差门控循环单元神经网络模型，用于预测限价指令簿的未来走势，预测性能高，效果好。