预测能力

摘要： cqvip:在当前的时代背景下,农业作为国民经济发展的重要组成部分,依然发挥着极其重要的经济作用。与此同时,由于人口的不断增长,人们对农作物等粮食的需求量也越来越多。因此,如何提高农业生产活动的质量,成为一件亟待解决的问题。在此背景下,加强对农业气象灾害的预测与防御工作的能力,能够极大地提升农业生产的质量和农民的经济效益,以及提升农业发展的整体水平。

摘要： 预测是一种推理性的认知技能,也是积极分析听力理解文本过程中必然出现的心理现象,它贯穿于英语听力教学始终。教师可以通过引导学生通过看图预测、题干预测、关键词预测、功能词预测和首句预测来培养学生的预测能力,从而切实提高学生的听力理解水平,增强其学习英语的自信心,提升其核心素养。

摘要： 首先从产出对通货膨胀的影响渠道出发,构建了金融变量、产出与通货膨胀之间的后视型经济模型。接着利用双伽马先验下的贝叶斯方法,估计了中心化参数状态空间模型,测度了不同金融变量通过产出渠道对通货膨胀的动态影响,并以此为基础构建了中国动态金融状况指数。最后,基于谱分析测度了所构建中国金融状况指数的预测能力。实证结果表明:第一,双伽马先验下的中心化参数的状态空间模型,在估计模型对应参数时可以较好地识别时变参数和非时变参数。第二,不同金融变量对中国金融状况指数的动态影响存在较大的差异性。货币供应量和房地产价格对金融状况指数的影响相对较大,而股票价格、利率和汇率对金融状况指数的影响权重相差不大,其中股票价格对金融状况指数的影响权重波动大于利率和汇率。第三,从金融状况指数的变动趋势来看,货币政策传导机制的实现仍然依赖数量型传导渠道,但是相比21世纪初,中国货币政策对价格型传导渠道的依赖有所上升,反映出中国近年来的金融改革是有成效的。第四,谱分析结果和滚动式外推预测结果显示,所构建的金融状况指数对宏观经济一致指数和价格具有较好的预测能力。总之,构建的中国金融状况指数较好地捕获了相关金融变量对金融市场状况的影响特征,它可以作为宏观经济变量的先行指数。因此,中国央行可以通过动态FCI的构建和分析,促进中国金融业高质量发展。

摘要： 阅读预测教学强调学生的主体地位,是新型的教学模式。教师在阅读教学中创设良好、宽松的学习情境,大胆放手让学生预测,让学生学到预测的一些方法并感受到阅读的乐趣。培养学生预测能力可充分利用文本资源,从插图、旁批和从文章情节等方面入手,让预测有据可依,依法而循,从而推动学生对文本的主动深入阅读,进而运用预测策略拓展课外阅读提高阅读和写作能力。

摘要： 在建筑业领域,企业以智能建造技术为建造方式、以数字化推动全面转型、以绿色化实现可持续发展。利用BIM技术、衍生式设计和数字孪生等先进技术帮助企业提高预测能力、优化资源、节约成本,提高建筑效率和安全性并激发创新。随着中国碳达峰、碳中和目标的提出,以及“1+N”政策体系框架建立成型,中国碳交易市场第一个履约期顺利收官。

摘要： 目的评估产时胎儿心率变异相关量化参数对于胎儿酸血症的预测能力。方法回顾分析2018年6月1日至2020年8月31日首都医科大学附属北京妇产医院使用母胎Holter监测的75例患者。分娩后立即抽取脐动脉血,将胎儿酸血症定义为脐动脉血pH<7.20。记录胎儿心电图(FECG)为基础衍生的与胎儿心率变异相关的量化参数,即胎儿心率短变异(STV),胎儿心率高变异周期所占比例(PEHV)、胎儿心率低变异周期所占比例(PELV),分析对比上述3项胎儿心率参数,并计算受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)。结果共63例入组患者。酸血症组STV(5.91±1.17)ms明显低于非酸血症组STV(8.46±2.05)ms,酸血症组PELV(17.45±7.86)%则明显高于非酸血症组PELV(11.26±5.46)%,差异均有统计学意义(P<0.05)。根据酸血症组及非酸血症组数据绘制ROC曲线并计算AUC值、敏感度、特异度及约登指数,STV分别为0.84、0.94、0.26、0.68,PEHV分别为0.64、0.50、0.19和0.31,PELV为0.71、0.94、0.62、0.32。结论母胎Holter监测可得到胎儿心率STV、PEHV、PELV变异相关量化参数,胎儿酸血症者中STV明显降低,PELV明显升高,STV及PELV对胎儿酸血症具有预测价值。

摘要： 本文针对数据挖掘算法中的分类问题,针对连续性数据,提出了基于密度函数的高斯朴素贝叶斯集成算法.首先假设各特征值符合正态分布,计算出各特征值的均值和方差,也就是正态分布的密度函数.然后通过定义的密度函数,计算出其概率密度函数,利用高斯朴素贝叶斯分类器得到预测结果.在对某公司实际分类问题中应用该算法,结果表明该算法的预测能力有很大程度的提升.

摘要： 本文以部编版语文三年级上册的预测阅读单元为例,论述培养学生预测能力的途径,建议教师借助插图、提示语、课后练习等帮助学生搭建学习支架,从而让学生习得预测方法,提升预测能力.

摘要： 目的:探讨2型糖尿病(T2DM)患者糖抗原19-9(CA19-9)升高的影响因素.方法:选取2019年1月-2020年3月在本院健康管理中心接受健康体检的193例T2DM患者作为研究对象.根据体检的血清CA19-9检出水平分为正常组(血清糖抗原19-9≤37 U/ml)和升高组(血清糖抗原19-9>37 U/ml),单因素分析CA19-水平升高的自变量,通过Logistic回归分析CA19-9水平升高的影响因素.结果:193例T2DM患者中,72例(37.31％)CA19-9水平升高(>37 U/ml),单因素分析结果显示升高组年龄、HbA1c、FBG、2 h PBG、CHOL、BMI值、视网膜病变及代谢综合征占比高于正常组,差异有统计学意义(P<0.05).Logistic回归分析发现年龄增加、HbA1c、FBG、CHOL及BMI值升高、视网膜病变及代谢综合征皆是T2DM患者CA19-9水平升高的独立影响因素(P<0.05).结论:HbA1c、FBG及CHOL与T2DM患者CA19-9水平升高密切相关,对于健康体检人群中T2DM患者应着重强调血糖、血脂水平的检测和控制,以预防CA19-9水平的持续或恶性升高.

摘要： 目的评价Smart Dose、PharmVan及JPKD 3款个体化给药辅助决策系统对万古霉素血药浓度的预测能力,分析影响Smart Dose、PharmVan及JPKD预测能力的因素。方法回顾性分析2018年1月至2020年7月在温州医科大学附属第一医院使用万古霉素治疗并进行治疗药物监测(TDM)的成年住院患者的临床资料。使用Smart Dose和PharmVan软件预测万古霉素初始方案的稳态谷浓度,对于因稳态谷浓度不达标而需要调整万古霉素给药方案的患者,使用Smart Dose、PharmVan、JPKD软件分别预测调整方案后的万古霉素稳态谷浓度。计算实测浓度与预测浓度之间的相对预测偏差(PE),绘制各软件PE的箱式图;比较各软件预测万古霉素血药浓度PE绝对值(APE)的差异。根据APE将各软件的预测数据分为预测准确组(APE<30%)和预测不准确组(APE≥30%),比较两组患者性别、年龄、体重、合并症等指标和万古霉素用药情况以及TDM结果的差异;采用单因素和多因素Logistic回归分析影响Smart Dose、PharmVan、JPKD预测万古霉素血药浓度准确性的危险因素;并绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线),评价影响因素对软件预测准确性的判断价值。结果共纳入185例患者,收集万古霉素TDM数据258例次,其中初始方案185例次,调整方案73例次。Smart Dose与PharmVan对初始方案万古霉素血药浓度的预测准确性差异无统计学意义,Smart Dose、PharmVan和JPKD对调整方案的预测准确性差异亦无统计学意义。Smart Dose预测调整方案血药浓度的准确性优于初始方案〔22.94%(10.50%,36.24%)比29.33%(13.07%,47.99%),P<0.05〕。影响Smart Dose预测初始方案万古霉素血药浓度准确性的单因素分析显示:预测准确组高血压患者的比例明显高于预测不准确组〔43.3%(42/97)比27.3%(24/88),P<0.05〕,影响SmartDose预测调整方案万古霉素血药浓度准确性的单因素分析显示:预测准确组合并心脏瓣膜病患者的比例明显低于预测不准确组〔23.4%(11/47)比46.2%(12/26),P<0.05〕,影响JPKD软件预测调整方案万古霉素血药浓度准确性的单因素分析显示:预测准确组体重明显高于预测不准确组(kg:62.8±14.9比54.8±12.8,P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,高血压是Smart Dose预测万古霉素初始方案血药浓度的优势因素〔优势比(OR)=0.526,95%可信区间(95%CI)为0.281~0.983,P=0.044〕;低体重是JPKD预测调整方案血药浓度不准确的独立危险因素(OR=1.042,95%CI为1.001~1.085,P=0.043)。ROC曲线分析显示,体重评估JPKD预测万古霉素血药浓度准确性的ROC曲线下面积(AUC)=0.663,95%CI为0.529~0.796,P=0.023;当体重低于55.95 kg时,JPKD预测万古霉素稳态谷浓度不准确的风险增加,其敏感度为75%,特异度为60%。结论个体化给药辅助决策系统Smart Dose、Pharm Van及JPKD对万古霉素血药浓度的预测能力无明显差异。Smart Dose对调整方案血药浓度的预测能力较初始方案高。Smart Dose的初始方案模块对合并有高血压的患者预测能力较好;JPKD对低体重的患者预测能力较差,尤其是体重低于55.95 kg时,预测不准确的风险增加。

摘要： 燃烧反应机理与计算流体力学(CFD)耦合已成为研究发动机缸内燃烧过程的一种重要技术手段.为提高计算效率,需要将详细燃烧反应机理进行简化.然而机理的简化程度直接影响燃料的燃烧特性和简化机理的准确性.因此,深入探究不同程度的简化机理的准确性对优化简化机理和提高发动机缸内燃烧过程数值模拟效率具有重要意义.本文研究了汽油和柴油代用混合燃料中的代表性组分正庚烷的不同简化程度的燃烧反应机理对其燃烧特性及主要产物的预测能力.结果表明:机理简化至1/2规模时,机理预测结果仍然非常准确;1/4规模的简化机理因删除了部分低温反应导致滞燃期预测稍有偏差.简化机理对部分物种的摩尔分数的预测,有时优于详细燃烧反应机理.达到可用于耦合3D-CFD的理想简化机理(＜1/8规模)则需要对反应参数进行调整以提高预测准确性.

摘要： 随着互联网的发展,微博成为网民发表意见及表达情感的重要平台,微博文本为文本情感分析提供了大量的语料.微博情感可以用于预测电影票房,从而有效降低电影市场投资的风险.以往关于用微博情感预测电影票房的文献多基于将微博文本分为积极和消极两种极性,然而越来越多的研究表明人们的情感表达是更加丰富和细腻的.本文将利用Word2vec模型扩展一个人工标注的多类别情感词库,然后利用该扩展的词库分析微博影评的多类别情感,进一步在自回归模型中加入多类别情感对电影票房进行预测.本文的主要贡献包括以下两个方面:首先,基于Word2vec提出一套完整的方法,用以挖掘微博影评中的情感词,并对新情感词进行情感倾向分类和情感强度赋值,最终获得一个适用于微博电影评价的多类别情感词库;其次,本文首次从多类别情感维度进行微博情感分析,并利用稳健的实验结果证明了微博多类别微博情感的票房预测能力高于积极和消极微博情感的预测能力.

摘要： 针对不同主题下资源数量的差异对用户兴趣建模存在影响的提问,提出一种基于主题热度的兴趣建模优化策略,以提升模型的预测能力与推荐系统的推荐效果.以主题下不同资源的数量代表该主题的热度,以此对用户兴趣特征进行调权处理,并在此基础上利用向量空间模型进行兴趣表示.以抓取的"豆瓣电影"675351位用户的现影数据进行推荐实验,验证本文策略的效果.实验结果显示,基于主题热度调权的兴趣建模方法的推荐准确率明显高于传统基于绝对频次的兴趣建模方法,该策略可以对用户兴趣建模工作起到优化效果.

摘要： 铁是植物生长的重要微量营养元素之一,土壤有效铁含量对林地环境起着重要的影响,利用土壤光谱预测技术获取土壤有效铁含量信息具有重要意义.以庐山森林的土壤样本为研究对象,研究偏最小二乘回归(PLSR)和径向基函数(RBF)神经网络组合模型预测土壤有效铁含量的适用性,并且探讨不同权重值下的最优组合模型.结果表明,RBF神经网络组合模型的预测效果优于偏最小二乘回归和RBF神经网络单个模型,并且算数平均值组合为最优组合模型,模型验证的决定系数(R2)为0.56,均方根误差(RMSEp)为24.07mg/kg,测定值标准差与标准预测误差的比值(RPD)为1.50.RBF神经网络组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息,能有效减少单个预测模型中随机因素的影响,增强预测稳定性,提高模型的预测能力.因此,RBF神经网络组合模型可对有效铁等其他土壤属性预测发挥更好的作用.

摘要： 对Ti-6Al-4V合金棒材进行高温恒应变速率拉伸试验,获取材料在温度为1023K、1073K和1123K下不同应变速率(0.0005s-1、0.001s-1、0.003s-1、0.01s-1)的应力-应变曲线.拟合带有应变补偿系数的Johnson Cook和Arrhenius-type本构方程的相关参数,将拟合结果与原始数据曲线进行比较和分析,参考相关系数(R)和平均绝对误差(Δ),描述两种本构方程的特点和优劣.结果显示,Arrhenius模型的预测结果在大部分条件下与实验数据相吻合,预测能力要优于Johnson-Cook模型,但其拟合过程相对复杂.

摘要： 目的：初步评估3T3细胞中性红摄取(Neutral Red Uptake,MRU)试验预测化学品急性毒性的能力及其替代经典急性毒性试验的可行性.rn 方法：从RC(Registry of Cytotoxicity)中选取11种化学品进行3T3NRU试验,将结果与RC中大鼠急性经口半数致死剂量(LD50)值进行回归分析,获得回归模型,并与RC模型进行比较;选取15种化学品进行3T3 NRU试验,将结果根据RC模型预测急性毒性的LD50值,并对其进行急性毒性分级,将分级结果与急性经口毒性试验分级结果进行比较.rn 结果：暴露24 h、48 h和72 h的3T3 NRU试验结果均与相应的急性毒性LD50存在相关性(24 h,r=0.968,P＜0.05; 48 h,r=0.962,P＜0.05;72 h,r=0.966,P＜0.05),且结果回归模型在RC模型可接受区间内;LD50预测值与急性经口毒性试验LD50值的分级一致率分别为60％(24 h,9/15),66.7％(48 h,10/15),60％(72 h,9/15).rn 结论：暴露24 h的3T3 NRU实验可能适用于检测毒性较低的化学品;暴露72 h的3T3 NRU试验可能对部分毒性较高的化学品预测能力较好;暴露48 h的3T3NRU式验可能更适合用于未知毒性化学品急性毒性的预测.

摘要： 目的：研究百草枯中毒患者乳酸、12h乳酸清除率和APACHEⅡ评分(APACHEII)与患者预后的相关性.rn 方法：回顾性研究2009年1月至2013年12月95例百草枯中毒患者按生存组合死亡组比较人院时乳酸值,12小时乳酸清除率和APACHEⅡ评分与患者预后的分析.rn 结果：急性百草枯中毒死亡组患者人院时乳酸、APACHEⅡ评分、24小时APACHEⅡ评分均高于生存组(P＜0.05),乳酸清除率低于生存组(P＜0.05).乳酸、人院APACHEⅡ评分、24小时APACHEⅡ评分与病死为正相关(r值分别为0.621、0.735和0.648,P均＜0.05).12小时乳酸清除率与死亡呈显著负相关(r=-0.704,P＜0.05).入院时APACHEⅡ评分和乳酸清除率的ROC曲线下面积(0.881,0.871)大于人院时乳酸和入院后24小时APACHEⅡ评分的ROC曲线下面积(0.821,0.775);根据最佳截断值,乳酸、乳酸清除率、人院APACHEⅡ评分、24小时APACHEⅡ评分预测死亡率的灵敏度、特异度、Youden指数分别为0.727～0.909,0.667～0.889,0.485～0.642.rn 结论：入院时APACHEⅡ评分和早期乳酸清除率对急性百草枯中毒病死有更好的预测能力.

摘要： 在非定常气动环境下运行的风力机会引发动态失速的现象.由此对风力机翼型的非定常气动力用两种降阶模型(Volterra级数模型和基于代理模型的递归结构模型)进行了预测.本文对两种模型进行了简要分析.为了说明模型对非定常气动力预测的能力,将预测结果与CFD仿真结果进行了比较.结果表明在轻度失速工况下两种模型都有较好的预测能力,在深度失速工况下基于代理模型的递归结构模型的精度较高.因此也可以认为这两种降阶模型对风力机的气动弹性问题的分析和优化是有益的.

摘要： 目的:建立牛角膜浑浊及渗透试验(BCOP)方法并评价其眼刺激性预测能力.rn 方法:采用15种标准眼刺激化学参考物建立BCOP实验方法,并对45种市售个人护理产品进行眼刺激性预测,测定经测试物暴露后的角膜混浊度和荧光素纳渗透性变化,得到体外评分值.同时以体内兔眼试验为对照进行比较.rn 结果:经15种已知分类的眼刺激化合物检测表明,BCOP方法可区分无刺激性和严重刺激性物质,与体内实验一致.对未知样品的测试表明BCOP对严重/腐蚀性的预测敏感性为100％(3/3),对中度-轻度刺激性的预测敏感性为95.8％(23/24),对无刺激性的预测特异性为83.3％(15/18).与体内试验总的分类一致性达到91％(41/45),阳性预测值为89.7％ (26/29),阴性预测性为93.8％(15/16).假阳性率为16.7％(3/18),假阴性率为3.7％(1/27).rn 结论:BCOP替代方法可用于化学品分类和作为整合策略的主要方法用于个人护理品的眼刺激评价.

摘要： 为进一步探索基于二维红外相关谱在判别掺杂牛奶方面应用的可行性与潜力,将二维红外相关谱与核隐变量正交投影算法相结合,发展了一种快速、高效的掺杂牛奶判别方法.采集64个合格牛奶样品,并分别配置浓度范围均为0.01～0.3g·L-1掺杂尿素牛奶、三聚氰胺牛奶、四环素牛奶和葡萄糖牛奶各16个.采集所有样品在900～1700cm-1红外光谱,并以牛奶中掺杂物浓度为外扰,构建二维红外相关谱.直接采用二维红外相关谱矩阵(128×201×201)建立掺杂牛奶与纯牛奶的核隐变量正交投影判别模型.所建的模型对预测集中未知样品的判别正确率为97.5％.

摘要： 本发明提供了一种购车能力的预测方法和预测装置，该预测方法包括：基于用户购车信息数据和用户购车行为数据来构造原始训练特征数据；通过预设的过滤规则对所述原始训练特征数据进行过滤处理，以获取训练特征数据；根据所述训练特征数据构建预测模型；根据所述预测模型对待预测的用户的购车特征数据进行预测。本发明的技术方案通过预测模型实现对反映购车能力的购车特征数据的自动化分级；实现了用户购车能力的自动化预测，大大降低了预测过程所花费的人力和时间成本；同时提高对反映购车能力的购车特征数据的预测准确率。

摘要： 本发明公开了一种考虑室外气温预测误差的空调柔性控制响应能力预测方法，包括：1.建立室外气温预测误差的白噪声模型；2.利用随机微分方程描述空调所在房间的室内气温变化过程；3.应用随机模拟方法对空调集群的工作过程进行仿真，得到空调柔性控制响应能力的样本，包括响应容量和响应延时的样本；4.采用统计方法求得空调柔性控制响应能力的预测结果：响应容量和响应延时的样本均值、样本标准差和估计区间。本发明能为空调负荷聚合商对空调负荷实施有效的需求响应管理提供参考依据。

摘要： 本发明提供一种侧堰泄流能力的预测模型的构建方法和预测方法，本发明构建了侧堰泄流能力的预测模型，以影响侧堰泄流量系数大小的无量纲参数作为最小二乘支持向量机模型的输入参数，侧堰泄流量系数作为最小二乘支持向量机模型的输出参数，随机取侧堰物理模型的无量纲试验参数进行最小二乘支持向量机模型训练；最小二乘支持向量机模型训练完成后，采用侧堰物理模型的无量纲试验参数进行最小二乘支持向量机模型测试，得到最终的最小二乘支持向量机模型。解决了传统经验公式计算量较大、精度不高的问题。

摘要： 本发明提出了一种机场沥青道面抗滑能力预测方法及该方法中使用的预测系统的构建方法，先通过采集不同天气情况下的大量的机场道面照片和道面的抗滑等级，利用本发明构建的ApRdAntiSkidNet网络进行训练，得到一个最佳的图像识别模型。之后仅需要采集机场的道面照片就可以使用ApRdAntiSkidNet图像识别模型对道面进行实时抗滑能力的预测，并及时将抗滑能力反馈给无人驾驶系统或者相关部门，对飞行器速度做相应的限制或者道面进行调整，从而保证机场的运营安全。ApRdAntiSkidNet网络架构使用了类似卷积神经网络中的层次化构建方法，对于机场沥青道面的图像，采用不同尺度和倍率的下采样，能够在不同的尺度上提取沥青道面的纹理和构造特征，从而最终有利于抗滑能力的精确分类。

摘要： 本发明提供在多能干细胞处于未分化状态期间即可预测其分化抵抗性的标志物，提供以该标志物的表达为指标快速评价多能干细胞的分化能力的方法。另外，提供以上述分化抵抗性预测标志物的表达为指标探索适于保持多能干细胞的分化能力的培养条件的手段。而且，还提供以上述分化抵抗性预测标志物的表达为指标评价多能干细胞用培养基的方法。人多能干细胞的分化能力的预测方法，该预测方法包括：测定该多能干细胞中的CHD7的表达水平。人多能干细胞用培养基的评价方法，该评价方法包括：测定该人多能干细胞中的CHD7的表达水平。

摘要： 本申请提供了具有自学习能力的治疗效果预测系统及治疗效果预测终端，涉及诊疗仪器技术领域。旨在解决治疗效果预测仪器只能以原始的预测模型预测治疗效果的问题。病例数据采集模块用于接收录入新病例数据；所述治疗效果预测模块用于根据所述新病例数据，使用预测模型得到预测治疗效果，并将所述预测治疗效果发送给所述治疗效果展示模块；所述病例数据分类模块用于根据所述新病例数据所在的目标分类，得到目标治疗效果，并将所述目标治疗效果作为所述新病例数据的标签；所述数据库用于添加具有标签的新病例数据，得到样本数据集；所述治疗效果预测模块还用于以所述样本数据集训练并更新所述预测模型，并利用更新后的预测模型进行下一次治疗效果预测。

摘要： 本发明提供了一种购车能力的预测方法和预测装置，该预测方法包括：基于用户购车信息数据和用户购车行为数据来构造原始训练特征数据；通过预设的过滤规则对所述原始训练特征数据进行过滤处理，以获取训练特征数据；根据所述训练特征数据构建预测模型；根据所述预测模型对待预测的用户的购车特征数据进行预测。本发明的技术方案通过预测模型实现对反映购车能力的购车特征数据的自动化分级；实现了用户购车能力的自动化预测，大大降低了预测过程所花费的人力和时间成本；同时提高对反映购车能力的购车特征数据的预测准确率。

摘要： 本发明公开了一种考虑室外气温预测误差的空调柔性控制响应能力预测方法，包括：1.建立室外气温预测误差的白噪声模型；2.利用随机微分方程描述空调所在房间的室内气温变化过程；3.应用随机模拟方法对空调集群的工作过程进行仿真，得到空调柔性控制响应能力的样本，包括响应容量和响应延时的样本；4.采用统计方法求得空调柔性控制响应能力的预测结果：响应容量和响应延时的样本均值、样本标准差和估计区间。本发明能为空调负荷聚合商对空调负荷实施有效的需求响应管理提供参考依据。

摘要： 本发明公开了一种考虑室外气温预测误差的空调柔性控制响应能力预测方法，包括：1.建立室外气温预测误差的白噪声模型；2.利用随机微分方程描述空调所在房间的室内气温变化过程；3.应用随机模拟方法对空调集群的工作过程进行仿真，得到空调柔性控制响应能力的样本，包括响应容量和响应延时的样本；4.采用统计方法求得空调柔性控制响应能力的预测结果：响应容量和响应延时的样本均值、样本标准差和估计区间。本发明能为空调负荷聚合商对空调负荷实施有效的需求响应管理提供参考依据。

摘要： 本发明为改善聚合物性能预测的方法和具有改善的聚合物性能预测能力的系统。本发明的改善聚合物性能预测的方法包括下述步骤：(1)提供聚合物；(2)提供预测模型；(3)利用所述预测模型限定平均聚合物性能预测值；(4)确定适用范围；(5)测量所述聚合物的一种或多种性能；(6)确定所述一种或多种实测聚合物性能是否落在所述适用范围内；(7)如果所述一种或多种实测聚合物性能落在所述适用范围内则使所述一种或多种实测聚合物性能有效，或者如果所述一种或多种实测聚合物性能落在所述适用范围以外则使所述一种或多种实测聚合物性能无效；(8)任选地校正所述预测模型；(9)重复前述步骤至少一次或多次；和(10)从而改善所述聚合物性能的预测。本发明的具有改善的聚合物性能预测能力的聚合系统包括：至少一个聚合反应器；自动预测模型；用于测量一种或多种聚合物性能的装置；用于检测一种或多种错误实测聚合物性能的装置；和用于校正所述自动预测模型的装置。