导读:本文包含了因素组合预测法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:组合,因素,灰色,负荷,脉冲,气象,模型。
因素组合预测法论文文献综述
王梓行,韩维,苏析超[1]（2016）在《多因素影响下舰载机备件需求的组合预测》一文中研究指出舰载机列装时间较短,备件的样本数据较小,而且保障中受起落次数、飞行强度、海洋恶劣环境等因素影响较大。针对舰载机这一系列保障特点,选用了对多因素影响的小样本有较好预测效果的BP神经网络、GM(1,N)预测模型和SVM回归预测模型3种预测方法,建立基于IOWA算子的组合预测模型,以误差平方和为准则对数据进行分析,并利用Matlab工具箱进行优化计算,从而得出最优组合预测结果。实例分析结果验证了该组合预测模型的科学性和优越性。(本文来源于《海军航空工程学院学报》期刊2016年04期）
薛然尹,葛淼,郭立强,何进伟,胡燕宇[2]（2014）在《成年人脉冲振荡肺功能响应频率参考值与地理因素的组合预测分析》一文中研究指出为了弥补目前医学参考值制定时忽略地理因素影响的不足,分析地理因素对健康成年人怖部脉冲振荡怖功能参考值的影响,计算不同地区参考值的数值差异,探究地理因素对医学参考值影响的机理,改进研究医学参考值与地理因素关系时运用的分析方法。本文收集中国各地健康成年人脉冲振荡怖功能中的响应频率参考值,运用空间自相关分析确定数据与空间及地理因素存在关系。再运用相关分析将响应频率数据与选取的25项地理因素指标进行分析,提取其中存在显着相关性的地理因素进行进一步分析。用选定的7项指标通过岭回归分析,建立回归方程并进行插值;运用人工神经网络建立回归预测模型并进行插值;运用支持向量回归机建立回归预测模型并进行插值。将这叁种预测模型的结果赋予不同权重建立最优组合预测模型。输出结果表明组合模型预测结果优于单独预测方法,地理因素与医学指标间存在关系,地理因素(分为地势因素、气候因素、土壤因素叁类)的差异会影响怖部组织结构和功能。通过分析得出中国健康成年人怖部脉冲振荡怖功能与选取的地理因素之间存在不可忽视关系的结论,这是由于生活在不同的地理环境中,人体组织器官受到地理因素的不同影响,组织器官会有一定的差异性。(本文来源于《2014中国环境科学学会学术年会（第叁章）》期刊2014-08-22）
薛然尹[3]（2014）在《脉冲振荡肺功能参考值与地理因素的组合预测分析》一文中研究指出脉冲振荡肺功能(IOS)检查是肺部呼吸力学检查的一类重要指标,基于强迫振荡原理,是诊断和评估气道阻塞性疾病的重要手段。主要指标共分4项,分别是响应频率(Fres)、5Hz振荡频率下的气道阻力(R5)、5Hz振荡频率下的呼吸电抗(X5)和呼吸总阻抗(Zrs)。其诊断影响因素有很多,医学界主要认为有身高、体重、年龄、性别等,然而人类赖以生存的地理环境对IOS指标的影响也非常重要。目前有关IOS指标参考值与地理环境之间关系方面的研究较少,同时国内缺少IOS参考值制定的标准。基于此,本文选取儿童和成年人4项IOS指标参考值进行研究,用以弥补目前医学参考值制定时忽略地理因素影响的不足,分析地理因素对健康人IOS指标参考值的影响,探究地理因素对医学参考值影响的机理,改进研究医学参考值与地理因素关系时运用的分析方法。收集中国34个省、市、自治区共6945例5-9岁健康儿童和40-65岁健康成年人的4项IOS指标参考值(Fres,R5,X5,Zrs)。依据性别及年龄段的不同,将其分为男性儿童、女性儿童和成年人组。选取25项地理因子,即：经度、纬度、海拔高度、年日照时数、年平均气温、年平均相对湿度、年降水量、气温年较差、年平均风速、表土砂粒含量、表土粉粒(淤泥)含量、表土粘粒含量、表土土壤参考容重、表土土壤容重、表土石砾体积百分比、表土有机碳含量、表土酸碱度(pH值)、表土阳离子交换量(粘土)、表土阳离子交换量(潜育土)、表土盐基饱和度、表土交换性盐基、表土碳酸盐(石灰)含量、表土硫酸盐(石膏)含量、表土可交换钠盐含量、表土电导率,在相关分析的基础上,从25项地理因素中提取出与各组数据相关的地理因素,运用岭回归分析进行基础建模预测,并进行对比分析。为更好的分析IOS指标与地理因素之间的复杂关系,运用人工神经网络、支持向量回归机模型对成人数据进行进一步的分析预测,最后运用组合预测模型方法将岭回归分析、人工神经网络、支持向量回归机模型进行组合建模,构建出最终的预测模型。在预测模型的基础上,运用地统计分析与插值精确绘制出各组别的地理分布图,并对各影响因子的影响机理进行了探讨。输出12个IOS指标岭回归预测方程,模型构建结果表明健康人的4项IOS指标参考值与地理因素之间存在关系,地理因素的差异会影响肺部组织结构和功能；构建4个组合预测模型,其预测结果具有较高的精确度和实用价值；输出我国健康人的IOS指标地理分布图,展现了IOS指标参考值的地域性差异。其影响因素及相关系数如下：男女儿童Fres参考值的影响地理因素有：经度(-0.605,-0.593)、海拔高度(0.349,0.365)、年日照时数(-0.553,-0.526)、年平均风速(-0.522,-0.493)、表土土壤容重(0.351,0.350)、表土有机碳含量(0.338,0.334)、表层粘土阳离子交换量(。0.510,-0.533)；男女儿童R5参考值的影响地理因素有：经度(-0.367,-0.348)、海拔高度(0.374,0.368)、年日照时数(-0.382,-0.347)、表层粘土阳离子交换量(-0.461,-0.448)；男女儿童X5参考值的影响地理因素有：经度(0.367,0.419)、海拔高度(-0.416,-0.447)、表土粘粒含量(-0.388,-0.389)、表层粘土阳离子交换量(0.467,0.469)；男女儿童Zrs参考值的影响地理因素有：经度(-0.365,-0.336)、海拔高度(0.351,0.340)、年平均风速(-0.392,-0.365)、表土土壤容重(0.407,0.404)、表土有机碳含量(0.357,0.352)、表土酸碱度(-0.431,-0.446)、表土碳酸盐(石灰)含量(-0.432,-0.436)、表土硫酸盐(石膏)含量(-0.491,-0.483)、表土可交换钠盐含量(-0.480,-0.473)、表土电导率(-0.61,-0.554)；成年人Fres参考值的影响地理因素有：经度(-0.440)、海拔高度(0.396)、年平均气温(-0.225)、年平均相对湿度(-0.228)、年平均风速(-0.318)、表土粘粒含量(0.243)、表层潜育土阳离子交换量(0.255)；成年人R5参考值的影响地理因素有：经度(-0.319)、海拔高度(0.225)、年平均相对湿度(-0.286)、年平均风速(-0.360)、表土砂粒含量(0.297)、表土粉粒(淤泥)含量(-0.424)、表土石砾体积百分比(-0.233)；成年人X5参考值的影响地理因素有：经度(0.232)、海拔高度(-0.279)、年日照时数(0.283)、表土土壤容重(0.249)、表土有机碳含量(-0.298)、表层潜育土阳离子交换量(-0.288)；成年人Zrs参考值的影响地理因素有：经度(-0.398)、海拔高度(0.363)、年平均气温(-0.306)、年平均相对湿度(-0.329)、年降水量(-0.242)、气温年较差(0.245)、年平均风速(-0.347)、表土粉粒(淤泥)含量(-0.364)。本文创新点在于构建出IOS参考值与地理因素关系的岭回归方程,为IOS医学检查提供了一定的参考；首次将组合预测模型应用于医学参考值与地理因素关系的预测中,无论在输出结果的标准差值以及与实测数据的拟合上都得到了良好的效果,证明组合预测模型在地理学中有着良好的应用前景；构建模型的选择上采用线性与非线性模型结合的方式也收到了良好的效果；通过对机理的探究,证实由于生活在不同的地理环境中,人体组织器官受到地理因素的不同影响,组织器官会有一定的差异性,因此医学参考值与人类生活的地域环境、气候环境、土壤环境等地理因素之间存在不可忽视的关系。(本文来源于《陕西师范大学》期刊2014-05-01）
秦嵩,赵道致,王震蕾[4]（2009）在《影响粮食产量因素的组合预测和经济分析》一文中研究指出利用回归分析和灰色关联分析方法对1990年~2002年间影响粮食产量的因素进行了定量分析,给出了一种改进的灰色相关度,并结合我国农业的现状提出几点看法和建议。(本文来源于《中国农机化》期刊2009年02期）
谭伟聪,蒋金良[5]（2008）在《考虑天气因素的惠州电网短期负荷灰色优化组合预测》一文中研究指出短期负荷预测在电力运行调度中一直是处于重要地位,永不过时。在科技高速发展的今天,气象敏感负荷在总负荷中所占的比重越来越大,要提高预测精度无疑不能忽略气象因素的影响。本文在利用组合预测方法相对于单一预测模型的优势,提出了基于灰色优化模型的惠州电网短期负荷组合预测方法的基础上,运用BP神经网络,以气象数据等为输入量,对预测结果进行修正,得到最终负荷组合预测结果。惠州电网电力负荷的预测结果证明了该方法的有效性和优越性。(本文来源于《中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集（上册）》期刊2008-10-01）
丁霞,肖新平[6]（2008）在《基于多因素的证券收益率灰色组合预测模型》一文中研究指出本文先运用灰色系统中的灰关联原理,从股票的概念指数中选择该股票收益率的解释变量,再分别建立考虑多因素影响证券收益率的 GM(0,N)预测模型及考虑证券自身因素的 GM(1,1)模型,然后基于组合预测的平均相对误差最小的原则建立组合预测模型,确定两种预测方法的权系数,最后用这种组合的灰色预测模型来预测股票的周收益,实例表明该方法具有可行性。(本文来源于《第六届中国不确定系统年会论文集》期刊2008-08-01）
金义雄,段建民,徐进,卫功存,蒯圣宇[7]（2007）在《考虑气象因素的相似聚类短期负荷组合预测方法》一文中研究指出提出以气象负荷和长期趋势负荷之和为聚类中心对历史负荷数据进行相似搜索的方法,该方法可提高预测样本同被预测日负荷的相似度,从而增加预测结果的可信度和精确度。以权重优化组合的方式采用多种负荷预测方法进行组合负荷预测,应用实例证明该方法可体现不同地区、不同类型、不同气象敏感度的负荷特性,因而具有广泛的自适应性,对于负荷总量较小、变动范围较大且受天气因素影响明显的地区具有较好的预测精度。(本文来源于《电网技术》期刊2007年19期）
王白玲[8]（2005）在《电力负荷组合预测的理论方法及影响因素分析》一文中研究指出电力系统负荷预测是电力系统规划与运行的基础,是电力市场运作中的重要组成部分。在电力市场化过程中,负荷预测的精度直接关系到各方利益。目前,负荷预测的模型很多,单一一种模型不能完全反映电力负荷的变化规律和信息。负荷预测组合模型成为研究新发展。本文详细介绍电力负荷预测内涵、电力负荷预测特点和目前电力市场经济对电力负荷预测的新挑战以及面对这些新挑战对负荷预测模型进行改进的要求。在这个基础上,本文论述了影响电力负荷预测的影响因素。采用了目前较为通用的电力负荷预测单一模型,如电力弹性系数法、产值单耗法、时间序列回归方法、平滑指数法、灰色预测模型等,并提出了基于层次分析法(AHP)的权重系数确定法,建立电力负荷组合预测模型。另外采用层次分析法对影响电力负荷预测的几种影响因素进行关联分析评价。(本文来源于《华北电力大学（北京）》期刊2005-03-01）
因素组合预测法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了弥补目前医学参考值制定时忽略地理因素影响的不足,分析地理因素对健康成年人怖部脉冲振荡怖功能参考值的影响,计算不同地区参考值的数值差异,探究地理因素对医学参考值影响的机理,改进研究医学参考值与地理因素关系时运用的分析方法。本文收集中国各地健康成年人脉冲振荡怖功能中的响应频率参考值,运用空间自相关分析确定数据与空间及地理因素存在关系。再运用相关分析将响应频率数据与选取的25项地理因素指标进行分析,提取其中存在显着相关性的地理因素进行进一步分析。用选定的7项指标通过岭回归分析,建立回归方程并进行插值;运用人工神经网络建立回归预测模型并进行插值;运用支持向量回归机建立回归预测模型并进行插值。将这叁种预测模型的结果赋予不同权重建立最优组合预测模型。输出结果表明组合模型预测结果优于单独预测方法,地理因素与医学指标间存在关系,地理因素(分为地势因素、气候因素、土壤因素叁类)的差异会影响怖部组织结构和功能。通过分析得出中国健康成年人怖部脉冲振荡怖功能与选取的地理因素之间存在不可忽视关系的结论,这是由于生活在不同的地理环境中,人体组织器官受到地理因素的不同影响,组织器官会有一定的差异性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
因素组合预测法论文参考文献
[1].王梓行,韩维,苏析超.多因素影响下舰载机备件需求的组合预测[J].海军航空工程学院学报.2016
[2].薛然尹,葛淼,郭立强,何进伟,胡燕宇.成年人脉冲振荡肺功能响应频率参考值与地理因素的组合预测分析[C].2014中国环境科学学会学术年会（第叁章）.2014
[3].薛然尹.脉冲振荡肺功能参考值与地理因素的组合预测分析[D].陕西师范大学.2014
[4].秦嵩,赵道致,王震蕾.影响粮食产量因素的组合预测和经济分析[J].中国农机化.2009
[5].谭伟聪,蒋金良.考虑天气因素的惠州电网短期负荷灰色优化组合预测[C].中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集（上册）.2008
[6].丁霞,肖新平.基于多因素的证券收益率灰色组合预测模型[C].第六届中国不确定系统年会论文集.2008
[7].金义雄,段建民,徐进,卫功存,蒯圣宇.考虑气象因素的相似聚类短期负荷组合预测方法[J].电网技术.2007
[8].王白玲.电力负荷组合预测的理论方法及影响因素分析[D].华北电力大学（北京）.2005
论文知识图
