系統(tǒng)工程-系統(tǒng)預(yù)測(cè)交通交通運(yùn)輸學(xué)院

⑴定性預(yù)測(cè)（判斷預(yù)測(cè) 預(yù)測(cè) 4.14.1⑵定量預(yù)測(cè)（客觀(guān)預(yù)測(cè)4.14.1 4.14.14.14.1預(yù)測(cè)人能對(duì)被測(cè)事物施加影響，能自己選擇被測(cè)4.14.1→被測(cè)事務(wù)本身因素關(guān)系比較明確，可以從中找→如果被測(cè)變量自身歷史數(shù)據(jù)較亂，看不出什么信息，而對(duì)被測(cè)事務(wù)還有一定了解，也宜用因4.14.14.14.14.1.2.2 4.14.14.1.2.3中期預(yù)測(cè)：一般指1年以上5年以下的預(yù)測(cè)。長(zhǎng)期預(yù)測(cè)：一般指5年以上的預(yù)測(cè)。4.14.1 4.24.2 4.24.2助判斷專(zhuān)集”。4.24.24.24.2 4.24.24.24.2定性預(yù)測(cè)方法示例——德?tīng)柗疲―elphi）德?tīng)柗品ㄊ且?法，即利 們的爾默(Helmer)和戈登(Gordon)了“長(zhǎng)遠(yuǎn)預(yù)測(cè)研究速地應(yīng)用于和其他國(guó)家。 蘭德(RAND)公司的4.24.2YN 4.24.2德?tīng)柗品ǖ奶匦苑答伿諗坷耗忱耗?經(jīng)銷(xiāo)商采用德外公司經(jīng)理組成小組。將該專(zhuān)著和一些相應(yīng)的背景材料發(fā)給各位個(gè)數(shù)字，同時(shí)說(shuō)明自己作出判斷的主要理由。將們的意 第四次預(yù)測(cè)時(shí)，所 都不再修改自己的意見(jiàn)。因此意見(jiàn)收集過(guò)程在第四次以后停止。最終預(yù)測(cè)結(jié)果為最低銷(xiāo)售量26萬(wàn)冊(cè)，最高銷(xiāo)售量60萬(wàn)冊(cè)，最可能銷(xiāo)售量46萬(wàn)冊(cè)。4.24.2德?tīng)柗品ǖ膬?yōu)缺德?tīng)柗品ㄍＲ?jiàn)的召集開(kāi)會(huì)、通過(guò)集體討論、得出一致預(yù)測(cè)意見(jiàn)的會(huì)議法既有聯(lián)系又有 →能充分發(fā)揮各位的作用，集思廣益，準(zhǔn)→能把各位意見(jiàn)的點(diǎn)表達(dá)出來(lái)，取各4.24.2 →4.24.2預(yù)測(cè)結(jié)果的處4.24.2例4.1評(píng)估，其評(píng)估值按順序排列如下1990199119911992199319931993199419941995 此項(xiàng)預(yù)測(cè)表明，該鄉(xiāng)實(shí)現(xiàn)噸糧田的年份在到1994年之間，較大可能為1993npi i n4.2xxx1(xxn x)n1nnxi基本思想：SS nin(xi x2誤差計(jì)算：以樣本標(biāo)準(zhǔn)差（樣本均方差）誤差。即：例例4.2已知某農(nóng)業(yè)企業(yè)1—10月份銷(xiāo)售額(萬(wàn)元)321，372，330，382，320，317，341，345，329X=xi=(321+372+…+329)=388.8(萬(wàn)元(x338.8)iSxi1020例4.2已知某農(nóng)業(yè)企業(yè)1—10月份銷(xiāo)售額(萬(wàn)元)321，372，330，382，320，317，341，345，329其均方差為平滑預(yù)測(cè)法的4.34.32.從時(shí)間序列的第一項(xiàng)開(kāi)始，按一定的項(xiàng)數(shù)N求算術(shù)平均數(shù)，并且逐項(xiàng)推移，邊移邊平均。這樣就得到了由移動(dòng)平均數(shù)構(gòu)成的新的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，既把原序列中某些不規(guī)則的波動(dòng)作了平滑修勻，又不致使數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)減少過(guò)多和形成分段臺(tái)階，從而使數(shù)據(jù)的演變趨勢(shì)較為明顯，這種方法稱(chēng)為移動(dòng)平均法。例例4-3該農(nóng)村的2005純收入yy(1)ytyt1tNy3y3y23y4y4y3y3根據(jù)上式對(duì)一系列數(shù)據(jù)進(jìn)行第一次移動(dòng)平若取N＝3時(shí)，則yy4y(1)y433y(1)yttytN一次移動(dòng)平均后的結(jié)果。y(1)y(1)tN tttN以此類(lèi)推，第m次移動(dòng)平均數(shù)的計(jì)算公式為AA2N( (ttbyttt（3）移動(dòng)平均預(yù)測(cè)方即：其中變量T為由起點(diǎn)t到預(yù)測(cè)點(diǎn)t+T時(shí)增加的周期數(shù)。y AT4.34.3（3 yytt(1)t (1tt)t tt4.3 y AA 1( (1ty(2)tb2(1ty(2t A2tbTb t t tA2(12(y2t(2yt)c3t3y(2)y(3tt 系數(shù)αα的取值范圍一般在0.01～0.5越預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)模型y20＝495.6T2＋18555T＋185971.42005年的預(yù)測(cè)：T2005－2001=4Y＝＝選取n，n＝選取a，a＝估算計(jì)算參數(shù)建立預(yù)測(cè)方程：y（t）＝A +bT+y＝A +bT+4.34.3 回歸分析法回歸分析法是通過(guò)處理已知數(shù)據(jù)，以尋求這回歸分析法包括：一元線(xiàn)性回歸法、多元線(xiàn)性回歸和非線(xiàn)性回歸法。在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中，這種方法既可以用于處理時(shí)間序列問(wèn)題，也可用來(lái)處理回歸分析法一元線(xiàn)性回歸法是處理x、y兩個(gè)變量之間線(xiàn)性關(guān)系的一種用途很廣的方法，可以用于多種經(jīng)y aiyxx為自變量 為因變量ia、b為待定參數(shù)y⑴確⑴確定模型參數(shù)a、b假設(shè)有n對(duì)觀(guān)測(cè)值(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xn，yn)，要設(shè)法建立一個(gè)直線(xiàn)方程，使所有觀(guān)測(cè)點(diǎn)距離這條直線(xiàn)。Ei|yi?i||yi(abxi)式中：yi為實(shí)際n [y(abx (yabxi2ni niiimin(yiabxi)ni x (x)y aiyyxxrrxyx[x2(x)2][y2(y)2理，進(jìn)行定量的檢驗(yàn)。即根據(jù)已知數(shù)據(jù)求出一個(gè)相關(guān)系相關(guān)系數(shù)r的計(jì)算YiY(YiY)(YiYi)(YiY)其其值的區(qū)域?yàn)?1≤r≤1，r值為負(fù)時(shí)稱(chēng)為負(fù)相關(guān)味著y隨x的增加而減少；r值為正時(shí)稱(chēng)為正相關(guān)，意r(YY) b(XX222(XX2(YYi(YYi(YYSSnn(yy2ii當(dāng)回歸模型確有意義時(shí)，對(duì)于由回歸模型求得的預(yù)測(cè)值y允許在多大范圍或區(qū)間內(nèi)變動(dòng)，一般要求實(shí)際值位于這個(gè)區(qū)間范圍內(nèi)的概率應(yīng)達(dá)到95%以上。這個(gè)區(qū)間稱(chēng)之為預(yù)測(cè)值的置信區(qū)間。置信區(qū)間說(shuō)明回歸模型的適用范圍或精確程度。當(dāng)觀(guān)測(cè)值個(gè)數(shù)(樣本容量)n>30時(shí)，置信區(qū)間應(yīng)為y=y^+1.96S，其中S為標(biāo)準(zhǔn)離差，即CC 11n(x X)in(x X)當(dāng)觀(guān)測(cè)值個(gè)數(shù)(樣本容量)n30y= t（/2，n-2）S 其中：t（/2，n-2）可通過(guò)查t分布表獲得（為著水平）； [2 ()y2 ()]1672.5455*3210(3552 .636321.6362相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)在顯在顯著性水平α=0.05及α=0.01時(shí)，相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值達(dá)到顯著性的小rα，表當(dāng)n=11時(shí)得=62，=5由于r>r0.01，則y與x兩變量由于本例n<30，即為小樣本則置信區(qū)間為y=y t（/2，n-2）SSS1n(yy)29C0 1n1(x0X)(xiX)in 1 1.19 1若預(yù)測(cè)2001年該省產(chǎn)量為360.16（億斤），則11，查t下限＝360.61－33.65＝326.51（億斤即2001年糧食的實(shí)際有95的可能性落在326.51～393.81億斤范圍之內(nèi)4.34.3 回歸分析法4.3.3.2 y=y=y=位，引起y的平均變動(dòng)量。位，引起y的平均變動(dòng)量。a、b、c均為待定參數(shù)根根據(jù)最小二乘法原理4.34.3 回歸分析法4.3.3.3對(duì)對(duì)非線(xiàn)性關(guān)系的變量，同樣也可以用回歸法來(lái)解決，但先要將觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)通過(guò)變量替換把非線(xiàn)性方程轉(zhuǎn)化為線(xiàn)方程，再用最小二乘法建立線(xiàn)性回歸方程，最后再進(jìn)行逆變換，將線(xiàn)性方程轉(zhuǎn)化為實(shí)際的非線(xiàn)性方程。設(shè)y＝a＋bx＋cx2成：y=0.53180.9191x0.2378x20yy1abey·y＝a·yax人人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）預(yù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿生物腦結(jié)構(gòu)和功能的一種信息處理系統(tǒng) 是由神經(jīng)元相互連接而成的自適應(yīng)、非線(xiàn)性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)細(xì)胞核突人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）B-PBack-PropogationModel。將這一差值反向一層一層的向 ，來(lái)決定連接權(quán)值的修改人人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）預(yù) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）通收入口鐵 量地 條長(zhǎng) 量收入人人口總為2。為使網(wǎng)絡(luò)具有較高的 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公共汽車(chē)保有量預(yù)測(cè)模（人（元（元出租車(chē)客運(yùn)量(次（條地鐵線(xiàn)路長(zhǎng)度地鐵客線(xiàn)（條（人22222222222222244445小小波分析 ）預(yù)小波變換的概念是由法國(guó)從事石油信號(hào)處理的工程師M在1974年首先 ，