中长期预测

摘要： A:中国地震科学实验场国家重大科技基础设施,经过多方面专家和部门的“交换、比较、反复”,目前确定了“一带五区”的布局(图1),这一布局,考虑了地震中长期预测研究、地震短临预测研究、国家重大工程地震安全、城乡地震减灾的需要,并兼顾了1980年以来滇西地震预报实验场、2014年以来川滇国家地震监测预报实验场的发展。

摘要： 以三峡水库为例,采用轻量梯度提升树(LGB)对1965-2016年逐月流量过程开展了中长期预测研究,并在其基础上结合水文不确定性处理器(HUP)对预测结果的不确定性进行了定量分析,得到以下结论:(1)各精度指标结果表明,与GBDT模型相比,LGB模型在率定期及验证期均具有更高的精度,能较好地应用于三峡水库中长期径流预测中;(2)基于HUP模型提取的倾向值预报(Q50值)精度显著高于LGB模型结果,尤其对于汛期径流的提升效果更为显著;(3)90%不确定性区间在率定期及验证期均能以较窄带宽覆盖多数实测点据,且相对偏移程度较小,说明不确定性分析结果是合理可靠的。

摘要： 为了减小民航事故发生率,对民航事故征候数进行预测分析,探究事故征候的特征及其分布规律.以中国民航2000-2015年的事故征候数为基础数据,建立了预测中国民航事故征候数的改进灰色加权马尔科夫模型结合更新数据序列的方法,预测了 2016-2018年的民航事故征候数,预测平均精度达到90.19％,验证了模型的适用性和精确性.以2000-2018年的事故征候数为基础数据,预测2019-2023年中国民航事故征候数为637、679、720、820、929.提出的利用更新数据序列的方法结合改进的灰色马尔科夫模型,为民航事故征候数的中长期预测提供了 一种新方法.

摘要： 正确预测港口集装箱吞吐量对于港口规划设计及国家经济科学发展具有重要意义.为降低预测误差、提高预测精度,笔者构建了引入逻辑斯蒂增长模型的多因素动态生成系数法,充分发挥该模型处理复杂系统行为能力强的优势.结合天津港、上海港及青岛港的历史数据,对2005至2018年的港口集装箱吞吐量进行了预测研究.研究结果表明:逻辑斯蒂增长模型可提高中长期预测精度,预测结果较为理想;利用修正后的模型方法对未来十年天津港集装箱吞吐量进行了再次预测,研究结果对区域港口规划布局具有一定的参考价值;此外,逻辑斯蒂增长模型应用范围不仅限于集装港口的预测,对于与GDP相关的城市总体规划的人口规模、环境承载力、产业增长等多方面的预测均有较高的利用空间.

摘要： 文章基于基于大气环流因子、海温外强迫因子等气象系统指数建立辽宁地区初夏和盛夏降水量的多因子中长期预测模型,并对多元回归模型进行检验.检验结果表明:将初夏降水与盛夏降水的拟合值相加,得到夏季降水量的拟合值,各分区降水量预测的模拟效果较好,除辽宁东南部以外,其余地区拟合值与实测值的相关系数均在0.8以上,构建模型的可靠性较高.

摘要： 本文对我国航班起降架次总量的中长期预测这一重要问题进行了研究.对于中长期预测模型,主要的挑战来自于数据量的缺乏,特别是我国航空数据积累的年度非常有限,大部分的预测和计量模型对样本量的要求,限制了这些模型的有效应用.另外,数据量的少也对中长期预测的效果评价带来了挑战,因此模型的解释能力往往是另外一个重点考虑的方面.本文我们分析对比了两个可以在小样本情形下进行长期预测的模型,灰色预测模型GM(1,1)以及Logistic群体增长模型(LPGM).通过分析发现,LPGM模型的中长期预测要优于GM(1,1)模型,并且更为合理.根据LPGM模型预测,我国航空起降总量在2019-2030年平均年增长率约为6.9％,2021年将是发展的一个拐点,2030年航班起降量将达到年1900万架次,长期最大承载量极限约为2530万架次.

摘要： Reliable and effective medium- and long-term load forecasting is an important basis for power generation and transportation. To achieve this goal, an exponential decomposition analysis based load forecasting method is proposed in this paper, identifying and sorting the key effect factors. Combining the variation trends of the identified key effect factors as well as the social economy, multiple simulation scenarios can be generated for medium- and long-term load forecasting. The historical load and socio-economic data of Beijing city from 1985 to 2014 are selected as the input, and the key effect factors for the load growth are demonstrated. Finally, this paper ends with the load forecasting of Beijing city for the 13th Five-Year Period.%可靠有效的中长期电力需求预测是电力生产输送的重要依据.提出基于指数分解分析的电力需求预测方法,该方法可以深入挖掘电力需求变化的关键因素及其贡献程度,并且结合社会经济发展和相关政策,通过对关键因素未来变化趋势的多情景设置,开展中长期电力需求预测.以北京市为例,对1985—2014年北京市电力需求增长的主要因素及其贡献水平进行分解分析.结合北京市社会经济发展定位和应对气候变化的环境政策,对"十三五"期间北京市电力需求进行预测.

摘要： Based on previous research results,the present-day crustal deformation and gravity field in mainland China are analyzed using the data of GPS,leveling,gravity and cross-fault deformation.We analyzed strain accumulation on the major faults,and identifed locked or high strain accumulation segments.Combining the effects of large earthquakes on the study area,the long-term (10 years) probability of large earthquakes in mainland China are estimated.%应用GPS、水准、重力和跨断层形变观测资料,在以往研究成果的基础上,分析中国大陆现今地壳形变场、重力场变化形态,分析主要活动断裂带应变积累状态,识别强闭锁、高应变积累段,结合大震对区域应变积累的影响,估计未来10年尺度中国大陆地区可能发生大地震的危险区域.

摘要： 为满足中长期江西省经济社会发展用电需求,本文根据江西省电力负荷历年的相关数据和资料,采用多元线性回归预测方法,对江西省“十三五”期间的电力需求进行预测。

摘要： 地震是地壳运动过程中能量长期积累和突然释放的结果，最大限度地利用大范围、长时间尺度的地壳形变观测资料，从中获取地壳运动变形的长期背景场信息，结合地质构造结构和强震活动性，研究活动构造区域长时间尺度的应力应变积累分布背景及其与强震活动的关系，判断高应变积累异常区，对强震中长期预测十分重要。本文对青藏高原北部东昆仑构造带上2001年发生的昆仑山口西8.1级、青藏高原东边界龙门山断裂带上发生的2008年5月12日汶川8.0级两次特大地震前区域地壳运动变形背景进行比较分析研究。

摘要： 小麦赤霉病的预测预报研究,先根据安徽省各区域的气候特点、地理位置及病害发生情况对麦区进行区划,然后利用区划中各代表县的历史资料建立数据库,经过多种统计分析方法的筛选优化后,确定采用逐步判别法分析气候条件与小麦赤霉病病情的关系。结果表明,11月上旬至4月上旬的旬平均温度、旬降雨量与小麦赤霉病病情密切相关,分别组建了皖南、皖中、皖淮和皖西南地区小麦赤霉病中长期预测模型和短期预测模型。经回检,皖南、皖中、皖西南和皖淮地区中长期预测模型的历史符合率分别为97.83﹪、89.29﹪、100﹪、95.24﹪。皖南、皖中和皖西南地区短期预测模型的历史符合率分别为82.76﹪、77.19﹪、97.62﹪;经安徽省植保总站实际预报检验,短期预测的准确率为80﹪;长期预测的准确率为72.41﹪。说明模型用于安徽省小麦赤霉病的预测具有一定的可靠性。

摘要： 根据航运市场的经济变量相互作用关系，挑选东北亚航运市场的四个主要海运货种(原油、散粮、煤炭和钢铁)，利用非稳态时间序列分析技术中的VAR模型与VEC模型对这四个主要的货种的吞吐量进行随机因素脉冲响应分析，并得到未来7年的长期预测结果。由于VEC模型中的误差校正机制，使其能够反映时间序列的长期趋势。通过样本数据的试验，本文得出VEC经验模型的中长期预测效果优于经过差分处理过的稳态序列VAR模型的预测的经验结论。多货种吞吐量VEC模型中长期预测对建设东北亚国际航运中心这个目标具有重要的指导意义。

摘要： 年径流量预测存在不确定性和不精确性的特点,结合加权马尔科夫理论和新陈代谢思想,提出一种改进的马尔科夫模型.用均值标准差法把原始序列划分为不同的状态,在此基础上,以规范化的各阶自相关系数为权重,通过加权的马尔科夫链模型预测径流状态,在每一步预测中,不断用预测结果更替原始数据.最后以渭河流域上的华县站的年径流数据进行预测分析,预测结果接近于实测年径流量,可为年径流的中长期预测提供一种新的思路.

摘要： 根据辽宁省历史洪水发生和发展演变规律及对相关影响因子的分析,采用多种水文中长期预测的理论和方法,对辽宁省2011年汛期(6-8月)水情趋势(汛期降水量及河流洪水)进行了分析预测,提出了供防汛部门参考的基本结论和建议;同时根据中长期预报的复杂性,提出了采取跟踪滚动预报的必要性.

摘要： 基于相空间重构技术，建立了局域单点相似模型、局域多点相似模型、局域线性相似模型和三参数D(m，τ，k)模型四种相空间模型，并简述了四种模型的原理和算法，通过白山水库月径流量和主汛期径流量的模拟预报的实例应用表明，相空间局域模型对揭示水文动力系统复杂的非线性结构是很有效的，该模型对径流过程的中长期预测是可行的，并有较好的预测精度和应用价值，对于提高现行洪水预测精度很有意义。

摘要： 针对中长期电力负荷预测,介绍了全潜结构投影法(T-PLS)的基本原理,并对该算法的建模步骤做了简要推导.T-PLS方法能进一步分解偏最小二乘法(PLS)的系统子空间和残差子空间,将与输出相关的部分和与输出无关的部分分离开来,从而能够准确地提取出与实际负荷值紧密相关的得分向量,用于建立精确的预测模型.通过仿真分析,比较OLS、PLS和T-PLS三种方法的负荷预测结果,得出结论,将全潜结构投影法运用于中长期电力负荷预测中,所得到的预测值精确度较高,证明该预测方法具有较强的实用性.

摘要： 针对中长期电力负荷预测,介绍了全潜结构投影法(T-PLS)的基本原理,并对该算法的建模步骤做了简要推导.T-PLS方法能进一步分解偏最小二乘法(PLS)的系统子空间和残差子空间,将与输出相关的部分和与输出无关的部分分离开来,从而能够准确地提取出与实际负荷值紧密相关的得分向量,用于建立精确的预测模型.通过仿真分析,比较OLS、PLS和T-PLS三种方法的负荷预测结果,得出结论,将全潜结构投影法运用于中长期电力负荷预测中,所得到的预测值精确度较高,证明该预测方法具有较强的实用性.

摘要： 针对中长期电力负荷预测,介绍了全潜结构投影法(T-PLS)的基本原理,并对该算法的建模步骤做了简要推导.T-PLS方法能进一步分解偏最小二乘法(PLS)的系统子空间和残差子空间,将与输出相关的部分和与输出无关的部分分离开来,从而能够准确地提取出与实际负荷值紧密相关的得分向量,用于建立精确的预测模型.通过仿真分析,比较OLS、PLS和T-PLS三种方法的负荷预测结果,得出结论,将全潜结构投影法运用于中长期电力负荷预测中,所得到的预测值精确度较高,证明该预测方法具有较强的实用性.

摘要： 针对中长期电力负荷预测,介绍了全潜结构投影法(T-PLS)的基本原理,并对该算法的建模步骤做了简要推导.T-PLS方法能进一步分解偏最小二乘法(PLS)的系统子空间和残差子空间,将与输出相关的部分和与输出无关的部分分离开来,从而能够准确地提取出与实际负荷值紧密相关的得分向量,用于建立精确的预测模型.通过仿真分析,比较OLS、PLS和T-PLS三种方法的负荷预测结果,得出结论,将全潜结构投影法运用于中长期电力负荷预测中,所得到的预测值精确度较高,证明该预测方法具有较强的实用性.

摘要： 本发明提出了中长期径流的预报因子识别方法、中长期径流的预测方法。该中长期径流的预报因子的识别方法包括：(1)标准化处理；(2)设定预见期，将一系列不同滞后期的标准化后的径流序列Q和气候因子集序列F组成的备选预报因子集合X，并将对应标准化后的径流序列Q作为Lasso回归中的集合Y；(3)给定一个参数λ，交叉验证并计算出预报集合Y’，将集合Y’与集合Y进行对比获得参数λ的第一评价指标；(4)选取M个不同的参数λ，对其第一评价指标进行归一化处理并对其结果相加作为评分；(5)统计每个参数λ的总评分，选出总评分最高的参数λ作为最优参数；(6)根据最优参数在步骤(3)中获得的各个气候因子的回归系数，非零的回归系数对应的气候因子被识别为预报因子。

摘要： 本发明公开了一种电力系统中长期优化运行的中长期风电出力模型建模方法，通过对在电力系统日高峰时段、日低谷时段和日腰荷时段风电出力的计算，并对日腰荷时段风电出力数据进行优选，在合理计及风力发电的容量替代效益，保证电力系统运行可靠性水平考虑风电出力双向调峰特性，保证电力系统调峰平衡，充分发挥风电资源节能减排效益，保证风电发电量利用率最高，充分计及风电可调度性低特点，正确模拟风电出力的随机性及波动性，符合电力系统中长期优化运行模拟工程实际，达到较好地计算风力发电的随机性、波动性、地域性、双向调峰性以及与负荷的相互关系的目的。

摘要： 本发明提出了中长期径流的预报因子识别方法、中长期径流的预测方法。该中长期径流的预报因子的识别方法包括：(1)标准化处理；(2)设定预见期，将一系列不同滞后期的标准化后的径流序列Q和气候因子集序列F组成的备选预报因子集合X，并将对应标准化后的径流序列Q作为Lasso回归中的集合Y；(3)给定一个参数λ，交叉验证并计算出预报集合Y’，将集合Y’与集合Y进行对比获得参数λ的第一评价指标；(4)选取M个不同的参数λ，对其第一评价指标进行归一化处理并对其结果相加作为评分；(5)统计每个参数λ的总评分，选出总评分最高的参数λ作为最优参数；(6)根据最优参数在步骤(3)中获得的各个气候因子的回归系数，非零的回归系数对应的气候因子被识别为预报因子。

摘要： 本发明公开了一种电力系统中长期优化运行的中长期风电出力模型建模方法，通过对在电力系统日高峰时段、日低谷时段和日腰荷时段风电出力的计算，并对日腰荷时段风电出力数据进行优选，在合理计及风力发电的容量替代效益，保证电力系统运行可靠性水平考虑风电出力双向调峰特性，保证电力系统调峰平衡，充分发挥风电资源节能减排效益，保证风电发电量利用率最高，充分计及风电可调度性低特点，正确模拟风电出力的随机性及波动性，符合电力系统中长期优化运行模拟工程实际，达到较好地计算风力发电的随机性、波动性、地域性、双向调峰性以及与负荷的相互关系的目的。

摘要： 本发明提出一种新能源风电场中长期发电量预测系统以及预测方法，包括：后台采集子系统从风电场的功率预测服务器上采集数据并输送给数据库服务器；数据层子系统对采集到的数据进行去噪，修订处理，生成完整的数据序列，并存储到数据库；业务层子系统根据传输来的数据，建立时间序列预测算法模型，输出预测数据；显示层子系统通过发电量预测工作站展示系统界面及预测数据。本发明实现了精确预测新能源电站发电能力的功能，可以实现新能源电站在参与电力市场交易时提供基础数据，辅助电力交易，为电站带来可观的效益。

摘要： 本发明公开了一种基于小波变换和灰色预测的中长期空中交通流量预测方法，包括以下步骤：S1.选择小波基函数，利用选择的小波基函数对历史时间序列数据进行小波变换，实现降噪处理，降低因随机因素而产生的随机流量；S2.利用处理过的历史数据进行灰色预测，得到预测数据；S3.根据降噪数据与历史数据计算出信噪比，将相同信噪比的白噪声加入到灰预测数据中得到最终预测结果。本发明建立基于小波变换和灰色预测的预测模型对空中交通流量进行中长期预测，首先选出最优小波基函数，通过小波变换对历史时间序列数据进行降噪处理，降低因随机因素而产生的随机流量，之后使用处理过的历史数据进行灰色预测，得到预测数据，有效提高了预测精度。

摘要： 本发明涉及一种基于二维曲线预测的谐波中长期预测方法，该方法包括以下步骤：1)获取预测区间内至少一个监测点在设定时间段内的历史电能质量指标数据，并进行数据预处理，获得历史数据序列；2)判断待预测年是否有新息值，若是，则执行步骤3)，若否，则对历史数据序列进行调整，并以调整后的历史数据序列执行步骤3)；3)根据历史数据序列，对月度量的月度发展序列进行时序曲线预测，获得待预测年的横向预测序列；4)根据历史数据序列，对月度量的年度发展序列进行时序曲线预测，获得待预测年的纵向预测序列；5)加权平均，获得待预测年的二维预测序列。与现有技术相比，本发明具有预测精度高、抗干扰、原理简单等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于小波变换和灰色预测的中长期空中交通流量预测方法，包括以下步骤：S1.选择小波基函数，利用选择的小波基函数对历史时间序列数据进行小波变换，实现降噪处理，降低因随机因素而产生的随机流量；S2.利用处理过的历史数据进行灰色预测，得到预测数据；S3.根据降噪数据与历史数据计算出信噪比，将相同信噪比的白噪声加入到灰预测数据中得到最终预测结果。本发明建立基于小波变换和灰色预测的预测模型对空中交通流量进行中长期预测，首先选出最优小波基函数，通过小波变换对历史时间序列数据进行降噪处理，降低因随机因素而产生的随机流量，之后使用处理过的历史数据进行灰色预测，得到预测数据，有效提高了预测精度。

摘要： 本发明公开一种基于改进灰色预测模型的电力负荷中长期预测方法。为了解决固定模型预测时变系统容易出现较大误差的问题，提出模型更新算法，即采用将移动窗算法与传统灰色预测模型相结合的方法。通过在建模序列中删除一部分旧数据、纳入一部分新数据的方式递推更新预测模型，并分解数学模型所涉及的关键量a&b而简化递推数学公式；讨论移动窗长度对建模精度的影响。

摘要： 本发明涉及一种基于二维曲线预测的谐波中长期预测方法，该方法包括以下步骤：1)获取预测区间内至少一个监测点在设定时间段内的历史电能质量指标数据，并进行数据预处理，获得历史数据序列；2)判断待预测年是否有新息值，若是，则执行步骤3)，若否，则对历史数据序列进行调整，并以调整后的历史数据序列执行步骤3)；3)根据历史数据序列，对月度量的月度发展序列进行时序曲线预测，获得待预测年的横向预测序列；4)根据历史数据序列，对月度量的年度发展序列进行时序曲线预测，获得待预测年的纵向预测序列；5)加权平均，获得待预测年的二维预测序列。与现有技术相比，本发明具有预测精度高、抗干扰、原理简单等优点。