模型中对未来数据的预测

1 趋势分析法

趋势分析法称之趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归，它是迄今为止研究最多，也最为流行的定量预测方法。它是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线，对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值。常用的趋势模型有线性趋势模型、多项式趋势模型、线性趋势模型、对数趋势模型、幂函数趋势模型、指数趋势模型、逻辑斯蒂(logistic)模型、龚伯茨(gompertz)模型等，寻求趋势模型的过程是比较简单的，这种方法本身是一种确定的外推，在处理历史资料、拟合曲线，得到模拟曲线的过程，都不考虑随机误差。采用趋势分析拟合的曲线，其精确度原则上是对拟合的全区间都一致的。在很多情况下，选择合适的趋势曲线，确实也能给出较好的预测结果。但不同的模型给出的结果相差会很大，使用的关键是根据地区发展情况，选择适当的模型。

2 回归分析法

回归分析法(又称统计分析法)，也是目前广泛应用的定量预测方法。其任务是确定预测值和影响因子之间的关系。但由于回归分析中，选用何种因子和该因子系用何种表达式有时只是一种推测，而且影响因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。

回归分析预测方法是要通过对历史数据的分析研究，该方法不仅依赖于模型的准确性，更依赖于影响因子其本身预测值的准确度。

3 指数平滑法

趋势分析和回归分析都是根据时间序列的实际值建立模型，再利用模型来进行预测计算的。指数平滑法是用以往的历史数据的指数加权组合，来直接预报时间序列的将来值。

其中衰减因子0<α<1，体现"重近轻远"，即近期数据对预测影响大，远期数据影响小的基本原则。α越大时，由近期到远期数据的加权系数由大变小就越快，是强调新近数据的作用。例如当α=0.9时，各加权系数分别为0.9，0.09，0.009等。在极端情形下，α=1，则以往数据对预报没有任何影响。

4 灰色模型法

灰色系统理论是反模糊控制的观点和方法延伸到复杂的大系统中，将自动控制与运筹学的数学方法相结合，研究广泛存在于客观世界中具有灰色性的问题。有部分信息已知和未知的系统称为灰色系统。

但使用长数据列得到的结果与其它相比，并不占优，数据列过长，系统受干扰的成分多，不稳定因素大，反而易使模型精度降低，降低预测结果的可信度。

5 分析与比较

(1)从适用条件看，回归分析和趋势分析致力于统计规律的研究与描述，适用于大样本，且过去、现在和未来发展模式一致的预测；指数平滑法是利用惯性原理对增长趋势外推，实

现"重近轻远"的预测原则；灰色模型法是通过对原始数据的整理来寻求规律，它适用于贫信息条件下的分析和预测。

(2)从采用的数据形式看，灰色系统理论是采用生成数序列建模。回归分析法、趋势分析法均是采用原始数据建模。而指数平滑法是通过对原始数据进行指数加权组合直接预测未来值。

(3)从计算复杂程度看，相对简单的是回归分析法和趋势分析法。

(4)从适用的时间分类看，指数平滑法、灰色模型法较适宜近期预测。对中、长期预测，回归法、趋势分析法、改进型灰色模型较为合适。

德国预测中国未来30年!看后彻底震惊

德国预测中国未来30年！看后彻底震惊 德国预测中国未来30年！看后彻底震惊 2015-09-15 14:30 编辑：wyj 核心提示：2040年，东方世界的财富超过西方世界，中国人均GDP达到20万，成为发达国家。中国登月成功德国媒体预测中国未来30年，惊呆了!可能? 2016年，中日韩-东盟成为世界上最大的自由贸易区。中国成功发射载人登月航天器。首名中国女航天员成为有史以来第一个登上月球的中国人。全国超过10亿观众在中秋节亲眼目睹了现代版的嫦娥奔月。 2017年，中国宣布建成科技创新型国家，这项计划始于2005年，终于利用12年时间完成。中国产业升级初步完成，中国企业的生产线更多的设立在非洲，印度，东南亚，拉丁美洲，中国本土制造比例逐渐下降。 2018年，龙芯处理器占领国际CPU超过10%市场份额，中国国产汽车大量占领广大发展中国家市场，中国国内汽车拥有率达到20%，个人移动终端(那个时候估计不用手机了，应该是掌上电脑的感觉吧)拥有率超过80%，按照绝对数量，全部位居世界第一。 2019年，朝鲜韩国结成自由经济体，经济总量位居世界第7位。当年全球GDP排行为1美国，2中国，3日本，4

德国，5英国，6法国，7朝鲜韩国经济体，8意大利，9印度。 2020年，中国海军在东海与日本自卫队发生小规模冲突，中国海军随即占领钓鱼岛，宣布钓鱼岛为中国固有领土。并希望日方保持克制，不要使冲突升级。最终中日谈判解决争端，日本承认钓鱼岛属于中国，中国支持日本收回北方四岛之主权。 2021年，一种以学习中华礼仪，复兴中华文化为目的的仿古私塾在民间兴起。有条件的家庭纷纷送孩子去这种私塾学习古礼，古文，古文化和琴棋书画，以增加孩子的修养。以往的英语，钢琴，芭蕾，素描等等培训机构逐渐被冷落。 中国未来航母编队示意图 2022年，中国宣布启动反分裂国家法，统一台湾。五星红旗升起在台北上空，并派20万精锐部队登陆台湾维持秩序。中国政府在台湾推行一国两制，台湾体制维持不变，但是取消台湾军权，收编为中国人民军，由中央统一管理。 2023年，中国大型空间站建成。北斗卫星导航系统初步完成，从此，伽利略，GPS在中国成为纯民用，军用全部采用北斗系统。 2024年，中国第三个航母编队建成。活动区域，南海。

大数据预测：4个特征,11个典型行业

在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。 4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震 预测，还有双色球彩票。 大数据预测的典型应用领域 互联网给大数据预测应用的普及带来了便利条件。天气预报之外，还有哪些领域正在或者可能被大数据预测所改变呢？结合国内外案例来看，以下11个领域是最有机会的大数据预测应用领域。 1、体育赛事预测 世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程 64 场比赛，准确率为 67%，进入淘汰赛后准确率为 94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。 Google 世界杯预测基于 Opta Sports 的海量赛事数据来构建其最终的预测模型。百度则是搜索 过去 5 年内全世界 987 支球队（含国家队和俱乐部队）的 3.7 万场比赛数据，同时与中国彩票网站

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

中国未来九大预测

中国大趋势：中国未来十年的九大预测 2012-03-05 字号：小中大 日前，由笔者撰写的《中国大趋势4：中国经济未来十年》上市，书中提出了中国经济未来十年的九大预测： 1、世界将从“海洋时代”回归到“陆地时代” 大家不要再预测第四次科技革命，因为第四次科技革命已经来临，高铁就是第四次科技革命的主力，中国在第四次革命上已经占据先机，这点包括美国总统奥巴马在内的领袖人物已经看的非常清楚，由于政治原因，他们很难对中国进行赶超，因为高铁是公共产品，没有一个强大的政府是不可能建设成高铁的。在未来十年世界将掀起一股国家间修建高铁的热潮，这将标志着世界将由海洋时代回归到陆地时代。 在这个时代中国是具有先机的，到时候亚欧大陆将结合的更加紧密，欧洲、亚洲、阿拉伯世界的地缘政治将重新改写，阿拉伯世界的重要性将被重新凸显出来。目前中国正在与17个国家协商关于建设亚欧高速铁路网络事宜，计划在十年内修建三条高铁线路贯穿南北，连通欧亚。届时，乘坐时速超过200英里的火车，从伦敦到北京只需要两天时间。这三条计划线路分别为，一条向北延伸经俄罗斯到德国，与欧洲铁路系统会合；一条向南延展连接越南、泰国、缅甸以及马来西亚等东南亚国家；另有一条线路将连接中国与英国、新加坡、印度及巴基斯坦。目前，伊朗、巴基斯坦和印度正就铺设高铁线与中国谈判，而东南亚方向的线路已经先期在云南省开工。在工程标准方面，中国希望所有线路规格与国内高铁保持一致，越南方面已表示同意，其他国家还在协商中。这项伟大的工程在未来十年将成为现实。 2、中国将面临最后一个“黄金十年” 很多人在看空中国的人很多，既有海外的，也有中国的，但是中国的发展大潮并不会因为这些人而消退，中国民众也不能听信这些带有政治性的忽悠，中国经济未来十年仍然是“黄金十年”，当然这黄金十年，笔者主要指的是经济，而不包含民生，因为经济是经济学者可以预测的，而民生是政治，是没有规律可循的。如果我们，特别是商业人士过度恐惧，就会错判机遇，以至于丧失机遇。未来十年的机遇中国以前没有，今后也不会有。与之前相比，将来十年中国经济增加的优势首要表现在量上，中国人均GDP从十几美圆增加到4000美圆，用了六十多年，可是再增加4000美圆，或许只需几年时间，从这个角度讲，将来十年的经济增加将远远超过以前几十年的增加；假如与今后比照，将来十年中国经济增加的优势则表现在速度上，这或许是中国继续经济高速增加的最后十年。中国人均GDP到达15000美圆今后也将进入一个低速增加期。从这两个方面本人们就能够看出，将来十年是一个何等的黄金时期，这必将是中国经济“从质变到质变”的十年。 3、世界将上演“日本行情” 日本自经济泡沫破裂后，在近20年的时间内除了在1997年前后实行适度从紧的政策外，日本绝大部分时间都在实行的低利率、零利率和量化宽松政策，这是因为政府拥有大量的财政赤字，政府负债的同时，日本企业也背负了巨大债务，导致日本不能加息，因为一加息，政府和企业的还贷负担就会大大加重，从而导致经济恶化，萧条重新回归。 世界主要发达国家都面临着较高的偿债任务，而从技术上看，日本、美国以及欧盟的不少国家都已经财政破产，他们要摆脱高额的债务，除了不断的平衡预算之外，就是开动印钞机稀释债务，这都会导致这些国家将长期处于极低的利率水平，而这些国家将会出现这些资本大出逃，将逃向高利率国家进行资本套利。 4、中国将“拯救式”崛起 在人们的印象中，中国崛起必然对其他国家构成挑战，但历史并不是这样的，因为除了“挑战式崛起”之外，还有一种崛起方式为“拯救式崛起”，同样美国的崛起也不是通过“挑战式崛起”实现的，

浅谈大数据及展望未来

浅谈大数据及展望未来 XXX （班级:2班，学号:**********） 引言 早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。 有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。 大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。 在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。 1 大数据的概述 1.1 大数据的概念 大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模

科学解谜：数学模型能否预测未来

科学解谜：数学模型能否预测未来在普通人看来，数学和历史似乎是永远都挨不着边的两件事，就像文科生惧怕数字，而理科生敬畏文字。不过，偏偏却有这样的人试图用公式、数据去描述原本是用文字记录的历史。 人类社会是如何从一个个小部落演变到今天这样一个庞大 而复杂的形态，这个问题就有研究人员用数学进行了回答。近期，在《美国国家科学院院刊》上发表的一篇由美英跨学科团队合著的论文，通过数学模型研究表明，激烈的战争是大型复杂社会进化的驱动力。 推演历史 英美的研究将重点放在军事创新的传播以及生态的地理因 素的互动上。论文合著者之一美国国立数学生物综合研究所（NIMBioS）科学活动部主任、特聘教授加福利特（SergeyGavrilets）在接受《中国科学报》电话采访时表示，他们的模型是在一个通用的理论框架——文化多层次选择（CMLS）的指导下建立的。 这个理论框架是指，社会之间的竞争是社会向复杂进化的主要驱动力。因此加福利特和他的合作者们选取了战争为模型的重要参数。而在他们的数学模型中需要做的就是将战争的强度量化。 “就我们所关注的历史时期，公元前1500年～公元1500年，

可以利用与战马相关的技术的传播作为战争激烈程度的代表。”加福利特说，“同时，文化多层次选择的理论也暗示了崎岖地形作战中山区更易防守。” 他们的模型显示，在公元前1500年～公元1500年期间，欧亚非地区与“马”相关的军事技术创新主导了这些地区的 战争，比如战车和骑兵。同时，地理因素也在影响社会变革。因为生活在欧亚草原的游牧民族影响了周边的农耕民族，从而使进攻战这一形式很快传播开来。他们的研究预测，战事越激烈的地方越有可能出现更高级的社会结构。 众所周知，农业是复杂社会崛起的必要条件，但在英美联合建立的数学模型中，农业的传播虽然是必需的，却远没有成为复杂社会崛起的充分必要条件。“农业的传播并没有非常明确地解释更大型的社会崛起的时间和地点，而战争却作出了大多数的解释。”加福利特告诉《中国科学报》记者，“不过农业对文化特质发展的影响起到了阻止大型社会分裂的 作用。” 加福利特表示，这项研究之所以令人兴奋，是因为他们所还原的历史并不是在描述发生了什么，而是可以量化并精确地解释历史规律。 “大”与“小”之中 中国科学技术大学科技哲学教研部科技哲学专业教授程晓 舫近几年也一直致力于通过建立数学模型来研究历史发展

预测是大数据核心价值

预测是大数据核心价值 人们在谈论大数据的采集、存储和挖掘时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”，预测性分析是大数据最核心的功能。 大数据还拥有数据可视化和大数据挖掘的功能，对已发生的信息价值进行挖掘并辅助决策。传统的数据分析挖掘在做相似的事情，只不过效率会低一些或者说挖掘的深度、广度和精度不够。大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不 同。 大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。大数据预测无法确定某件事情必 然会发生，它更多是给出一个概率。 从天气预报看大数据预测的四个条件 在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0 为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。 大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。 4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震预测，还有双色球彩票。

实验指导书ARIMA模型建模与预测范本

实验指导书ARIMA 模型建模与预测

实验指导书（ARIMA模型建模与预测） 例：中国1952- 的进出口总额数据建模及预测 1、模型识别和定阶 （1）数据录入 打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项，在“Workfile structure type”栏选择“Dated –regular frequency”，在“Date specification”栏中分别选择“Annual”(年数据) ，分别在起始年输入1952，终止年输入，文件名输入“im_ex”，点击ok，见下图，这样就建立了一个工作文件。 在workfile中新建序列im_ex，并录入数据（点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel…， 找到相应的Excel数据集，打开数据集，出现如下图的窗口，

在“Data order”选项中选择“By observation-series in columns”即按照观察值顺序录入，第一个数据是从B15开始的，因此在“Upper-left data cell”中输入B15，本例只有一列数据，在“Names for series or number if named in file”中输入序列的名字im_ex，点击ok，则录入了数据）： （2）时序图判断平稳性 双击序列im_ex，点击view/Graph/line，得到下列对话框：

得到如下该序列的时序图，由图形能够看出该序列呈指数上升趋势，直观来看，显著非平稳。 IM_EX 240,000 200,000 160,000 120,000 80,000 40,000 556065707580859095000510 （3 因为数据有指数上升趋势，为了减小波动，对其对数化，在Eviews命令框中输入相应的命令“series y=log(im_ex)”就得到对数序列，其时序图见下图，对数化后的序列远没有原始序列波动剧烈：

模型预测控制

云南大学信息学院学生实验报告 课程名称：现代控制理论 实验题目：预测控制 小组成员：李博（12018000748） 金蒋彪（12018000747） 专业：2018级检测技术与自动化专业

1、实验目的 (3) 2、实验原理 (3) 2.1、预测控制特点 (3) 2.2、预测控制模型 (4) 2.3、在线滚动优化 (5) 2.4、反馈校正 (5) 2.5、预测控制分类 (6) 2.6、动态矩阵控制 (7) 3、MATLAB仿真实现 (9) 3.1、对比预测控制与PID控制效果 (9) 3.2、P的变化对控制效果的影响 (12) 3.3、M的变化对控制效果的影响 (13) 3.4、模型失配与未失配时的控制效果对比 (14) 4、总结 (15) 5、附录 (16) 5.1、预测控制与PID控制对比仿真代码 (16) 5.1.1、预测控制代码 (16) 5.1.2、PID控制代码 (17) 5.2、不同P值对比控制效果代码 (19) 5.3、不同M值对比控制效果代码 (20) 5.4、模型失配与未失配对比代码 (20)

1、实验目的 （1）、通过对预测控制原理的学习，掌握预测控制的知识点。 （2）、通过对动态矩阵控制（DMC）的MATLAB仿真，发现其对直接处理具有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和较强的鲁棒性，输入已 知的控制模型，通过对参数的选择，来获得较好的控制效果。 （3）、了解matlab编程。 2、实验原理 模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代提出的一种计算机控制算法，最早应用于工业过程控制领域。预测控制的优点是对数学模型要求不高，能直接处理具有纯滞后的过程，具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力，对模型误差具有较强的鲁棒性。因此，预测控制目前已在多个行业得以应用，如炼油、石化、造纸、冶金、汽车制造、航空和食品加工等，尤其是在复杂工业过程中得到了广泛的应用。在分类上，模型预测控制(MPC)属于先进过程控制，其基本出发点与传统PID控制不同。传统PID控制，是根据过程当前的和过去的输出测量值与设定值之间的偏差来确定当前的控制输入，以达到所要求的性能指标。而预测控制不但利用当前时刻的和过去时刻的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。 2.1、预测控制特点 首先，对于复杂的工业对象。由于辨识其最小化模型要花费很大的代价，往往给基于传递函数或状态方程的控制算法带来困难，多变量高维度复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性、强耦合，最优控制难以实现。而预测控制所需要的模型只强调其预测功能，不苛求其结构形式，从而为系统建模带来了方便。在许多场合下，只需测定对象的阶跃或脉冲响应，便可直接得到预测模型，而不必进一步导出其传递函数或状

16种常用数据分析方法66337

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如 何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析

准确预测企业的未来

准确预测企业的未来 (杂志刊期：2002年09月)第1页共2页 预测未来是一切商务运作的基础。利用科学理论对经济活动与发展趋势的记录进行分析，对制定企业未来发展规划至关重要。 Bob Namvar 俗话所讲的"未雨绸缪"在实际的管理工作中是必须的，但前提是建立在对企业未来发展的尽量准确的预测上，而不是漫无目的、毫无头绪的随机行为。决策者在作出一项对企业影响深远的重大决策前，必须有足够的、基于对过去的总结和对未来的展望得来的证据来支持自己。 预测当然不能象神话那样准确，但管理者对整个社会的政治、经济、文化发展态势的深入了解，对自己企业的战略、文化、产品、员工、客户、竞争对手的深刻认识，还有现代的技术手段的辅助，能让预测变得尽可能合理。 本文介绍了一些预测手段，读者可以酌情选择加以运用到管理实践中去。 现代经济理论发展迅速，首先是商业周期理论的产生、反映经济增长与倒退的各种经济指标不断建立，计算机应用分析程序的发展也日新月异。所有这些都对新型经济预测技术的发展起到了促进作用。"温故而知新"是大多数预测人员预测理念的关键。这并不意味着将来只是历史的重复，或者历史是预测未来唯一的依据。显然，社会经济

形势与全球经济发展趋势绝非一成不变。但是，采用合理的理论框架，对历史发展趋势进行分析，就能够为预测提供最充分的资料。 如何起步 如果你以前一直认为商业预测不过是凭空臆想，你就必须遵循如下步骤，才能逐渐建立起一个正规的预测程序: ●确定问题。 ●决定如何用科学预测解决问题。 ●确定需要预测的具体项目。 ●为预测工作设定适当的完成目标、解决问题的时限。 ●了解并研究其它企业过去进行类似定向预测时采用的技术与理论。 ●听取多方建议，尤其要认真研究正反两方面的意见、权衡利弊。 ●分析企业的自身条件与限制，选择相应的预测模式。 ●进行预测工作。 ●充分分析、掌握预测结果。 ●制定决策，并根据预测的结果采取相应措施。 ●实行跟踪总结，对照预测结果与实际结果的差异。 ●根据具体情况，对预测模式或技术进行相应调整。 采用以上步骤，有助于了解宏观经济的基本形势，并掌握企业常用的预测技术。商业预测技术有两种分类方法：一是按时间分类，二是按定性与定量为标准对预测技术进行归类。

MATLAB模型预测控制工具箱函数

M A T L A B模型预测控制 工具箱函数 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】

M A T L A B模型预测控制工具箱函数 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型； ⑤MPC传递函数模型。

在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC状态空间模型和MPC传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC状态空间模型之间的转换 MPC状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod()和mod2ss()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC状态空间模型函数ss2mod() 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod(A,B,C,D) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D为通用状态空间矩阵； minfo为构成MPC状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆minfo(1)=dt，系统采样周期，默认值为1； ◆minfo(2)=n，系统阶次，默认值为系统矩阵A的阶次； ◆minfo(3)=nu，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆minfo(4)=nd，测量扰的数目，默认值为0； ◆minfo(5)=nw，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆minfo(6)=nym，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆minfo(7)=nyu，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod为系统的MPC状态空间模型格式。 例8-5将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC状态空间模型。 解：MATLAB命令如下：

浅谈大数据发展现状及未来展望

浅谈大数据发展现状及未来展望 中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！ 今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。 一、大数据的发端与发展 从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格

一个可以预测未来的指标,三个案例解释存货

一个可以预测未来的指标，三个案例解释存货 提到财务指标，很多人都会说“这些都是过时了的数据”。 可真的如此吗？其实，有一个指标不仅可以描述过去，也可以成为分析未来的“水晶球”。这个指标就是——存货。 上市公司无论是囤积原材料，还是提早生产成品，都是一定程度上为未来主动或被动地做准备，而存货也就成了公司未来业绩增长的压力或者动力。 本期同样有三个案例。 罗莱家纺：去库存进行中，压力犹在 记者在采访一位纺织服装行业资深人士的时候，他就表示，零售企业经营的好坏如何，收入只是一方面，预示着未来的关键指标则是存货。 “我们普遍认为存货太高不好，当然，存货增加还有另外一种情况，就是企业看好市场所以囤积大量产品。如果当时的市场行情很好，企业的人员储备充足，能够和当年的Kappa 一样找到细分市场的空白点。那么，存货的增速超过收入增速是可以的。” 他表示，这里也有一个度，存货增速可以超过收入增速，但也不能超过太多，因为服装是时尚性产品，女装的销售周期大概是一两个月，男装是两三个月，家纺长一点是三到六个月。所以企业一般最多多备两三个月的存货，像多备半年以上的存货往往是有问题的。 这几年，纺织服装行业一直处于去库存的阶段。罗莱家纺（002293.SZ）曾一度和其他两家公司以“家纺三剑客”出现在资本市场且风光无限，但是后来因为存货的问题，而出现利润的下滑。 去年，罗莱家纺的营业收入同比增长率为-7.37%，净利润同比增长率为-13.07%。 截至去年年底，罗莱家纺的存货为6.85亿元，占总资产的比例为25.9%，而在2012年底，公司的存货为6.18亿元，占比为26.41%，可见公司的存货占比略有减少。 公司的存货主要可以分为原材料、在产品以及库存商品三大类，其中原材料的账面价值为1.87亿元，在产品的账面价值为3791.74万元，库存商品为4.6亿元，可见库存商品占到了67.25%，原材料占到了27.22%。 而对比同行业两家公司，罗莱家纺在2013年的存货与营业收入之比为27.15%，而富安娜（002327.SZ）和梦洁家纺（002397.SZ）的这项指标分别为30.76%和37.89%。

常用数据分析方法

常用数据分析方法 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X 与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差

高考作文预测：未来的我

高考作文预测：未来的我 未来的我是什么样的？谁也不知道，但你现在所做 的一切，将决定你的未来。小编为大家精心准备了《高 考作文预测：未来的我》，希望对大家有所帮助，如果 想了解更多的写作技巧请继续关注笔者系列文章。 高考作文预测： 阅读下面的文字，根据要求作文。 以“未来的我”为话题，请结合自己的体验与感悟，写一篇议论文。 要求：①选好角度，自拟标题；②不少于800字； ③不得套作，不得抄袭。 未来掌握在自己的手中【一】 很多时候，我们都徘徊在时间的长河，抬头仰望那 璀璨的星空，涌起那一丝所谓的哀愁。 读着一知半解的书，喝着黑咖啡，装着小资，累吗？ 长大的我们，有太多需要烦恼，结婚生子，生老病死。渐渐地，我们成了机器人，重复的过着每一天。

某天清晨，我睁开眼，猛地坐起，对着那纯白的墙壁，突然想到什么。就这样，我开始了旅途，游历了太 多城市，也见了太多的险恶。走在纽约街头，说着流利 的美式英，有那么一刻，感觉人生挺美好的。 我可以选择自己的未来，自由，无拘无束。而在这 个世界上，有太多的人在被迫中成长，坐着那些大人认 为有出息的事。年少的我们想过反抗，但终究没成功。 有太多人认为，好好读书，考上好的高中，再熬三年， 考上好的大雪，才是最重要的。我们以上帝视角，来俯 视这个社会，太多的勾心斗角，太多死板的规矩。很多 年以后，你会发现青春是多么美好，一味的读书，做着 自己不喜欢的事，那你要青春干什么。刚刚到了青春期，就步入成年的坟墓？ 有很多人都带着有色的眼镜去看待别人，成绩不好 就没出息？大错特错，在未来的某一刻，你潜意识里那 些没有出息人，也许比你混得好。而你名牌大学的毕业生，在无数竞争者中，挤得头破血流，为那些人打工。 现在的社会，需要太多创新的力量，那种敢于拼搏，初生牛犊不怕虎的精神。即使失败了又怎样，依旧留下 了满腔的热血。 好好想吧，别让青春留有遗憾。 致未来的我【二】

模型预测控制快速求解算法

模型预测控制快速求解算法 模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种基于在线计算的控制优化算法，能够统一处理带约束的多参数优化控制问题。当被控对象结构和环境相对复杂时，模型预测控制需选择较大的预测时域和控制时域，因此大大增加了在线求解的计算时间，同时降低了控制效果。从现有的算法来看，模型预测控制通常只适用于采样时间较大、动态过程变化较慢的系统中。因此，研究快速模型预测控制算法具有一定的理论意义和应用价值。 虽然MPC方法为适应当今复杂的工业环境已经发展出各种智能预测控制方法，在工业领域中也得到了一定应用，但是算法的理论分析和实际应用之间仍然存在着一定差距，尤其在多输入多输出系统、非线性特性及参数时变的系统和结果不确定的系统中。预测控制方法发展至今，仍然存在一些问题，具体如下： ①模型难以建立。模型是预测控制方法的基础，因此建立的模型越精确，预测控制效果越好。尽管模型辨识技术已经在预测控制方法的建模过程中得以应用，但是仍无法建立非常精确的系统模型。 ②在线计算过程不够优化。预测控制方法的一大特征是在线优化，即根据系统当前状态、性能指标和约束条件进行在线计算得到当前状态的控制律。在在线优化过程中，当前的优化算法主要有线性规划、二次规划和非线性规划等。在线性系统中，预测控制的在线计算过程大多数采用二次规划方法进行求解，但若被控对象的输入输出个数较多或预测时域较大时，该优化方法的在线计算效率也会无法满足系统快速性需求。而在非线性系统中，在线优化过程通常采用序列二次优化算法，但该方法的在线计算成本相对较高且不能完全保证系统稳定，因此也需要不断改进。 ③误差问题。由于系统建模往往不够精确，且被控系统中往往存在各种干扰，预测控制方法的预测值和实际值之间一定会产生误差。虽然建模误差可以通过补偿进行校正，干扰误差可以通过反馈进行校正，但是当系统更复杂时，上述两种校正结合起来也无法将误差控制在一定范围内。 模型预测控制区别于其它算法的最大特征是处理多变量多约束线性系统的能力，但随着被控对象的输入输出个数的增多，预测控制方法为保证控制输出的精确性，往往会选取较大的预测步长和控制步长，但这样会大大增加在线优化过程的计算量，从而需要更多的计算时间。因此，预测控制方法只能适用于采样周