预测精度测定与预测评价
2023年环境影响评价工程师之环评技术方法真题练习试卷A卷附答案
2023年环境影响评价工程师之环评技术方法真题练习试卷A卷附答案单选题（共40题）1、改扩建机场工程，现有两条跑道的机场，可布设()个监测点。
A.3～6B.6～8C.9～14D.12～18【答案】 C2、集中式生活饮用水地表水源地硝基苯的标准限值为0.017mg/L。
现有一河段连续4个功能区（从上游到下游顺序为Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ类）的实测浓度分别为0.020mg/L、0.019mg/L、0.018mg/L和0.017mg/L。
根据标准指数法判断最多可能有（）功能区超标。
A.1个B.2个C.3个D.4个【答案】 B3、某污水池发生渗漏，其地下水下游480m处有潜水含水层取水井，其含水层渗透系数120m/d，有效孔隙度40%，水力坡度0.5%，污水渗漏入含水层后，水平运移到取水井的时间是（）。
A.4dB.192dC.320d【答案】 C4、下列关于消声器的描述错误的是()。
A.消声器是一种借助阻断气流通过而降低气流噪声的装置B.消声器是一种可允许气流通过而又能有效降低噪声的装置C.消声器是一种可允许气流通过的装置D.消声器是一种可降低空气动力性噪声的装置【答案】 A5、废水使用A2/O方法进行脱氮除磷，一般要求缺氧池中的溶解氧浓度为（）。
A.小于0.1mg/LB.0.1mg/L～0.5mg/LC.0.5mg/L～2mg/LD.大于2mg/L【答案】 B6、某煤间接液化项目年操作时间8000小时，建设10台气化炉。
每年检修1次，气化炉开车时不合格粗煤气送高压火炬处理，每次持续3.5小时。
单台气化炉开车时火炬产生的二氧化硫约5t/h。
该项目气化炉开车二氧化硫年排放量约为（）。
A.210t/aB.175t/aC.50t/a【答案】 B7、某新建企业燃油锅炉的燃油量为10000t/a，柴油含硫量1%，当地环保部门分配给该企业SOA.85%B.80%C.75%D.60%【答案】 B8、技改扩建项目工程分析中，污染物排放量统计无需考虑的是（）。
《统计预测与决策》讲课资料
前言参考书目第一章统计预测概述第二章定性预测法第三章回归预测法第四章时间序列分解法和趋势外推法 4.2 趋势外推法第十三章统计决策概述第十四章风险型决策方法第十六章不确定型决策方法 13.3 决策的公理和原则一.决策的公理定义：是指所有理智健全的决策者都能接受或承认的基本原理，它们是许多决策者长期决策实践经验的总结．两个基本点： 1、决策者通常对自然状态出现的可能性有一个大致的估计，即存在着“主观概率”； 2、决策者对于每一行动方案的结果根据自己的兴趣、爱好等价值标准有自己的评价，即行动方案的“效用”. 六个公理： 1、方案的优劣是可比较和判别的； 2、方案必须具有独立存在的价值； 3、在分析方案时只有不同的结果才需要加以比较； 4、主观概率和方案结果之间不存在联系； 5、效用的等同性； 6、效用的替代性．二. 决策的原则 1、可行性原则；2、经济性原则；3、合理性原则回本章目录本章小结1、决策是对未来行动作出决定；具有三个特征、四个要素． 2、决策可从不同的角度进行分类． 3、一个完整的决策包括四个过程．4、决策的六个基本公理和决策时应遵守的三条原则．作业：第270页：1、2、3 回总目录 14.1 风险型决策的基本问题 14.2 不同标准的决策方法 14.3 决策树 14.4 风险决策的敏感性分析 14.5 完全信息价值 14.6 效用概率决策方法 14.7 连续型变量的风险型决策方法 14.8 马尔科夫决策方法小结 14.1 风险型决策的基本问题不确定型决策举例：有一工程，下月开工后如果天气好，可按期完工获利140万元，若开工后天气不好，则损失120万元. 若不开工，则无论天气如何都将窝工损失20万元. 自然状态发生的概率已知自然状态发生的概率完全未知完全不确定型决策风险型决策贝叶斯决策一. 概念所谓的风险型决策，是指根据预测各种事件可能发生的先验概率，然后再采用期望效果最好的方案作为最优方案．先验概率：根据过去经验或主观判断而形成的对各自然状态的风险程度的测算值. 简言之，原始的概率就称为先验概率. 二. 损益矩阵有三部分组成：1、可行方案； 2、自然状态及其发生的概率； 3、各种行动方案的可能结果． 11.1 预测精度的测定一. 预测精度的测定 1、预测精度的一般含义预测精度：预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与历史实际值拟合程度的优劣．如何提高预测精度是预测研究的一项重要任务。
给水系统水量预测误差分析及精度评价
0引言供水系统的作用应当是对各类用户尽可能经济地提供可靠而合乎水质要求的自来水,以满足各类用户当前、未来的用水要求。
城市供水系统用水量的变化,以及用户的用水规律有其内在的规律,主要体现在用水的周期性,包括用水量变化的年趋势性、月周期性和时周期性。
这种周期性是由于人类的生产、生活具有的规律性导致用水量变化的一种内在规律。
用水正是由于在不同时刻城市经济生产和居民生活情况的不断变动,用水量会有一定的波动。
在短期内,城市用水量的变化具有周期性,如月用水量的年周期性、时用水量的日周期性等;从较长时间来看,它又具有年增长的趋势。
这就使得城市用水量预测成为可能。
用水量预测就是根据历史用水量数据的变化规律,并考虑社会、经济等主观因素和天气状况等客观因素的影响,利用科学的、系统的或经验的数学方法,在满足一定精度要求的意义下,对城市未来某时间段内的用水量进行预测。
1产生误差原因产生城市用水量预测误差的原因很多,主要有以下几个方面:1.1进行预测往往要用到数学模型,而数学模型大多只包括所研究现象的某些主要因素,很多次要的因素都被略去了。
对于错综复杂的用水量变化来说,这样的模型只是一种经过简单化了的用水量状况的反映,与实际用水量之间存在差距,用它来进行预测,也就不可避免地会与实际用水量产生误差。
1.2用水量所受影响是千变万化的,进行预测的目的和要求又各种各样,因而就有一个如何从许多预测方法中正确选用一个合适的预测方法的问题。
如果选择不当的话,也就随之而产生误差。
1.3进行用水量预测要用到大量资料,而各项资料并不能保证都是准确可靠,这就必然会带来预测误差。
1.4某种意外事件的发生或情况的突然变化,也会造成预测误差。
以上各种不同原因引起的误差是混合在一起表现出来的,因此,当发现误差很大,预测结果严重失动态,必须针对以上各种原因逐一进行审查,寻找根源,加以改进。
2预测误差分析计算和分析城市用水量预测误差的方法和指标很多,现主要介绍以下几种:设{q 0,q n ,...,q n }为实际用水量序列,{q 0,q 1,...,q n }为预测用水量序列,则有:(1)绝对误差(Absolute Error)与相对误差(Relative Error)这是一种直观的误差表示方法,在城市用水量预测中作为一种考核指标经常使用。
高速公路沥青路面使用性能评价及预测研究
高速公路沥青路面使用性能评价及预测研究一、本文概述随着交通基础设施的快速发展，高速公路作为连接城市与地区的重要纽带，其建设与维护质量直接关系到交通的顺畅与安全。
其中，沥青路面作为高速公路的主要铺设材料，其使用性能的评价及预测研究显得尤为关键。
本文旨在深入探讨高速公路沥青路面的使用性能评价方法及预测模型，以期为路面的科学养护和合理设计提供理论支撑和技术指导。
本文将首先介绍沥青路面使用性能评价的基本概念及研究意义，明确评价指标的选择原则和评价体系的构建方法。
在此基础上，通过对现有文献的梳理和分析，总结国内外在沥青路面使用性能评价方面的研究成果和不足。
随后，本文将重点研究沥青路面的性能退化规律，探讨不同因素（如交通量、气候条件、材料性能等）对路面性能的影响机制。
通过实地调研和试验数据分析，建立基于多因素耦合的沥青路面使用性能预测模型，并对模型的准确性和可靠性进行验证。
本文的研究不仅有助于深入理解沥青路面的性能退化机理，还可为路面的预防性养护和维修决策提供科学依据。
本文的研究成果也可为新型路面材料的研发和应用提供理论支持，推动高速公路沥青路面技术的持续发展和创新。
二、沥青路面使用性能评价指标沥青路面作为高速公路的主要路面类型，其使用性能直接影响到道路的安全性和舒适性。
为了准确评估沥青路面的使用性能，需要建立一系列科学、合理的评价指标。
这些指标应能够全面反映沥青路面的各项性能，包括结构强度、路面平整度、抗滑性能、耐久性等。
结构强度是评价沥青路面使用性能的重要指标之一。
它反映了路面在承受车辆荷载作用下的抵抗变形和破坏的能力。
常用的结构强度评价指标包括弯沉、回弹模量等。
弯沉反映了路面在受到垂直荷载作用下的变形情况，回弹模量则反映了路面材料的弹性性质。
路面平整度是评价沥青路面行驶舒适性的重要指标。
平整度好的路面能够有效减少车辆行驶时的颠簸和振动，提高行车的平稳性和舒适性。
常用的平整度评价指标包括国际平整度指数（IRI）和路面平整度标准差等。
什么叫预测
什么叫预测？现代汉语词典定义：预先推测或做测定叫预测。
百渡扩展普遍定义：解释：预测，是研究和预估未来将会发生的事件及结果。
预测类似预言、占卜，前者可能是可供检测的科学方法，后者则常常无法证伪。
科学预测的定义：预测（forecasting）是预计未来事件的一门艺术，一门科学。
它包含采集历史数据并用某种数学模型来外推与将来。
它也可以是对未来的主观或直觉的预期。
它还可以是上述的综合，即经由经理良好判断调整的数学模型。
进行预测时，没有一种预测方法会绝对有效。
对一个企业在一种环境下是最好的预测方法，对另一企业或甚至本企业内另一部门却可能完全不适用。
无论使用何种方法进行预测，预测的作用也是有限的，并不是完美无缺。
但是，几乎没有一家企业可以不进行预测而只是等到事情发生时再采取行动，一个好的短期或长期的经营规划取决于对公司产品需求的预测。
科学预测的类型：按在规划未来业务方面企业使用可分三种类型的预测：经济预测（economic forecasts）、技术预测(technological forecasts)、需求预测（demand forecasts）。
1、经济预测（economic forecasts）,通过预计通货膨胀率、货币供给、房屋开工率及其它有关指标来预测经济周期。
2、技术预测(technological forecasts),即预测会导致产生重要的新产品，从而带动新工厂和设备需求的技术进步。
3、需求预测（demand forecasts），为公司产品或服务需求预测。
这些预测，也叫销售预测，决定公司的生产、生产能力及计划体系，并使公司财务、营销、人事作相应变动。
按它包含的时间跨度来分类，也有三种分类：短期预测、中期预测、长期预测1、短期预测。
短期预测时间跨度最多为1年，而通常少于3个月。
它用于购货、工作安排、所需员工、工作指定和生产水平的计划工作。
2、中期预测。
中期预测的时间跨度通常是从3个月到3年。
预测精度测定与预测评价
第十二章 预测精度测定与预测评价基本内容一、预测精度的测定1 、 预测精度的一般含义：是指预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与历史实际值拟合程度的优劣。
如何提高预测精度是预测研究的一项重要任务。
不过， 对预测用户而言， 过去的预测精 度毫无价值，只有预测未来的精确度才是最重要的。
2 、 测定预测精度的方法通常有：①平均误差和平均绝对误差；平均误差的公式为： ME =平均绝对误差的公式为： MAD =②平均相对误差和平均相对误差绝对值； 平均相对误差的公式为： MPE = 1 n y i i n i=1 y i平均相对误差绝对值的公式为： MAPE = 1 n y i in i=1 y i ③预测误差的方差和标准差；n e i 21 n 预测误差的方差公式为： MSE = = n (y ii ) 2n e 2预测误差的标准差公式为： SDE = i=1 = n 3 、 未来的可预测性① 未来的可预测性是影响预测效果好坏的重要因素， 由于受各种因素的影响， 经济现象的可预测性明显低于自然现象的可预测性。
在经济预测中， 不同的经济现象的可预测性也 存在极大的差别。
② 影响经济现象的可预测性的因素大致归类为： 总体的大小； 总体的同质性； 需求弹性和竞争的激烈程度等。
4 、 影响预测误差大小的因素经济现象变化模式或关系的存在是进行预测的前提条件， 因此， 模式或关系的识别错误； 模式或关系的不确定性及模式或关系的变化性就成为影响预测误差的主要因素。
n 1 (y i i )2i二、定量预测方法预测实证研究表明，各类预测方法之间并不存在明显的优劣，只是不同方法具有各自不同的特点，如回归预测能解释预测对象变化原因、某些预测方法更适合特定预测对象的预测等。
选择预测方法除了考虑精度、成本和方法复杂性外，还要考虑预测环境、预测时期长短和用户等因素。
1 、大型模型的预测精度并不比小模型的预测精度高；没有任何一种预测方法或预测模型会在各种情况下都比其他方法或模型表现得更好。
预测方法的选择、预测精度测定与预测评价共41页文档
预测方法的选择、预测精度测定与预 测评价
6
、
露
凝
无
游
氛
，
天
高
风
景
澈
。
7、翩翩新 来燕，双双入我庐 ，先巢故尚在，相 将还旧居。
8
、
吁
嗟
身后名ຫໍສະໝຸດ ，于我若
浮
烟
。
9、 陶渊 明（ 约 365年 —427年 ），字 元亮， （又 一说名 潜，字 渊明 ）号五 柳先生 ，私 谥“靖 节”， 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散
1
0
、
倚
南
窗
以
寄
傲
，
审
容
膝
之
易
安
。
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
什么是误差、不确定度、精密度、准确度、偏差、方差
前言如何评价分析测试数据的质量，或者说明其测定数据在多大程度上是可靠的，一直是分析工作者和管理者关心和希望解决的问题。
在日常分析测试工作中，测量误差、测量不确定度、精密度、准确度、偏差、方差等是经常运用的术语，它直接关系到测量结果的可靠程度和量值的准确一致。
传统的方法多是用精密度和准确度来衡量。
但是，通常说的准确度和误差只是一个定性的、理想化的概念，因为实际样品的真值是不知道的。
而精密度只是表示最终测定数据的重复性，不能真正衡量其测定的可靠程度。
作为一名分析测试人员，这些术语是应该搞清楚的概念，但这些概念互相联系又有区别，也常常使人不知所云。
下面小编就带大家看一下它们的区别在哪里。
测量误差测量误差表示测量结果偏离真值的程度。
真值是一个理想的概念，严格意义上的真值通过实际测量是不能得到的，因此误差也就不能够准确得到。
在实际误差评定过程中，常常以约定真值作为真值来使用，约定真值本身有可能存在误差，因而得到的只能是误差的估计值。
此外，误差本身的概念在实际应用过程中容易出现混乱和错误理解。
按照误差的定义，误差应是一个差值。
当测量结果大于真值时，误差为正，反之亦然。
误差在数轴上应该是一个点，但实际上不少情况下对测量结果的误差都是以一个区间来表示（从一定程度上也反映了误差定义的不合理），这实际上更像不确定度的范围，不符合误差的定义。
在实际工作中，产生误差的原因很多，如方法、仪器、试剂产生的误差，恒定的个人误差，恒定的环境误差，过失误差，不可控制或未加控制的因素变动等。
由于系统误差和随机误差是两个性质不同的量，前者用标准偏差或其倍数表示，后者用可能产生的最大误差表示。
数学上无法解决两个不同性质的量之间的合成问题。
因此，长期以来误差的合成方法上一直无法统一。
这使得不同的测量结果之间缺乏可比性。
不确定度测量不确定度为“表征合理地赋予被测量之值的分散性，与测量结果想联系的参数”。
定义中的参数可能是标准偏差或置信区间宽度。
《统计预测与决策》课程教学大纲
《统计预测与决策》课程教学大纲（2002年制定 2004年修订）课程编号：060070英文名：Methods of Forecasting and Decision课程类别：专业主干课前置课：统计学、概率论与数理统计、宏观经济学、微观经济学、经济时间序列分析后置课：学分：3学分课时：54课时主讲教师：白先春选定教材：徐国祥，统计预测与决策，上海：上海财经大学出版社，1998年6月课程概述：在经济和管理现象日益复杂、市场情况瞬息万变的市场环境中，在许多情况下要求对不肯定事物作出科学的预测和决策，这就必须在不完全观察资料的基础上，对所关心的指标做出可靠的估计，以便作出合适的决策. 本课程首先介绍定性预测法，具体包括德尔菲法、主观概率法、情景预测法以及定性预测的其他方法；其次介绍回归预测法，包括一元线性回归预测法、多元线性回归及非线性回归预测法；再次介绍时间序列预测法，包括趋势外推法、时间序列平滑预测法等等；最后介绍各种决策方法，具体包括风险性决策方法（包括贝叶斯决策方法）、不确定性决策方法和多目标决策方法.教学目的：通过本课程的学习，要求学生：（1）掌握各种预测与决策方法的特点、应用条件、适用场合，并能将具体的预测与决策方法应用到市场经济实践中去；（2）能应用现代化软件实现对研究对象进行预测与决策过程的复杂运算，具体包括SPSS、TSP 和EXCEL等软件的应用；（3）了解统计预测与决策学科发展的前沿.通过本课程的教学，培养学生的实际动手能力，对大型社会调查的数据汇总、分组、整理能力，对基础资料综合定量分析、研究能力.教学方法：本课程拟采用下述步骤进行教学：步骤1 以教师课堂讲授为主：教师课前对讲授内容进行精心准备，充分利用多媒体等现代化教学手段，并辅之以大量的实例，将统计预测与决策的基本概念、原理、方法讲清、讲透，特别是关于各种方法的特点、应用条件、适用场合及其必要的评价；步骤2 以学生课下练习为主：每讲完一种方法，都布置一定量的练习供学生课下作业. 通过练习，使学生确实掌握所学的各种统计预测与决策方法，同时也便于教师发现教学中的不足；步骤3 以课外辅导为主：在每一个教学周都安排一固定时段，针对学生在课堂学习及课外作业中遇到的问题，进行答疑解惑.步骤4 以实践锻炼为主：将所学的各种统计预测与决策方法运用到市场经济实践中，以激发学生学习本门课程的兴趣，同时，培养他们实际动手能力.各章教学要求及教学要点第一章统计预测概述课时分配：4课时教学要求：本章主要介绍了统计预测的基本概念、作用、原则和步骤. 通过本章的学习，要求学生掌握预测的基本概念、作用，以及预测方法的选择原则，明确一个完整的统计预测所包含的一般步骤.教学内容：第一节统计预测的概念和作用一、统计预测的概念根据过去和现在估计未来，预测未来。
01预测概述
定量预测方法的缺点在于：不能充分考虑定性因素的影响， 而且要求外界环境和各种主要因素相对稳定，当外界环境或 某些主要因素发生突变时，定量预测结果可能会出现较大误 差。 利用定性分析对定量预测结果进行必要的修正和调整，定量 预测与定性预测紧密结合、相互印证，使得预测结果更为科 学、可信。
2013-9-13
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数学模型也称为预测模型，是反映经济现象过去和未来之 间、原因和结果之间相互联系和发展变化规律性的数学方 程式。 数学模型可能是单一方程，也可能是联立方程；可能是线 形模型，也可能是非线性模型。预测模型选择是否适当， 是关系到预测准确程度的一个关键问题。 要建立数学模型，还必须估计模型参数(常数)。估计参数 的方法，除传统的最小二乘法外，还有多种专门的方法。 不同的方法可能得出不同的参数估计值，从而得到不同的 结果。
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二、统计预测的步骤
确定预测目的
搜索和审核资料
选择预测模型和方法
检验模型，进行预测
提交预测报告
分析预测误差，评价预测结果
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（一）明确预测任务，制定预测计划
预测计划包括：预测的内容和项目、预测所需要的资料、 准备选用的预测方法、预测的进程和完成时间、编制预测 的预算、调配力量、组织实施等。
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（三）选择预测方法和建立数学模型
对定性预测方法或定量预测方法的选择，应根据掌握资料 的情况而定。 当掌握资料不够完备、准确程度较低时，可采用定性预测 方法。 当掌握的资料比较齐全、准确程度较高时，可采用定量预 测方法，运用一定的数学模型进行定量分析研究。 为充分考虑定性因素的影响，在定量预测基础上还要进行 定性分析，经过调整才能最后定案。
统计决策与预测教学大纲
《统计预测与决策》课程教学大纲课程代码：090542040课程英文名称：Statistical Forecasting and Decision Making课程总学时：48讲课：48实验：0上机：0适用专业：应用统计学大纲编写（修订）时间：2017.6一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生掌握统计学预测及决策的求解原理和方法技巧；通过原理介绍、算法讲解、案例分析等，使学生建立起利用统计学的基本方法进行预测及决策的能力；使学生初步掌握将实际问题抽象成统计模型并进行模拟、决策方案和预测结果的方法，提高学生解决实际问题的能力；通过运用统计学软件^NPSS、SAS 等）"使学生具备能用计算机软件对各类预测方法及决策模型进行求解和对求解结果进行简单分析的能力。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1.基本知识：要求学生掌握预测及决策思想及课程中各基本模型的基本概念及基本原理；定性预测、回归预测及灰色预测等基本模型的功能特点以及不确定性决策、多目标决策的求解方法。
2.基本能力：培养学生逻辑推理能力和抽象思维能力；根据实际问题抽象出适当的决策模型的能力；运用预测与决策思想和方法分析、解决实际问题的能力和创新思维与应用能力。
3.基本技能：使学生获得预测与决策的基本运算技能；运用计算机软件求解基本模型和分析结果的技能。
（三）实施说明1.本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定及全国通用《统计预测与决策教学大纲》并根据我校实际情况进行编写的；2.教师在授课过程中可以根据实际情况酌情安排各部分的学时，课时分配表仅供参考；3.教师在授课过程中对内容不相关的部分可以自行安排讲授顺序；4.本课程建议采用课堂讲授、讨论、多媒体教学和实际问题的分析解决相结合的多种手段开展教学。
maxent tss评价标准
MaxEnt TSS评价标准一、对MaxEnt TSS的基本介绍1. MaxEnt TSS是一种基于最大熵理论的时间序列预测模型，主要用于处理非平稳、非线性、非高斯的时间序列预测问题。
MaxEnt TSS采用了最大熵原理，利用了完备的历史信息和自适应学习能力，能够有效地处理各种复杂的时间序列数据。
2. MaxEnt TSS在预测精度和鲁棒性方面具有明显优势，特别适用于金融、气象、环境、生态等领域的时间序列预测。
3. 评价MaxEnt TSS的标准主要包括预测精度、鲁棒性、模型解释性和计算效率等方面。
二、预测精度1. 预测精度是评价MaxEnt TSS的重要指标之一，通常通过均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标来衡量。
2. 在实际应用中，需要对比MaxEnt TSS与其他常见时间序列预测模型（如ARIMA、GARCH等）在同一数据集上的预测结果，以评估其预测精度是否具有显著优势。
3. 还可以通过交叉验证、滚动预测等方法来验证MaxEnt TSS在不同数据集上的预测精度，以消除因数据特性而引起的误差。
三、鲁棒性1. 鲁棒性指模型对数据噪声、异常值等干扰的抵抗能力，是评价MaxEnt TSS的另一个重要指标。
2. 在评价鲁棒性时，需要考虑模型对于不同程度、不同类型干扰的稳定性，以及对数据特征的适应能力。
3. 通过在不同数据集、不同时间段、不同外部环境下的实验验证，可以综合评估MaxEnt TSS的鲁棒性表现。
四、模型解释性1. 模型解释性是评价MaxEnt TSS的另一个重要标准，即模型是否能够提供可解释的预测结果和预测过程。
2. MaxEnt TSS采用了最大熵原理，其预测结果来源于完备的历史信息，因此在解释性方面具有一定优势。
3. 通过分析MaxEnt TSS的预测过程和关键因素，可以评估其模型解释性的优劣，并与其他时间序列预测模型进行对比。
五、计算效率1. 计算效率是评价MaxEnt TSS的另一个重要指标，即模型在预测过程中的计算速度和资源消耗情况。
统计预测与决策知识点考试必过
1.统计预测的概念: 预测就是根据过去和现在估计未来，预测未来。
2.三要素：实际资料是预测的依据，经济理论是预测的基础，数学建模是预测的手段3.统计预测、经济预测的联系和区别：主要联系它们都以经济现象的数值作为其研究的对象：它们都直接或间接地为宏观和微观的市场预测、管理决策、制定政策和检查政策等提供信息；统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论；主要区别：从研究的角度看，统计预测和经济预测都以经济现象的数值作为其研究对象，但着眼点不同。
前者属于方法论研究，其研究的结果表现为预测方法的完善程度；后者则是对实际经济现象进行预测，是一种实质性预测，其结果表现为对某种经济现象的未来发展做出判断。
从研究的领域来看，经济预测是研究经济领域中的问题，而统计预测则被广泛地应用于人类活动的各个领域。
4统计预测的分类：定性预测和定量预测两类，其中定量预测法又可大致分为回归预测和时间序列预测；按预测时间长短，分为近期预测、短期预测、中期预测和长期预测;按预测是否重复，分为一次性预测和反复预测5.预测方法考虑三个问题：合适性，费用，精确性6.统计预测的原则：连贯原则，类推原则7.统计预测的步骤：确定预测目的，搜索和审核资料选择预测类型和方法，分析误差改进模型，提出预测报告 8.德尔菲法：是根据有专门知识的人的直接经验，对研究的问题进行判断、预测的一种方法，也称专家调查法。
它是美国兰德公司于1964年首先用于预测领域的。
特点：反馈性，匿名性，统计性；优点：加快预测速度节约预测费用，获得不同的价值观点和意见，适用长期预测和对新产品的预测，历史资料不足或不可预测因素多时尤为适用；缺点：分地区的顾客群或产品的预测可能不可靠，责任分散，专家的意见未必完整9．主观概率法步骤：1准备相关资料2编制主观概率调查表3汇总整理4判断预测 10.情景预测法特点：1使用范围广不受假设条件限制2考虑问题全面应用灵活3定性和定量分析结合4能及时发现可能出现的难题减轻影响。
基于深度学习的地震预测方法及精度评价研究
基于深度学习的地震预测方法及精度评价研究引言地震是一种具有破坏性的自然灾害，全球每年都会发生数千次地震，给人们的生命和财产造成了巨大损失。
因此，地震预测一直被视为地球科学领域的重要研究方向。
近年来，深度学习技术的出现和发展，为地震预测提供了一种新的方法。
本文将介绍基于深度学习的地震预测方法及其精度评价研究。
一、基于深度学习的地震预测方法1. 数据处理：地震预测的第一步是数据处理。
地震数据非常复杂，包括地震波形、地面形变、震源机制、地震孕育区等多个方面。
因此，数据处理是地震预测的重要环节。
现代地震监测设备可以在现场实时采集数据，这些数据需要进行处理和分析，以便进行有效预测。
2. 特征提取：在数据处理的基础上，需要进行特征提取。
特征是指从原始数据中提取出的具有代表性的量，通常是与地震相关的物理量。
传统的特征提取方法主要是基于人工经验的特征提取算法，如小波变换、傅里叶变换等。
这些方法受到人为因素的影响，且对于不同的地震事件，需要手动设计不同的特征提取算法。
近年来，基于深度学习的特征提取方法已经得到了广泛应用，如卷积神经网络、循环神经网络等。
这些方法可以自动学习数据中的特征，大大降低了人工干预的难度。
3. 模型建立：在特征提取的基础上，需要建立一个地震预测模型。
现代深度学习算法的发展，特别是神经网络模型，为地震预测提供了一种有力工具。
神经网络模型可以自动学习数据中的非线性关系，具有高度的灵活性和泛化能力。
基于神经网络的地震预测模型包括卷积神经网络、循环神经网络、深度置信网络、自编码器等。
4. 模型优化：在地震预测模型建立完成后，需要对模型进行优化。
优化过程通常包括调整模型结构、优化算法、超参数调节等。
优化的目标是提高模型的预测性能和泛化能力，减小预测误差。
5. 模型训练：在模型优化完成后，需要对模型进行训练。
地震数据通常是非平衡的，正负样本比例极不均衡，模型训练过程需要考虑到类别不平衡的问题。
模型训练中，可以采用交叉验证、正则化、提前停止等技术来提高模型的泛化能力。
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• 当回归模型用于3个或3个季度以上的时间范围 预测时,其预测精度明显下降。
McNees: 他得出了与Spivey和Wrobleski相反的结论
• 时间序列用于1年内的短期预测的精度优 于回归模型预测，至于1年以上的预测， 回归预测的精度则要好一些。
•回归模型能够提供更多的有关影响预测对象变化的 因素信息，能够更好地揭示预测对象变化的原因。
2
时间序列预测模型的预测精度
Makridakis等人得出的结论
✓追求其短期预测精度的极大化，最好选择时间序列预测模型 ✓提高模型的复杂程度后，其预测精度并不会自动提 高，因 此，模型简单并不是缺点，而是一个优点； ✓ 时间序列预测模型一般都比较简单且成本较低,应该有更 广的应用范围； ✓ 某些复杂模型在特定情况下，其预测精度会高于简单模型； ✓ 组合预测模型具有较高的预测精度。
1 关于预测精度的几类典型问题
➢对某一特定经济现象的预测，系统的预测 分析能提高多少预测精度?
➢对于某一特定经济现象的预测,如何才能 提高预测精度?
➢在已知某一经济现象的预测精度存在提高 的可能的情况下,如何选择合适的预测方 法?
1 测定预测精度的方法
➢ 平均误差和平均绝对误差 平均误差的公式为：
• 进行预测的前提条件：预测对象存在某种 模式或关系，且这种模式或关系已被正确 识别。
2
影响因素
• 影响经济现象的变化模式： （1） 人类行为的变化无常； （2）人类有能力通过自身的行为影响未来事 件的发生与否。
时间越长，经济现象的变化模式或关系改 变的可能性就越大。
3
影响预测误差大小的因素
预测误差指由于预测与实际结果的偏离， 所产生预测值与实际结果的偏差。
n
ei
ME i1 n
平均绝对误差的公式为：
n
ei
MAD i1 n
➢ 平均相对误差和平均相对误差绝对值
平均相对误差的公式为：
MPE 1 n yi yˆi n i1 yi
平均相对误差绝对值的公式为：
1 n
MAPE
yi yˆi
n i1 yi
➢➢预预测测误误差差的的方方差差和与标标准准差差
第十二章
预测精度测定与预测评价
组别 组员
第三组
刘洋 王宇君
刘晓婷 左旭阳
第一节
预测精度的测定
1
预测精度的测定
2
未来的可预测性
3
影响预测误差大小的因素
1 预测精度的测定
是指预测模型拟合的好坏程度，即由预 测模型所产生的模拟值与历史实际值拟合 程度的优劣。
如何提高预测精度是预测研究的一项 重要任务。不过，对预测用户而言，过去 的预测精度毫无价值，只有预测未来的精 确度才是最重要的。
预测实证研究表明，各类预测方法之
1
间并不存在明显优劣,只是不同方法具
1
有各自不同的特点 ；
回归预测和时间序列预测是两类不同
的定量预测方法，它们根据不同的角
2
度对经济现象进行预测，回归预测注
重分析影响预测对象的各因素所造成
的影响，而时间序列预测则根据预测
对象本身的历史数据来预测其未来。
有争议的结论
Spivey 和 Wrobleski:
第二节
定量预测方法的比较
1 因果预测的精度
2
时间序列预测模型的预测精度
3 回归预测与时间序列预测精度的比较
1
定量预测方法的比较
一、因果预测的精度 大家的结论 • 大型模型的预测精度并不比小模型的预测精度高；
• 没有任何一种预测方法或预测模型会在各种情况 下都比其他方法或模型表现得更好；
因果预测的优势
统计学中的误差也称残差。只要预测值位
于置信区间内，它就不算是真正的误差。但我 们通常将偏差当作误差。而因为经济现象的复 杂性、人类行为的易变性、行动与结果的时滞 性等因素，预测误差不可避免。
3
影响预测误差大小的因素
2 模式或关系的不确定性 31 模模式经式或济或现现关象象系之模的间式识关及别系现错的象误变之化间性的关系往 往是不在确在某定经种的济经，领济尽域现管内象可，本以模身识式并别或不这现存种象在模之某式间种或模 关的式系关或变系关化是系的经的一常情般变况规化下律且，，往不现往管象不是的可定变预性化测预也的测总，还是是 围模定绕式量这或预种现测一象，般之都规间有律关可而系能波的替动变这，化种统能类计够型建产的模生经也较济可现 以大象使的建其预立模测某型误种反差不映，切现而合象且实过事际去先的的较模这难型种预。一测不般能规正律确 并的使识随别机现误象差和达想到象最之小间，的但关并系不，能也保会证产其生 未极来大预的测误误差差。分布规律维持不变且不超过 某种限度。
组合预测：
组合预测是一种将不同预测方法所得的 预测结果组合起来形成一个新的预测结果的 方法。
组合预测有两种基本形式：
一是等权组合，即各预测方法的预测值 按相同的权数组合成新的组合预测值；
二是不等权组合，即赋予不同预测方法 的预测值的权数是不一样的。组合预测通常 具有较高的精度。
3 回归预测与时间序列预测精度的比较
预测误差的方差公式为：
n
MSE
ei 2
i 1
n
1 n
n
( yi yˆi )2
i 1
预测误差的标准差公
i 1
n
1
n
n i 1
( yi
yˆi )2
预测误差的方差比平均绝对误差或平均 相对误差绝对值能更好地衡量预测的精确度。
1 测定预测精度的方法
2
未来的可预测性
• 未来的可预测性是影响预测效果好坏的重 要因素，由于受各种因素的影响，经济现 象的可预测性明显低于自然现象的可预测 性。在经济预测中，不同的经济现象的可 预测性也存在极大的差别。
• 无论何种情况，都不能对简单模型抱有任何偏见， 在某些情况下，某些简单模型甚至能提供最高的预测 精度；
• 选择预测方法考虑精度、成本和方法复杂性
•预测精度与时间范围、数据类型、精度测定标准有 关。
•选择合适的时间序列方法考虑预测环境、预测时期 长短和用户等因素。
•模拟法是唯一可以用来比较各种不同方法精度，并 为特定预测对象选择最合适预测方法的方法
刘洋 王宇君
第三组
刘晓婷 左旭阳
谢谢您的聆听