时间：2022-10-16 04:55:21
随着计算机技术的蓬勃发展和广泛应用，计算机辅助教学管理也日趋普及。计算机辅助高等教育评估是其中一个比较新的分支，它的出现不仅改善了教育评估方式，而且有力地促进了传统教育评估方法向高效率、高质量和更加准确可靠的方向转变，促进了教育评估系统的改革，推动了教育评估方法的更新。教育评估是高等教育活动中一个非常重要的方面。而建筑工程专业毕业设计(论文)工作则是本科生培养中一个至关重要的环节，做好本科生毕业设计(论文)评估工作，有助于改进建筑工程专业本科生的培养。遗憾的是，多年来对本科生毕业设计(论文)评估工作普遍重视不够，或者虽然重视，却仅仅停留在定性评价的阶段，缺乏准确可靠的评价标准，所有这些都不同程度地影响了本科生毕业设计(论文)工作的质量。在这种情况下，将计算机引人本科生毕业设计(论文）评估活动中来，可以大大改善这种状况。计算机具有存储量大、可连续工作等特点，而且利用计算机处理评估材料，获得评估结果，具有速度快、效率高、结果可靠的特点，只要指标体系建立合理，计算机能不受任何人为因素的干扰，提供给教学管理人员实事求是的结果，成为他们工作中得力的助手。为此，我们开发研制了建筑工程专业毕业设计(论文)计算机辅助评估预测系统（以下简称评估预测系统)。
二、评估预测系统的开发研制
(一）基本原理与方法
如何实现评估过程从定性到定量的转变，是开发研制该系统的关键所在。我们依据高等教育评估的原理，采用模糊综合评价的基本原理和方法，给出了建筑工程专业毕业设计(论文)评估的量化模型，具体步骤如下：
1.建立毕业设计(论文）评估指标体系。一级指标分为教师、学生、选题、客观条件四个方面。各方面再细分则为二级指标，如：教师方面分为准备工作、课堂讲授、出勤率、答疑情况、教学方式、教师职称等六个方面；学生方面分为学习态度、平时成绩、计算书完成情况、图纸完成情况、创新情况、译文完成情况等六个方面；选题方面分为结构类型、课题新颖程度、计算机应用合理程度、题目性质、外文资料、创新性等六个方面；客观条件分为设计教室、绘图仪器及图板、机房及出图设施、每位教师指导学生人数等四个方面。
2. 设立评价等级V，V=1好(VI)，较好(V2)，—般(V3)，较差(V4)|。
3. 构造单因素评判矩阵R，
其中，R中每一个元素rij表示第i个评价因素对第j个评价等级的隶属度。
4. 设立各评价因素权重集A，例：一级指标权重集八=(0_35，0.35，0.15，0_15)，八的取值可根据经验，并依据以往各届毕业设计(论文）评估结果经反复试算确定。
5.计算综合评判矩阵
6.对各级指标体系重复步骤
7.计算测评结果
求得最终评判矩阵B该量化模型针对毕业生总体进行评估，评价毕业生的综合质量，改变了过去仅片面地对个人进行评估的状况。
(二）评估预测系统的计算机开发语言
系统采用流行的Windows人机交互式界面，力争做到界面友好，操作方便。根据本系统的特点和具体要求，我们选用了Windows环境下的VisualBasic5.0可视化编程语言开发本系统。VisualBasic5.0是微软公司开发的功能十分强大而又简单易用的可视化编程环境，编程速度快，界面质量高，是编写Windows应用程序的最佳选择。使用VisualBa¬sic语言开发本系统充分体现了本系统处理数据、信息快捷方便的特点。
(三）评估预测系统的总体结构
在Windows操作系统下安装本系统后，启动系统，进人主菜单，依据界面提示您就可以轻松完成评估工作，系统主框图如下：
三、评估预测系统的优点
1. 量化评估，提前预测，动态管理。该计算机辅助评估预测系统能够对毕业设计(论文)工作方案可能取得的效果进行预测。教学管理人员只要依据该系统的提示输人各项有关毕业设计(论文)工作方案的参数，系统随即能计算出毕业设计(论文)工作的成绩，从而对各项工作方案的结果作出预测。通过反复改变参数——计算成绩，教学管理人员就能够发现各种方案的优缺点，即哪一项安排对毕业设计(论文)工作是有利的，如果实施下去会取得好的工作效果；哪一项安排对毕业设计(论文)工作是不利的，实施下去必将导致毕业设计(论文)工作成绩下滑。这种预测如果安排在毕业设计(论文)工作开始之前，管理者就能有效地对毕业设计(论文)方案进行调整，从而获得满意的效果。我们将99届与往届的工作方案作了一下比较，发现由于老教授退休较多，本次毕业设计年轻教师比例上升，但年轻教师职称偏低，讲师居多，教授、副教授比例严重下降，用该系统初步预测发现毕业设计整体质量将要下滑。根据这个信息，系学术委员会马上采取措施，对年轻教师提出更高要求：指导教师中讲师一级必须具有硕士学历，且应有一定的工程实践经验，在课题选择及指导上必须具有较强的创新性，最后经系学术委员会严格审查后方可上岗。再用本系统预测后发现，毕业设计(论文)工作最终得分并未降低，反而稍有提高。目前，99届毕业设计(论文)工作已经结束，最终得分的确较98届有所提高，与系统预测结果吻合较好。
2. 有效监督，对症下药。毕业设计(论文）工作进行到中期时，系里为了加强对毕业设计(论文）工作的监督管理，一般要求安排一次中期检查。该检查能发现一些问题，但对这些问题造成的结果却很难预知。这样的话，发现缺点往往不能及时纠正，任其发展下去必将导致不良后果。这时，如果用该计算机辅助评估预测系统进行一下“中期评估”，各种问题可能导致的结果将一览无遗，且该系统会帮助教学管理人员清楚地发现各种导致毕业设计(论文）工作成绩偏低的原因，从而有针对性地，高效率地对缺点进行纠正，对优点给予肯定，保证毕业设计(论文)工作顺利进行，最终取得优异成绩。例如，99届某老师所带设计组，由于指导教师出勤率过低，中期检查时系统评估预测该设计小组成绩偏低，系领导马上对指导教师进行了批评教育。由于纠正及时，最终这个小组成绩达到了总体平均成绩。
3.总结校核，公平合理。毕业设计(论文）工作结束后，系里要对指导教师、学生的工作学习成绩进行评定。由于诸多非客观因素的影响，结果往往难以做到公平合理。此时借助该系统对毕业设计(论文)工作的成绩进行校核评估，可使毕业设计(论文)成绩评定1：作更加公平合理。该软件是“诚实的检查官”，只要输入的各项参数正确，系统将实事求是地予以评分，这就摒弃了人为因素的干扰。
关键词 负荷预测 灰色理论 短期 GM（1，1）
中图分类号：TM 文献标识码：A 文章编号：1009-914x（2014）08-01-01
0 前言
电力负荷预测是电力系统调度、用电、计划、规划等管理部门的重要工作。有效地提高负荷预测结果，有利于计划用电管理，有利于机组检修计划和合理安排电网运行方式，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设计划，有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。因此，负荷预测已经成为实现电力系统管理现代化的重要内容之一。
负荷预测的和心问题是预测的技术方法，或者说是预测的数学模型，随着现代科学技术的快速发展，负荷预测技术的研究也在不断深化，各种各样的负荷预测方法不断涌现，从经典的单耗法。弹性系数法、共计分析法，到现在的灰色预测法、专家系统法、模糊数学法以及神经网络法、优先组合法和小波分析法，他们都有各自的研究特点和使用条件，不弄清其模型结构和使用范围而盲目地生搬硬套，可能不会取得理想的预测效果，反而事倍功半。
1 电力系统短期负荷
电力负荷预测中经常按时间期限进行分类，通常分为长期、中期、短期和超短期负荷预测[1]。通常长期负荷预测以年为单位，指10年以上的符合预测；中期负荷预测以年为单位，指5年左右的负荷预测。中长期负荷预测母的在于辅助决定新的发电机组的安装与电网规划、增容和改建。
电力短期负荷预测以月为单位的预测，指一年之内以负荷预测；同样可以以周、天、小时为单位的负荷预测，用来预测未来一个月度、一周、一天的负荷情况，并能够预测未来一天24h中每个时间段的负荷情况[2]。意义在于指导燃料供应的计划；提出运行中的电厂出力预告，提前估计发电机组的出力变化；有助于合理安排机组的启停和检修，在一定程度上提高了经济性，降低选择储备容量。
超短期负荷预测指未来1h、0.5h甚至10min的预测。其意义在于能够应用计算机在线控制电网、按预测发电量合理安排运行方式，进而降低发电成本。
2 基于灰色系统理论的模型的负荷预测方法
2.1 GM（l，l）模型建模机理
灰色模型（GREY MODEL，缩写GM）。灰色建模的思想是用原始数据序列作生成数后建立微分方程。由于系统被噪音污染后，所以原始数据序列呈现出离乱的情况，这种离乱的数列是一种灰色过程，对灰色过程建立模型，称为灰色模型[3]。灰色系统理论其所以能够建立微分方程型的模型，是基于下述概念、观点和方法。
（1）灰色理论将随机变量当作是一定范围内变化的灰色变量，将随机过程当作是在一定范围、一定时区内变化的灰色过程。
（2）灰色理论将无规律的原始数据经生成后，使其变为较有规律的生成数列再建模，所以GM模型实际上是生成数列模型。
（3）灰色理论按开集拓扑定义了数列的时间测度，进而定义了信息浓度，定义了灰导数与灰微分方程。
（4）灰色理论通过灰数的不同生成方式，数据的不同取舍以及参差的GM模型来调整、修正、提高精度。
（5）灰色理论模型基于关联度的概念及关联度收敛原理。
（6）灰色GM模型一般采用三种检验，即参差检验、关联度检验、后验差检验。参差检验是按点检验，关联度检验是建立的模型与指定函数之间近似性的检验，后验差检验是参差分布随机特性的检验。
（7）对于高阶系统建模，灰色理论是通过GM（1，N）模型解决的。
（8）GM模型所得数据必须经过逆生成作还原后才能使用。
2.2 GM（l，1）模型描述及建立
5 结论
1. 通过灰色模式GM（1，1）成功预测出黑龙江电网未来24h的电力负荷情况，并通过matlab绘制出其负荷曲线
2. 在电力系统灰色负荷预测中的应用结果表明，这一方法在提高灰色系统建模精度方面有相当的优越性，预测结果比常规灰色模型有很大的改善。
参考文献
[1] 赵希正.中国电力负荷特性分析与预测.中国电力出版社，2002.
[2] 陈志业，牛东晓，张英怀 等.电网短期负荷预测的研究.中国电机工程学报1995，15（l）：30-35.
[3]康重庆等.灰色系统参数估计与不良数据辨识.清华大学学报，Vol.37.No.4：72～75.
【关键词】交通安全;灰色马尔可夫;安全预测;模型
1灰色马尔可夫系统理论
灰色系统是部分信息不充分、不完全的系统，灰色系统理论即在部分已知数据的基础上，通过开发、分析获取有价值的信息，以完成对系统行为的控制以及优化。马尔可夫预测理论则相对适用于数据序列随机波动性较大的问题，考虑道路交通事故预测其呈现非平稳随机变化过程，因而可以利用马尔可夫理论进行事故的预测，且可以将灰色系统理论以及马尔可夫理论相结合来进一步提升模型的预测可靠性：灰色系统理论可对道路交通安全时序变化趋势进行预测，而马尔可夫理论则可用于转移概率的确定。马尔可夫理论对于随机的动态系统的评估依据是系统状态间的转移矩阵，通过转移概率反映的状态间的转换规律来对系统发展进行评估预测。
马尔可夫随机过程理论将系统将来所处的状态归根于系统现在所处状态：假设对于随机过程M（t），过程中t0时刻状态已知，则系统后续过程的状态均只与t0时刻状态有关，因此马尔可夫理论具有较强的无后效性。
马尔可夫理论中，状态转移概率指的是系统的发展过程中，从某一状态至另一状态转变的可能性。若在系统发展过程中可出现n个可能状态，记作M1、M2、M3、…、Mn，则系统状态转移概率即指系统从任一状态Mi出发转移至下一状态Mj的概率，记作Pij，若经k步转移至Mj，则其转移概率可记作Pij（k），此时与初始时刻无关，对于状态转移概率矩阵的计算通常采用频率近似概率的思想进行。
灰色马尔可夫预测模型结合了灰色理论以及马尔可夫理论的各自优势，做到优势互补，能够提升对于过程分析的预测精度。其模型预测流程图如下图1所示，模型的基本思想：首先基于GM（1， 1）模型算得原始序列M合值及残差（相对值），然后对于得到的残差序列进行状态划分，计算状态转移概率，得到残差相对值序列中分别对应的状态，并在此基础上，建立灰色马尔可夫预测模型进行预测。
图1 灰色马尔可夫预测模型流程图
2道路交通事故灰色马尔可夫预测模型
2.1建立道路交通事故GM（1， 1）模型
考虑到交通事故发生的随机性以及不确定性，因此交通事故各项数据也具有极强的随机性，可采用累加或累减的统计方法进行初始数据的处理，寻找其数据内部规律。假设t序列的交通数据原始序列为x（0），则{x（0）（k）}=
{x（0）（1）、x（0）（2）、…x（0）（n）}，对于原始数据序列进行累加统计处理，可得到如下数据序列：
然后在处理数据的基础上，进行建模计算：首先建立灰色预测模型的微分方程
微分方程中系数a、b依据最小二乘法确定。对于上述微分方程进行求解，可获得相应系数，对其还原处理，得到：
文章对于近10年间我国道路交通事故10万人口死亡率作为分析研究对象，在获取原始数据序列的基础上，通过最小二乘算法计算道路交通事故GM（1， 1）模型中的a及b，算得a=-0.04，b=3.89，将数据分别代入上式，计算得：
2.2状态划分
状态划分需依据实际系统进行数据序列的合理划分，传统分析方法如均值―均方差分级法等对于数据序列的数据量要求较大，目前应用的方法包括样本均方差法以及聚类分析法，这两种方法较符合统计建模特性。在实际应用过程中，对于分析数据较少的情况可采用离差平方和法，对其类间评价分析可利用欧式平方距离的方式，相较于传统分析方法更为可靠、高效。
根据本实例所选取的研究对象：近10年间我国道路交通事故10万人口死亡率，采用层次聚类法进行状态划分，划分依据为实际量与拟合量的相对百分比值，得到的划分结果如下表（见表1）所示：
表1 道路交通事故10万人口死亡率状态划分表
状态编号 M1 M2 M3
实际量与拟合量的相对百分比值 0.89―0.97 0.97―1.06 1.06―1.15
2.3状态转移概率计算
在状态划分的基础上，计算状态转移概率矩阵：
2.4道路交通事故灰色马尔可夫预测
依据所得状态转移矩阵，即可进行道路交通事故的预测，同样以道路交通事故死亡人数为例，对于道路交通事故的灰色马尔可夫预测模型的预测精度进行检测。依据我国道路交通事故所致死亡人数的逐年统计表，对于未来几年的道路交通事故所造成的死亡人数进行预测，首先需依据状态划分确定待预测的时间处于何种状态，并依据状态转移概率的确定方法，对于状态转移概率矩阵进行分析研究，在确定好转移时长的基础上，可预测特定时间内的道路交通事故导致的死亡人数。通过对比发现，灰色马尔可夫模型对于道路交通事故预测的精度以及可靠性均优于GM模型。
3结论与展望
灰色模型以及马尔可夫模型均有其各自的特点，实际应用过程中均有其局限性。本文在对道路交通事故发生的预测过程中，将二者有机地结合起来，做到优势互补，使得优化后的分析数学模型更符合客观实际，并且实际预测应用中也发现，灰色马尔可夫模型的应用可体现预测对象的实际波动特性;
道路交通事故为白色信息与黑色信息的统一体，考虑其系统的复杂性以及不确定性，可应用灰色理论进行分析研究，但此类分析方式仅适用于简单、短期系统预测，而对于长期的事故预测需考虑事故的波动因素，因此，作为一种有效的建模分析方式，灰色马尔可夫模型对于事故的预测以及安全管理工作开展具有现实意义。
关键字：统计学专业；统计软件；教学改革
G642
统计学相关课程的课堂教学模式，一直是教师探讨的重点，以提高教学效率为主采取一系列新的教学方式。激发学生主观学习思维，面对统计学中各个知识点能够通过借助统计软件平台，有效促进自我学习能力，达到教学的真正目的。
一、《统计预测与决策》课程设置及教学问题
决策是经济研究及管理中的关键要素，而预测又是决策的一大前提。《统计预测与决策》这门课程对于研究经济及管理至关重要，做为统计学专业的必修课程，重视学生的综合性培养。使得学生在面对社会经济问题时，能够快速建立统计思维模式，具有实践意义。
而如今教学面临诸多困难，很多学生在接受《统计预测与决策》课程知识时，感到学习吃力。导致这一因素的原因有很多，首先有些学生没有足够的相关知识基础，当课程要求理论和实践结合时，会有些力不从心。另外，《统计预测与决策》安排的课时较少，使得学生不能保证足够时间的深入学习。最后就学生本身而言，其对于相关课程缺乏学习的兴趣，影响教学质量。
就《统计预测与决策》这门学科来看，其知识内容涵盖的很广，不仅包括数学、统计学还有经济学，不容易被学生理解。复杂多向的学科，需要重视基础理论的坚实教学，另外为培养综合性素质人才，兼顾统计学专业学生在面对经济管理问题时，合理运用统计预测与决策方法进行问题的解决。全面培养学生问题的处理能力，在教学改革中一直具有一定的研究意义。
二、探索教学改革新模式
对于统计预测与决策教学改革，深入分析相关模式的应用，在教学中探索课程教育的最大价值。面对教学改革带来的挑战，实施科学有利的教学方法，是提高统计学教学质量的前提。
1.经典案例教学法
为了提高学生的学习兴趣，在教学中使用之前发生过的生活中一些经典的案例，可以利用时下最热的事点引入课堂知识教育，提高经济或管理领域学生主动学习的心态。学生通过案例进行自我分析，发现其中的问题并参与到问题的解决中，可以提高学生的自信心。结合统计学专业知识培养学生的个性化发展，提高《统计预测与决策》课程的实践性。
2.实验教学辅助法
理论是实验教学的前提，而实践教学会更有效地提高学生的学习能力。为了加深学生对《统计预测与决策》课程理论知识的彻底掌握，根据课改要求在课程教学中，为学生提供更多的上机机会，在实验课上学生一人一机，通过自己收集或教师给定的经济数据，进行自作分析统计相关计量结果。结合统计软件的应用，熟练掌握课堂知识并进行训练。提高学生思维能力，在实验中发现易错的环节，并及时改正。问题的发生是学习的开始，加深薄弱环节的处理，教师辅助完成任务，巩固学生理论知识的运用，加深理论印象的同时激发学生主动学习的热情。
3.任务驱动法
让学生参与到课程的学习中是提高教学效率的重点，教师通过指定一些学习任务对学生产生“驱动”作用。通过一些客观存在的经济问题，引发学生自我思考的能力，激发学生运用其自身思维方式寻找答案，在实践中发挥理论价值。从实际出发，学生对问题展开分工、整理、方案实施等过程，经过对实际问题的自我处理，主动的参与到课程的教学过程中。在整个过程中形成自我处理问题的能力，相关知识理论的掌握也水到渠成。
三、借助统计软件实训平台实施教学改革
1.件实训目的
为了更进一步促进学生对统计学数据的处理能力，考虑通过统计软件实训平台，提高学生对《统计预测与决策》课程知识的加强巩固。通过统计软件实训培养学生发现问题、解决问题的基本能力，提高最理论知识的加深认识，建立自我解决问题的思维方式，为学生面对实际问题时可以快速进行分析处理，在经济或管理中得到更大价值的应用。
2.统计软件实训的现状
统计软件数据文件的建立与编辑，经济系统的多元线性回归分析，经济系统的聚类分析，统计质量控制图。以上是统计软件实训的四个主要内容安排，配合课程需要将理论与实训紧密结合，是当下统计学教育的专业建设需求。
3.统计软件实训平台教学时间安排
根据《统计预测与决策》课程的具体安排，进行统计软件实训。教师需要详细记录课时信息及进度，按照具体教学模块安排软件实训，使得学生紧密结合理论的同时借助统计软件实训平台，有效强化预测与决策的综合能力。统计软件实训平台会根据学生不同学习程度，有效推动学生的学习主动性。
4.统计软件实训成绩考核
应该将统计软件实训的考核成绩设置入整体课程考核中，重视软件实训在课程中的应用。将课时实训与理论紧密结合，“趁热打铁”可以巩固《统计预测与决策》课程知识点，有利于提高学生更全面、扎实的学习功底。激发学生对统计学的概念性理解，面对生活中的问题可以快速进行处理。
四、统计软件实训平台在教学中的改进
1.实训平台形式选择
教师应该考虑根据学生们在实训中的一些意见或实训报告，在实训中使用更容易符合学生需求的实训形式。其中验证性形式和综合实训形式，是课堂实训重点采用的实训形式。操作性较强、独立性较强的内容一般适合验证性试验。在系统上更具优势的综合性实训形式，与前者相得益彰，教师根据课时结合实训形式，有效提高教学质量。在实训中通过统计软件实训平台，了解学生对知识掌握的程度，适时调整实训形式保证统计软件的高效进行。
2.实训时间的安排
由于《统计预测与决策》课程具有复杂性和实践性这些特点，对于软件实训的时间安排，应该考虑适当增加。学生在足够的时间里可以继续探索相关领域的扩展性知识，提高学生具体分析能力，培养综合素质的提升。通过统计软件实训平台的进一步延伸，学生快速适应实训环境，体现课程教学改革发展的正确方向。
五、结束语
将统计软件实训做为改革任务，实现统计学下课程教育的有效性，丰富了学生的认识和思想范围。充分改革教学模式，激发学生对《统计预测与决策》课程学习的兴趣感，主动参与到课程问题探索，发挥课程学习的最大价值。经过调查发现，通过统计软件实训平台介入教学，优化了教学模式，帮助学生在实际中培养逻辑思维、统计分析、解决问题等综合能力。
参考文献：
[1]王桂梅.浅谈计算机实训室建设和管理[J].软件.2014（03）.
[2]廖伟文.高校计算机实训室管理模式的应用研究[J].经营管理者.2016（11）.
为增强海上交通运输安全，运用灰色系统理论中的加权灰色关联分析和预测的基本原理，改进关联系数的计算方法，并考虑各序列因子在不同点处的权重差异，对辽宁水域2007―2013年的船舶交通事故进行分析.建立该水域船舶交通事故总数与事故类型及发生时间的关联矩阵，根据得到的加权灰色关联度寻求事故的发生规律.将传统灰色关联理论与加权灰色关联理论的关联结果进行对比，验证加权灰色关联理论具有较好的精确性和层次性.建立船舶交通事故总数的预测模型，并对该水域的交通形势进行预测，同时将预测模型结果与实际数据相比较，得到模型预测精度，证明该模型合理、可靠，可以为海上交通事故的预防提供指导和借鉴.
关键词：
海上交通事故； 灰色理论； 加权灰色关联理论； GM（1，1）预测模型； 辽宁水域
中图分类号： U698.6
文献标志码：
0 引 言
作为东北亚经济圈的中心地带，辽宁水域成为该地区经济的重要增长源.辽宁水域包括大连海区、营口海区、丹东海区、锦州海区、葫芦岛海区和庄河海区，水域宽广，港阔水深，地理条件十分优越.然而部分水域水文条件复杂，气象环境恶劣，航道淤浅，致使海上交通事故频发，给当地经济发展带来了一定的负面影响.因此，需对该水域的海上交通事故进行分析，找出其主要致因并进行预测，为预防海上交通事故提供借鉴.然而，海上交通事故成因复杂，涉及因素众多，各因素间缺乏明确的内在联系，为克服以上问题，用灰色系统理论对该区的交通事故进行分析预测，弥补传统分析方法的不足[1].
1 加权灰色关联和预测的基本原理
1.1 传统灰色关联理论
1.2 加权灰色关联基本原理
1.3 灰色GM（1，1）预测模型
1.4 灰色GM（1，1）预测模型的检验
2 辽宁水域海上交通事故致因的加权关联分析
2.1 事故总数与事故类型的关联分析
从得到的计算结果可以看出，辽宁水域海上交通事故类型与事故总数关联度的密切顺序为碰撞>触碰>搁浅>其他>火灾/爆炸>自沉>操作污染>浪损>触礁>风灾，与直观分析的结果相一致.碰撞仍是引起海上交通事故的主要根源；触碰、搁浅其次；火灾/爆炸与事故总数的关联度较弱；自沉、操作污染、浪损和触礁等与事故总数的关联度更小.由此可见，人为因素是引起该水域碰撞、触碰、搁浅等海上交通事故的主要致因.
根据传统的灰色关联理论，由式（1）和（2）计算得出辽宁水域2007―2013年事故总数与碰撞、搁浅等事故类型的灰色关联度γ′i（i=1，2，…，10）为
从上述计算结果可知，辽宁水域海上交通事故类型与事故总数关联度的密切顺序为碰撞>搁浅>触损>自沉=其他>火灾/爆炸>操作污染>触礁>浪损=风灾.
对比这两种计算方法得出的结果，并结合表2的统计数据，可以看出加权灰色关联理论得出的排序结果与事故统计数据更加吻合，且排序层次更加清晰.这是因为传统的灰色关联理论并没有考虑各因子的权重差异，将各因子按照等权重处理.实际上，各序列因子在整体数据系统不同点处的权重是不同的，各点关联系数相对于其平均值的波动对关联度有一定影响.
2.2 事故总数与月份的关联分析
从上面的关联度矩阵和图1可以看出，5月份与事故总数的关联度最大.3―5月份和11，12月份与事故总数的关联度均较大.根据图中折线可知该水域交通事故数随时间的走势：从1月开始事故数量开始增加，直到4，5月份达到高峰，接着开始减少，到8，9月份出现转折，事故多发，10月份后又出现一次高峰（11月份）.分析该水域的水文气象条件可知，影响该水域的天气系统主要有冷高压或寒潮、锋面气旋和强对流天气系统.11，12月主要受冷高压影响，风力强劲，以偏北风为主.3，4月是寒潮活动的高发期，此时季节交替，天气系统发生转变，风力转强.3―5月为辽宁水域海雾的多发季节，多为平流雾，影响范围大，持续时间长，能见度差[9].受以上气象要素的影响，该时段内船舶事故多发，这与量化的结果相一致.
3 辽宁水域海上交通事故的加权灰色预测
通事故总数走势.从图中可以看出辽宁水域未来两年发生的事故总数呈上涨趋势，但波动不大，大致维持稳定.
4 结束语
本文运用加权灰色关联分析原理和GM（1，1）预测模型对辽宁水域海上交通事故进行了定量的分析.根据分析结果可知，人为因素是引起碰撞、触碰和搁浅等事故的主要因素，且事故的发生与当地不同时间的水文气象要素有很大的联系.根据建立的事故预测模型可以判断辽宁水域未来几年的交通事故数量大致维持稳定，并稍有上涨的趋势.因此，有关海事部门所面临的交通安全形势依然严峻，应做好海损事故的预防工作[1011].
灰色系统理论作为一种关联和预测分析方法，对样本数量较少，且数据间无明显规律的系统具有良好的适用效果.引入加权灰色关联理论，优化关联系数的计算方法，或采用残差模型进行修正可进一步提高其预测精度[12-14].由本文的计算结果可以看出，加权灰色关联模型在海上交通事故关联分析方面具有更高的准确性和可靠性，分析层次更加清晰，考虑因素更加全面.在事故预测方面，模型约有5%～10%的精度误差，实际运用中应在预测结果的基础之上添加5%～10%的上下浮动数据，以便更好地分析和应对海上交通事故.加权灰色关联理论在处理海上交通事故方面具有良好的适用性和可靠性，且有较高的预测精度[15]，能够作为一种海上交通事故分析方法，为海事事故分析与预防提供一种途径.
参考文献：
[1]赵江平， 丁佳丽. 基于小波分析的灰色GM（1，1）模型道路交通事故预测[J]. 数学的实践与认识， 2015， 45（12）： 119124.
[2]邓聚龙. 灰色系统的基本方法[M]. 武汉： 华中理工大学出版社， 1987： 4097.
[3]杨金花， 杨艺. 基于灰色模型的上海港集装箱吞吐量预测[J]. 上海海事大学学报， 2014， 35（2）： 2832.
[4]王祺， 王志明. 马尔可夫灰模型的海上交通事故预测[J]. 中国航海， 2013， 36（4）： 119122.
[5]郝庆龙， 戴冉， 梁凯琳， 等. 基于加权灰色系统的宁波海上交通事故致因和预测[J]. 大连海事大学学报， 2013， 39（4）： 3537.
[6]赵永， 李为民， 刘彬， 等. 基于改进灰色关联法的高超声速目标威胁评估模型[J]. 探测与控制学报， 2015， 36（5）： 8085.
[7]FEI Su， ZENG Chuandong， BAGEN Chaolun. An application of optimal SCGM（1，1）Markov Model for simulation and prediction on indexes of watersaving[C]//The Third International Conference on Information and Computing. Wuxi， Jiangsu： ICIC， 2010： 172176.
[8]彭波. 大连辖区海上交通事故研究[D].
大连： 大连海事大学， 2013.
关键词：苏里格；灰色系统理论；生产动态
中图分类号：TP274 文献标识码：A
1国内外研究现状
灰色系统理论（Grey System Theory）的创立源于20世纪80年代。邓聚龙教授在1981年上海中-美控制系统学术会议上所作的“含未知数系统的控制问题”的学术报告中首次使用了“灰色系统”一词。灰色系统理论经过20年的发展，现已基本建立起一门新兴学科的结构体系。其主要内容包括以灰色代数系统、灰色方程、灰色矩阵等为基础的理论体系，以灰色序列生成为基础的方法体系，以灰色关联空间为依托的分析体系，以灰色模型（GM）为核心的模型体系，以系统分析、评估、建模、预测、决策、控制、优化为主体的技术体系。
2灰色预测GM（1，1）模型的原理
灰色预测模型建立是以微分方程来描述系统内部动态过程，并通过对原始数据生成处理而减弱其随机性，即在生成过程中，不是寻求概率统计规律，而是强化对灰色序列间有用信息的利用率，将原序列转化成易建模的新序列，再用典型曲线拟合建立系统的微分动态模型，最后对依照新序列所建模型作还原生成（递生）处理，即得到原序列的灰色预测模型。按照已知数列所建的模型，从时间发展来看，具有某种规律性和时间外推性，因此这种模型能用来预测。用数学语言讲，就是给定x，…，的条件下，求出+1的条件期望值（即预测值）。
对于一个油田（或气田），当产量进入递减阶段时，其产量的递减规律一般比较复杂。有时在历史数据拟合和未来预测上偏差较大，若采用基于灰色系统理论而建立的GM（1，1）模型常能够提高历史拟合精度和动态预测精度。
设油（气）田的产量数据序列为：
或={|=1，2，…，n} （1）
对应的一次累加生成数据序列应为：
=1，2，…，n （2）
亦即
（3）
相应的GM（1，1）模型形式为：
（4）
油气田产量递减的GM（1，1）预测模型的导出记估计量
（5）
便有（6）
其中
B=（7）
（8）
由（6）式可以求解待定系数a，u值，代入（4）式中得GM（1，1）模型（4）式的解：
（9）
其离散后的预测公式模型：
（10）
然后再作一次累减生成数据序列，就获得相应的产量预测值：
（11）
3灰色预测GM（1，1）模型及应用
以27-36为例，下面介绍其详细计算过程。
利用Excel处理数据，可以计算出：
得a=0.03，u=73.16。
将a，u值代入公式
可以得到：
利用该公式就能计算出预测的累积产量，再利用公式
计算出预测的月产量。
对计算出的预测月产量和实际的月产量作出产量拟合图，如图1所示。
第2个月与第3个月的预测产量与实际相差较大，原因是前3个月的实际月产量数据是离散的，不满足递减规律，而其它实际月产量和预测月产量数据点的拟合度较高，所以忽略前三个月的误差分析，因此在对27-36井实际月产量和预测月产量的误差分析中最大绝对误差为9.28%，最大相对误差为0.64%，最小绝对误差为3%，最小相对误差为0。
结语
本论文利用灰色系统理论对苏里格气田的低产气井27-36建立预测模型，利用Excel对所建立的预测模型进行数据处理就可以计算出预测参数，再通过预测参数就可以计算出预测月产量，和实际月产量数据作产量拟合图可以发现两个数据拟合度高，误差小。从而就可以对低产气井进行未来产量的预测，可以提出将其合理利用的方案。其计算模型简单、所需样本少、计算量小，计算结果客观合理，便于实现电算化，有较高的预测效能和较好的实际应用价值和效果。
关键词：大城市，中小城市，市政给排水规划与设计，给水系统，排水系统，循环水系统
市政给排水工程规划与设计是一个系统工程，分为给水系统、排水系统和循环水系统3个子系统。免费论文，给水系统。市政给排水规划与设计是城市基础规划与设计的重要组成部分，关系着城市给水管网新建、扩建、改建工程管网优化；关系着城市地面水的排除，而城市污水的处理是使水资源得以良性循环的基础，对居民居住环境有十分重要的意义，排水系统是水循环中水质和水量的连接点，再生水利用是水循环中质与量的桥梁，污水资源化，污水的再生和利用既提高了水的利用率，又有效的保护了水环境，有利于城市水资源系统健康、良性的循环。通过先进的计算机辅助系统平台，解决城市给排水系统的规划与设计势在必行。
一、城市给排水系统规划与设计的主要内容
城市给水规划的主要内容有：市政给水范围的划定，市政给水量的预测等规划内容；而城市给水设计的主要内容有：给水厂，给水泵房，给水管网及阀门井，计量设备等设计内容。
城市排水规划的主要摘要的设备等设计内容。
二、城市给排水系统规划与设计存在的问题
城市给排水系统规划与设计存在的问题有：
①市政给水工程规划科学依据不足，城市水系统规划的基础性工作主要包括各类指标、标准、基础数据和分析工具，其中水量预测和水平衡分析是核心工作。目前，我国的水量预测工作主要是参照《城市给水工程规划规范》(GB50282-98)中有关规定，但我国不论在国家还是在区域层次上都缺乏对用水工艺、各种用水器具和用水行为的详实系统监测，缺乏对新型用水技术替代规律和扩散规律的基础研究，缺乏对多种信息的综合性和结构性分析。
②排水体制规划还比较混乱，虽然目前绝大部分城市的排水体制分别由环保局、市政工程管理处、水利局等不同部门管理，由于部门间沟通不够，加之相关的法律法规不够健全，对排水设施存在的问题和发生的新问题都不能及时解决。另外传统的防洪和排水设施设计中，强调采用分流体制将雨水、污水尽快排出城市，而忽视了城市径流面源污染的控制和雨水资源的利用。随着流域整体水质的改善，城市随机性的暴雨径流和突发事件引起的对水体生态系统的冲击，也成为流域污染控制的主要内容。免费论文，给水系统。
③传统的给排水专业不能满足市场需要，由于城市给排水规划与设计技术参数多，不定因素多，且由于城市发展新增交叉学科的特点，这使城市排水规划难度大大增加，而从传统的给排水专业毕业学生，因为受知识的限制，而不能从宏观的分析论证，不适应城市发展新增加规划多学科、多层次的分析论证要求，不能满足城市给排水规划与设计的需要。
④市政排水工程规划滞后，而市政道路给排水设计过程中，给排水处于配合地位，影响了城市给排水规划科学化发展。往往出现道路要求快速建设，造成排水工程规划没有编制，一些排水工程不能与道路工程同期施工，有的虽然设计完成，而排水规划由于相关原因需要修改，许多工程项目未能按照规划建设，规划的指导意义也没有得到真正的体现，造成工程需要再次改造。
三、城市给排水系统规划与设计解决的措施
城市给排水系统规划与设计解决的措施有：
①城市水系统需要与城市规划相协调，城市水系统规划是针对一定时期内城市的水源、给水、排水、污水处理等子系及各个要素的综合布置。城市用水规划的总量平衡非常重要，必须优化组合各种可行的节水、回用水等方案。免费论文，给水系统。要做到这些，首先要了解城市水利用规划，内容应包括：地面水、地下水、雨水和海水等水资源平衡；给水、排水和污水再生利用等总量的平衡；给水节水规划和污水处理与再生利用规划；水的生态循环规划；各类水工程设施的规模和布局等。免费论文，给水系统。对于当前我国的城市水系统建设中的普遍出现的规划不协调、建设不配套、管理不统一等问题，规划中特别要注意管网配套和给水、排水和污水处理能力的协调增长，确定规划期内水系统及网络设施建设的规模、详细布局和运行管理方案。
②水量规测是给排水规划的基础，水量规模预测是否符合发展趋势和实际需要，对水资源的工程总体布局、合理利用、实施步骤和工程费用产生重大影响。国家标准《城市给水工程规划规范》是测算城市总用水量规模的主要依据，预测包括：总体规划阶段给水水量预测；总体规划阶段污水水量预测；分区规划阶段及专业规划给水量预测；分区规划阶段及专业规划污水量预测；总体规划阶段污水水量预测；详细规划阶段给水量预测；详细规划阶段污水量预测。改革以来，工业生产、城市建设、住宅建设、第三产业迅速发展，使给水量不断增长。作为城市基础设施之一的给水量的增长规律也将与过去不同，水量预测就不能仅按历史的发展计算，还要根据具体的城市规划对不同类型用水量分别预测分析。
③在城市水系统中增加节水子系统，加强节水力度，促进城市给排水系统的良性循环。免费论文，给水系统。在城市水系统中增加治污子系统，加强治污和再生水会同力度，重视再生水、中水等非传统水资源利用，促进城市给排水系统的良性循环，是城市水资源可持续发展的关键。免费论文，给水系统。
结束语
编制城市给排水规划时要善于处理好城市发展中可能面临的水资源，水环境，水灾害等问题，绿色环保节能已成为未来城市发展的方向，充分利用有利的地形合理地布置管网，充分做好系统安排，远近期结合，使管网设计具有现实性和超前性；而在设计中可以充分利用计算机道路辅助设计系统，道路资料可直接提取到给排水设计人员，使城市道路与给排水工程设计实现科学化。
参考文献
【1】中华人民共和国建设部.GB50282-98城市给水工程规划规范.北京：中华人民共和国建设部,1998.
【2】中华人民共和国建设部.GB50318-2000城市排水工程规划规范.北京：中华人民共和国建设部,1998.
【3】上海市市政工程设计研究院.GB50013-2006室外给水设计规范.北京：中国计划出版社,2006.
【4】上海市市政工程设计研究院.GB50014-2006室外排水水设计规范.北京：中国计划出版社,2006.
【5】林向明.城市排水管网的规划设计【J】科技咨询导报.2006，8.
【关键词】风险管理 金融预测 统计方法 应用
随着社会经济的不断发展，多元化的市场经济环境强调金融预测、风险管理的重要性与必要性。而统计方法的有效应用，是确保风险管理与金融预测落到实处的重要“抓手”。在金融预测与风险管理中，最为典型的统计方法有三种：一是单变量分析；二是风险指数模型；三是多元判别法；四是人工神经网络方法。在典型统计方法的应用中，一方面有效的提高了风险管理与金融预测的有效性，对于企业的发展而言起到重要的作用；另一方面，典型统计方法也存在一定的局限性，易受到外部因素，如利率变化、通货膨胀等影响。因此，本文针对典型统计方法在风险管理与金融预测中的应用，作如下具体阐述。
一、单变量模型
在单变量分析中，“单变量模型”的构建尤为重要。首先，对预测样本进行分组。一般情况下，样本主要分为：①“预测样本”――构建预测模型；②“测试样本”――测试预测模型；其次，样本测试。在样本测试中，预测样本应为误判率最小。单变量模型在风险管理中的应用，虽然表现出“简单易行”的应用特点，但也存在较大不足，特别是预测结论具有局限性，无法全面地反映出实际情况。
二、多元判别分析
在金融风险预测中，多元判别分析的应用比较广泛，且具有良好的应用价值。多元判定分析可以对金融风险进行预测计算并分析的模型。在模型的运用中：首先，将预测指标带入表达式：Di=d0+d1Xi1+d2Xi2+…+dnXn之中；其次，通过带入计算出所需的判断值；最后，通过比对判断值，判断其面临的金融风险。这一模型的应用，对于金融预测与风险管理起到了重要的作用，但由于模型方法难以实现较大范围的推广。
三、风险指数模型
四、人工神经网络方法
随着统计方法的不断发展，人工神经网络方法日益应用于金融分析领域，并取得了良好的应用效果。从实际来看人工神经网络犯法作为一宗非线性非参数模型，在破产预测和期权定价等方面，都具有良好分析预测作用。（1）破产预测。在破产预测方面，人工神经网络实现了对传统统计方法的改进，能够对错判率进行无偏估计。因此，人工神经网络方法能够实现较高准确度的预测，并且在稳健性、适应性等方面表现出良好的优越性；（2）期权定价。早在上世纪90年代，人工神经网络便应用于期权定价领域。首先，期权价格在模拟中，需要进行一定的假设。例如：固定利率、固定均值等；其次，期权定价公式是资产价格与执行价格的一阶齐次式。因此，我们在人工神经方法的应用中，只有两个输入比值：①资产价格/执行价格；②账期价格/执行价格。总而言之，人工神经网络方法在金融预测中具有良好的应用价值，特别是对传统统计方法的改进，极大地提高了统计方法的应用效果。
总之，在改革开放不断深入的大背景之下，日益完善的市场经济体制，强调风险管理与金融预测有效开展的必要性与重要性。统计方法作为金融预测与风险管理的重要手段，如何有效应用统计方法，直接关系到应用的现实价值。当前，单变量分析、风险指数模型、多元判别法和人工神经网络方法，已广泛应用于金融预测与风险管理之中。其中单变量分析、风险指数模型、多元判别法作为典型统计方法，在有效应用的同时，也存在一定的局限性。而对于人工神经网络方法而言，在一定程度上对传统统计方法进行了优化改进，进而提高了预测的准确度。
参考文献：
[1]李健.基于EMD-PSO-SVM误差校正模型的国际碳金融市场价格预测[J].中国人口资源与环境，2014，（06）.
[2]沈瑞.折扣回购策略下的多随从双层条件风险决策模型[J].中国管理科学，2014，（S1）.
1引言
公司财务预警系统是一种具有预测性与针对性的警报系统，其目的就是为了防止企业的财务系统在项目运行过程中偏离了原来目标后给企业造成重大经济损失现象的发生。一般来说，它主要是利用一定的数学模型对企业的财务、运行等各项指标进行综合评价，根据模型预测的结果给出一定的理论结果供企业决策者参考。它具有监测、诊断、冶疗及健身功能［1］。一些研究人员对财务预警系统进行了分析。文献［2］采用逻辑回归法对公司财务预警系统进行了分析；文献［3］运用主成分分析法建立了公司财务的通用预警模型并给出了一些意见与建议。文献［4］采用GA算法对BP神经网络进行优化，建立了优化后的基于BP神经网络的上市公司财务危机预警模型。本文采用BP神经网络预测与Adaboost算法相合的分析方法，对采集的样本数据建立强分类器并进行分类误差研究，完成公司财务预警系统的分析，并取得较好的效果。
2预警系统的体系指标及数学模型
2．1预警系统的体系指标的筛选
公司财务系统涉到公司运营的各个环节，对于其风险防范的内容也涉及很多体系指标。从经营过程及内容来看，这些指标一般可以归纳为以下几个方面：财务报表内的各项信息指标，企业盈利及偿还能力指标、企业发展与成长能力指标，企业的线性流量指标和财务报表外信息指标。在每一个指标内，又可以找到很多小项的评价指标，如果将这些都纳入公司财务预警系统的综合评价指标范畴，则预警模型会相当庞大且复杂，不利于得到正确的预警结论。因此，在进行财务预警系统的分析前，应先对这些相关性较强的评价指标进行理论性的筛选，然后才能将这些筛选后的指标纳入至预警的数学模型中，从而使该预测模型能较快较全面地真实反应企业财务状况并能实现预警功能。
2．2BP神经网络预测模型的实现
BP神经网络预测方法是近些年来应用较为广泛的一种预测方法，对于离散性的数据预测具有良好的自适应性及容错性。它一般分为输入层、中间隐含层及输出层三层，各层之间通过神经元相互连接。而Adaboost算法的核心思想就是将多个弱的分类器的输出值进行合并，再利用每个分类函数的权重及迭代计算加权得到强分类函数，从而产生有效分类，形成一个强分类器。其基本实现过程如图1所示。首先，对采集的数据样本进行归一化的预处理并进行分组划分，然后对每组预处理的样本使用BP神经网络进行预测，每个预测都会形成一个迭代误差，这些不同组的弱分类组成一个大的弱分类器。根据预测分类序列的预测误差值来计算预测序列权重，然后根据这个序列权重来调整下一次迭代的训练样本的权重。当网络训练多次后，通过各组的弱分类函数组合就可以得到强分类函数，形成一个强分类器，提高预测的精度，然后这些较高精度的理论计算结果再提交给决策者进行相关决策。
3具体算例
根据调研，选择十项参数指标来描述某公司财务状况，这十项能较为全面地反映了企业的财务状况。表2为预测序列权重at和迭代计算的误差et的计算结果表。表中，在各个弱分类器的迭代中，预测序列权重at的分布不均衡，第一个弱分类器的序列权重最大，其余的依次呈交替变化。而迭代计算的误差et都控制在0．35以下，说明本计算的精度较高。图2为A，B和J体系指标的计算数据的序列权重分布，从图中可以看出：三个体系指标的序列权重都是呈波动跳跃变化，但波动范围不大。相对而言，在20个数据样本中，体系指标A的权重最大，其次为体系指标B，最后是体系指标J。表3为两种分类器的误差率值。其中，强分类器分类误差率为4％，而弱分类器分类平均误差率为5．57％，前者比后者低，这说明采用BP＿Adaboost算法取得了较好的效果。4结语根据前述分析与讨论，可以得到如下结论：（1）用BP＿Adaboost分类算法建立的强分类器的分类误差率低于仅用BP算法建立的弱分类器的分类误差率，这说明采用BP＿Adaboost算法具有较好的效果，利用组合算法对企业财务进行预警具有可行性和一定的计算精度，这些能为企业财务预警提供一定的理论指导。（2）企业应该充分利用现有的一些预测方法，加强自身财务体系的预警研究，建立其内部的预警控制体系及配套措施，从而对可能产生的对企业造成重大损失的财务风险进行防范。（3）本方所采用的方法简单易行，对于同类的预警分类方法都具有较强的适用性与推广性。
作者:肖岚单位:武汉船舶职业技术学院经济与管理学院
关键词：燃气负荷；灰色理论；中长期预测
1. 燃气负荷预测概述
随着" 西气东输" 战略的逐步实施，我国天然气工业得到了快速发展。这无疑进一步推动了我国城市天然气化的进程，同时将促进天然气输气理论和技术的发展。其中，城市燃气负荷预测作为一项重要的研究课题不断受到专家学者的关注。这是由于预测水平的好坏直接决定了燃气系统实施控制、城市气源的科学决策、燃气管网的合理规划以及燃气运行的优化调度水平等方面，从而达到科学指导未来的生产计划的目的，对燃气行业发展具有重要意义[1]。
燃气负荷是一种广泛的概念。燃气系统终端用户对燃气的需求量形成燃气系统最基本的负荷，即燃气用气负荷，简称燃气负荷[2]。通常情况下，燃气负荷分为短期负荷（小时负荷、日负荷）和中长期负荷（月负荷、年负荷）。对于不同的负荷，其变化规律也不尽相同。短期燃气负荷具有趋势性、随机性，以一定周期规律进行变化；而中长期负荷具有较强的规律性，主要受季节、地理位置等因素影响。因而，根据不同燃气负荷的特点选择合适的预测方法对于取得较好的预测效果具有重要意义。
对于燃气负荷预测的研究起始于20世纪60年代。进入21世纪以来，随着燃气工业的不断发展与计算机技术的不断进步，负荷预测的速度和精度逐渐提高。越来越多的预测方法不断涌现。目前常用的燃气负荷预测方法包括：时间序列法、灰色理论预测法、回归分析法、神经网络法等[3-6]。对于中长期负荷预测，考虑历史记录较少的特点，本文采用灰色理论方法进行燃气负荷的中长期预测。
2. 灰色理论原理
灰色理论是一门研究信息部分清楚、部分不清楚并带有不确定性现象的应用数学学科。其主要研究的就是"外延明确，内涵不明确"的小样本。灰色预测是用灰色模型GM（Grey Model）进行的定量预测。GM（1， 1）模型是最常用的一种灰色模型。设变量的原始数据序列为x（0） ：
x（0）={x（0）（1），x（0）（2），...，x（0）（n）} （1）
对其进行一次累加处理，生成一次累加数据序列x（1） ，即：
x（1）={x（1）（1），x（1）（2），...，x（1）（n）} （2）
其中，
x（1） （k）=x（0）（i） （3）
由于序列 x（1） （k）符合指数增长规律，对该序列建立一阶微分方程，即：
+ax（1）=u （4）
式中， a代表发展系数； u代表灰作用度。根据微分方程理论，GM（1， 1）的解为：
x（1） （k+1）=[x（0）（1）-] e-ak+ （5）
对上式进行累减还原，得：
x（0） （k+1）= x（1） （k+1）- x（1） （k） （6）
式a和式b为GM（1， 1）模型的时间响应函数。
通过公式可知，灰色预测方法具有运算简单、需求负荷值较少、建模简单等特点。在历史负荷数据较少的情况尤其适用。
3. 基于灰色理论燃气负荷预测实例
为验证灰色理论预测方法的正确性及有效性，下面采用编制的燃气负荷预测系统对某城市工业燃气负荷进行预测，燃气负荷原始数据如表1所示 ：
表1 某城市工业燃气用气量 106 （m3/a）
年份 1980 1981 1982 1983 1984
用气量 1137.91 1254.25 1287.74 1308.25 1511.22
年份 1985 1986 1987 1988 1989
用气量 1636.12 1836.25 2032.78 2027.74 2071.07
采用灰色理论方法对某城市1985-1989年的工业用气量进行预测的结果如表2所示：
表2 某城市工业燃气用气量真实值与预测值对比 106 （m3/a）
年份 1985 1986 1987 1988 1989
实际值 1636.12 1836.25 2032.78 2027.74 2071.07
预测值 1650.63 1721.32 2200.55 1986.43 1988.24
预测误差/% 2.14 5.23 9.33 1.06 3.06
从表2的预测结果可以看出，采用灰色理论方法可根据较少的历史负荷值对未来的燃气负荷进行较为准确的预测，却算法简单、计算效率高。从而体现了灰色理论方法在燃气负荷预测中的有效性。
4. 结论
燃气负荷预测是一个系统工程，受多种因素影响。本文从燃气负荷的规律出发，针对历史燃气负荷值较少的特点，采用灰色理论方法对某城市工业燃气负荷进行预测。实践证明，灰色理论方法可以较为准确的对燃气负荷进行预测，是一种有效、实用的燃气负荷预测方法。本文根据灰色理论方法编制了燃气负荷系统，实现了灰色理论预测的自动化，对工程实践具有一定的指导意义。
参考文献：
[1] 严铭卿，焦文玲，展长虹，等.我国城市燃气的发展模式[J].油气储运，2001，20（7）：10-12
[2] 刘红，邹艳双. 基于回归分析的燃气负荷预测[J].内蒙古石油化工，2012，4：39-40
[3] 焦文玲. 城市燃气负荷时序模型及其预测的研究[D].哈尔滨： 哈尔滨工业大学，2001
[4] 杜元顺. 煤气日负荷系数的回归分析方法[J].煤气与热力，1982，2（4）： 26-30
[5] 胡文斌，华贲，杨昌智. 灰色理论在城市燃气负荷预测中的应用[J].煤气与热力，2002，22（1）： 28-31
摘要：通过对工程管理专业主要课程理论和实践教学的研究，阐述工程管理专业主干课程应做到各有侧重，工程论文紧密衔接，环环相扣，使学生对整个工程项目管理所涉及到的工作内容都能熟悉和掌握，所涉及到的实践工作技能都能得到培养和训练。
关键词：工程管理教学内容衔接关系
在工程管理专业的教学计划中，有交通规划课程、工程经济与可行性分析课程及课程设计、施工组织课程及课程设计、概预算课程及课程设计、工程招投标与合同管理课程及课程设计。这些课程的教学内容相互衔接，环环相扣，并有一定的交叉重复现象，课程设计所涉及到的内容及对实践工作技能的训练也是如此。这已成为提高工程管理专业教学质量的重要问题。
一、原教学计划中存在的问题
一是理论教学上的重复。例如在交通规划课程和工程经济与可行性分析课程中都涉及到社会经济及交通调查、分析与预测内容，其中包括O-D调查及预测O-D。在工程经济与可行性分析课程中有投资估算内容，而投资估算与概预算课程中的内容雷同。在概预算课程中，概算或预算的编制首先要确定施工方案和施工方法，但施工方案和施工方法的确定又比施工组织课程中讲得简单。工程招标与合同管理课程中的投标文件技术标部分就是施工组织设计课程内容，而投标文件商务标部分要做施工预算，并据此调整报价。
二是实践教学环节重复训练及脱节。例如，交通规划课程没有开设相应课程设计。工程经济与可行性分析课程设计包括社会经济和交通的调查、分析与预测以及投资估算和经济评价等内容。施工组织课程设计包括施工方案与施工方法的确定、施工进度计划、施工平面布置、分项工程施工工艺框图、质量保证体系和工程管理曲线等内容。概预算课课程设计内容包括编制说明和预算表格等。工程招标与合同管理课程设计内容包括施工组织设计、施工预算和工程报价文件等。由此可见，投资额测算以及施工组织设计文件编制存在重复训练。同时，社会经济和交通的调查、分析与预测等内容在交通规划课程理论教学后没有及时进行实践技能训练，学生缺乏感性认识。在进行工程经济与可行性分析课程设计时，绝大部分专业基础课程和专业课程都没有开设，如桥梁工程和道路工程等，此时进行投资估算则明显难度太大。所以，从整体情况看，实践教学环节上存在着重复训练和脱节现象，缺乏总体的规划和安排。
三是实践教学的时数和内容要求存在问题。工程经济与可行性分析课程设计时间为1周，若要完成社会经济和交通的调查、分析与预测以及投资估算和经济评价等内容，则明显时间不够，若只要求完成经济评价，一方面任务量偏小，另一方面实践技能训练不够。工程招投标与合同管理课程设计时间为2周，若要全部完成施工组织设计和施工预算则感到时间不足，若不做施工组织设计和施工预算则时间偏长。同时，概预算的电算技能训练放在哪里进行都感到不合适且时间不够。
二、新教学计划的制定及实施
交通规划课程的理论教学内容重点是社会经济和交通的调查、分析与预测，其中包括O-D调查及预测O-D，并开设相应课程设计，时间为1周。要求学生完成社会经济分析与预测、运输量与交通量的分析和预测、预测O-D等内容，最后提交包括调查、分析与预测等全部内容设计成果。工程经济与可行性分析课程的理论教学内容重点之一为经济评价，其相应课程设计时间为1周。要求学生完成经济评价，最后提交包括国民经济评价与财务分析的全部计算表格及文字说明等设计成果。施工组织课程的理论教学内容重点为施工组织设计，其相应课程设计时间为2周。要求学生完成施工方案及施工方法的确定、施工进度计划、施工平面布置、分项工程施工工艺框图、质量保证体系和工程管理曲线等内容，最后提交包括组织设计全部内容的设计成果。概预算课程的理论教学内容重点为预算文件的编制原理与方法，其相应课程设计时间为2周。要求学生手工完成预算文件的编制，最后提交包括编制说明及所有预算表格的设计成果。工程招投标与合同管理课程的理论教学内容重点是施工投标文件的组成及报价调整，其相应课程设计时间为1周。要求学生完成投标文件的编制，包括根据预算进行报价调整和统编文本等，最后提交一套完整的投标文件。
另外，对工程管理专业学生开设了计算机在工程管理中的应用课程，介绍公路工程造价管理系统WCOST2000、公路工程标书制作系统BID、项目管理软件MS-PROJECT。考虑这些系统软件在工程招投标与合同管理课程设计中的综合应用，将该课程设计时间调整为2周，要求学生应用公路工程造价管理系统WCOST2000系统完成预算并进行单价分析，应用项目管理软件MS-PROJECT系统完成工程进度计划相关内容及资源统计分析工作，应用公路工程标书制作系统BID系统完成整个投标文件的文本编制，最后提交打印的设计成果。
通过工程管理专业主要课程内容及衔接关系的深入研究和教学实践，明确了各自的内容和重点，使理论教学内容各有主次，相互衔接，使课程设计内容及实践技能训练贯穿整个工程项目管理各阶段，环环相扣，紧密衔接，做到各有侧重，不重不漏。教学实践证明，新教学计划对学生进行了全面的训练，而且提高了教学效果。
[关键词]负荷预测 预测模型 灰色理论
一、概述
电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础，对一个电力系统而言，提高电网运行的安全性和经济性，改善电能质量，都依赖于准确的负荷预测。因此，负荷预测的关键是提高准确度。此外，从发展来看，负荷预测也是我国实现电力市场的必备条件，具有重要的理论意义和实用价值。
负荷预测是从已知的用电需求出发，考虑政治、经济、气候等相关因素，对未来的用电需求做出的预测。负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量（功率）的预测和未来用电量（能量）的预测。电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小；电能预测决定发电设备的类型（如调峰机组、基荷机组等）。
根据不同的预测目的，负荷预测可分为超短期、短期和中长期的预报。一般说来，一小时以内的负荷预测为超短期负荷预测，用于安全监视、预防性控制和紧急状态处理；日负荷和周负荷预测为短期负荷预测，分别用于安排日调度计划和周调度计划；月至年的负荷预测为中期负荷预测，主要确定电网的运行方式和设备大修计划等。
二、负荷预测模型的基本要求
电力负荷预测是依据负荷历史资料及相关影响因素建立一个模型，然后对该模型进行评价后用来预报，无论采用什么计算方法，都离不开建立在历史数据及相关因素上的预测模型，模型精度决定了预测的准确性。
（一）负荷预测模型应能满足下述要求
1．提供包含有长期预测、中期预测、短期预测、超短期预测等各种方式的预报手段，而且预测的时间间隔可由用户自定义。
2．预测模型应能反映负荷随季节、星期及一天内24小时等周期性波动的特点，又能反映负荷自然增长的内在规律，同时能反映负荷受气温、日照等气象条件的影响。
3．对于包括节假日在内的广义特殊事件的负荷预测应建立专用预测模型，且能提前预测。
4．提供各种类型的预测方法与模型，并且能对历史数据的合理性进行检查、修正，具备误差分析和自动不良数据检测、辨识功能。
5．预测系统应当既可进行整个区域或电网系统的负荷预测，又能进行分地区电网系统的负荷预测；既可以进行离线负荷预测，也可以进行实时在线负荷预测；
（二）提高负荷预测准确性的难度
1．气象因素一直是影响负荷的主要因素，特别是对短期负荷预测的影响尤为重要，不同的气象因素影响程度又随用户类别而异，作为可估计的随机事件，气象预报的不准确会造成预测结果的双重误差。
2．特殊事件的不确定性将造成负荷预测的较大误差，当今特殊事件的出现趋于频繁，给预测带来了难度。
3．反映负荷周期性、趋势性及与影响因素之间关系的样本数目难以确定。
4．随机负荷部分并非平稳的随机序列。
5．网省级大电网负荷变化有较强的统计规律性，预测结果较准确。而地区级电网的统计规律不甚明显，不能稳定地指导负荷预测。
任何一种算法都不能保证在所有情况下精度很高，要想提高负荷预测的精度，我们还需要做大量的工作。
三、提高负荷预测精度的措施
（一）原始数据的预处理
我们都知道，任何负荷预测都是基于原始数据的，因此，原始数据的正确与否决定预测结果的精度。而原始数据往往都是从ems系统实时采集的，由于动态的数据采集有时会出现通道故障、拥堵等现象，相应的数据采集程序就会中断，造成了原始数据的错误与不真实。所以，在程序设计中，首先应针对原始的各种不真实现象进行预处理，力求将设备造成的随机的影响据之于预测过程之外。
（二）随机因素（冲击负荷）捕捉
大家都知道，在负荷的构成中有许多类似于电炉、轧钢等冲击性的负荷，这种负荷的特点是起停快、持续时间短、随机性强、数值较大，而负荷预测的精度要求在2％以内。因此处理好冲击负荷的影响对于提高精度有很大的影响。所以在原始数据的处理中必须考虑到冲击负荷。我们使用的方法是有效值法，通过对冲击负荷的分析和处理，得到其有效值，然后叠加到平滑后的负荷曲线上，这样的处理结果便可以应用于负荷预测中了。
（三）提高影响因素的预测精度以及影响因素的量化处理
负荷预测不仅仅要使用历史数据，还要考虑各种对负荷有较大影响的因素，如气象因素、政治因素、重大活动等。这些因素都会与历史数据一样作为预测程序的输入值。因此，这些因素的准确度直接会对负荷预测结果造成影响。因此，必须对这一类数据必须进行适当的量化处理：一是依靠经验值，并且调试后不断改进，力求准确，二是由程序识别，通过回归等方法动态赋值。前一种方法比较简单，但很难准确，后一种方法虽然理论上比较成熟，但由于模型不确定，实现起来很困难，具体应用哪一种方法，要视实际情况而定。
（四）比较预测模式，寻求最优方案
对于中国目前的电力结构，在一个网省调下面有许多供电区域，往往是以地域划分的。而实际需要的结果却是一个整体的负荷。因此便产生了单独预测和整体预测两种模式，究竟哪一种模式比较好，则需要从实践中去试验。
从电网的负荷预测实践来看，单独预测后叠加与整体预测各有优缺点。由于各类影响因素的分布区域不同，单独预测时可以通过细化考虑的因素比较真实，以气象因素为例，电网的地区气象条件不同，可以各自考虑，应该说更准确些，但这样做也有缺陷，一方面是一般都采用一种方法进行预测，其误差方向比较一致，这样叠加后产生更大的误差，另一方面各供电区域的预测叠加后并非是我们所需求的用于发电安排的负荷，还要通过换算，考虑到厂用电情况，而厂用电率一般并不是一个精确的数值，如此势必带来误差。若采用整体预测，原始数据便是我们用于安排发电计划的数据，各种因素虽然不能直接使用，但可以通过负荷比例进行等值拟合后作为整体预测的输入量，这样只会有一次误差。从实践中看，后一种方式虽比较模糊，但由于大电网效应，精度较前一种方式高。
当然，具体采用哪一种方式要根据实践的检验而定，前一种模式在理论上比较成熟，但在算法的选择上不能单一。我们都知道，任何一种算法都无法在所有情况下达到较高的精度，这与负荷结构以及负荷特性有直接的关系。
（五）做好负荷日的类型分析
在做负荷预测的时候，对于历史数据的选择很有学问，力求使用与预测日同类型的历史负荷数据。这样不但可以去除好多非同类型日数据的干扰，而且可以提高迭代收敛速度，简单计算。但是，对负荷日进行精确分类是相当困难的，需要大量的经验和比较。目前最简单的分类是休息日和工作日，这样的划分太粗糙，不能满足实际的需要，真正实用化的分类还需要大量的判据。负荷日类型一般可以根据以下几个方面科学分类：负荷特性，一般指负荷曲线轮廓；负荷值大小；气象等有关因素；工作日、休息日、节假日。在这几个方面中最重要的是负荷特性和负荷值，但这个判据比较难于归纳分析，而后两种判据易于判别。因此，实际中主要根据后两种判据进行分类。
（六）利用约束条件进行预测结果修正
负荷预测应包括电力预测和电量预测，我们常使用的是电力预测，因为这也是需要的最终结果。但电量预测也是相当有用的，它不会像电力预测的随机性那么大，可以作为电力预测的修正约束条件。
以最大、最小值配合分配系数法的电力预测为例，这种方法只需要预测出预测日的最大、最小值，用同类型日的历史数据计算出分配系数，即曲线趋势，经分配计算后便可以得到预测日的预测曲线。这种方法比较简单、实用、计算量小，但随机性较大，若最大、最小值由于受历史坏数据或冲击负荷的影响偏差过大，就会使整个曲线抬高或降低，而电量受冲击负荷的影响较小，利用电量预测进行约束，便可以得到较好的修正曲线。
四、灰色理论在负荷预测中的实际应用
（一）灰色理论概念
灰色系统理论是由邓聚龙教授于1982年在国际上首先提出的，长期以来普遍应用于国民经济的工业控制、经济预测、产量预测等硬科学领域和软科学领域，成为这些领域预测、决策、分析、控制的有利工具。
灰色系统理论认为客观世界是物质的世界，也是信息的世界。根据对客观系统所了解的信息量的多少，灰色系统理论把客观系统分为：信息完全已知的系统白色系统、信息完全未知的系统黑色系统，以及信息部分已知、部分未知的系统灰色系统。对灰色系统的研究的主要目的在于对灰色系统建模，也就是根据已知信息建立灰色系统的数学模型，从而预测灰色系统的未知信息。灰色系统理论把任何随机过程都看作在一定时空区域中变化的灰色过程，而随机变量则被看作为灰色量。灰色量所表现的无规律的离散时空数列是潜在的规律性的表现。灰色系统理论首先通过数据灰色生成把原始数据数列处理成适合于灰色建模的有规律的数列。在得到预测值数列以后，同样还要进行数据还原得到实际系统的预测数据，所以可以说灰色过程实质上是对生成数列建模。在处理技术上，灰色过程是通过对原始数据的整理来找数的规律的，而其他的一些处理方法则是按统计规律和先验规律来处理数据的。按统计规律和先验规律处理数据的方法是建立在大样本量的基础上，而且要求数据规律是典型的规律，而对于非典型的规律（如非平稳、非高斯分布、非白噪声），则是难以处理的。而灰色过程却没有这样限制，灰色模型通常只需4个以上的数据就可以建模，而且不必知道原始数据具有的先验特征。
（二）灰色系统预测方法基本原理
灰色系统是指部分信息已知，部分信息未知的系统。灰色系统理论的实质是将无规律的原始数据进行累加生成，得到规律性较强的生成数列后再重新建模。由生成模型得到的数据再通过累加生成的逆运算累减生成得到还原模型，由还原模型作为预测模型。灰色模型是预测工作的基础模型。以灰色系统理论的gm（1，1）模型为基础的预测，叫灰色预测。它可以分为以下7类：
1.数列预测：对某一事物发展变化趋势的预测。2.灾变预测：即灾变出现时间的预测，灾变有多种，如洪水、干旱、涝等灾害。3.季节灾变预测：指对灾害出现在一年内的某个特定时区的预测。4.拓朴预测：也叫波形预测、整体预测，是用gm（1，1）模型来预测未来发展变化的整个波形。5.系统预测：指对系统的综合研究所进行的综合预测。6.包络gm（1，1）灰色区间预测：参考数列分布趋势构造一个上、下包络线为边界的灰色预测带，建立上、下2个包络模型。7.激励阻尼预测：将激励、阻尼因数以量化形式反映在gm（1，1）模型中的预测，叫激励阻尼预测。
(三)《基于灰色理论的电力负荷预测系统》
《基于灰色理论的电力负荷预测系统》目前以汉化visual basic 6.0开发图形显示部分，以汉化的access2000数据库支持数据管理部分。程序代码在win98以上操作系统均通过调试，运行环境为：中文 window98
以上操作系统。
《基于灰色理论的电力负荷预测系统》是一个以中长期负荷预测为目标的预测系统，具备5年之内年度预测的基本功能。该软件设计思路如下：采用灰色理论为设计的基本理论，采用原始数据的一次累加生成序列（1-ago）和gm（1，1）模型为建模基础！在实际设计中通过对命令按钮的click事件触发原始数据，按照指定的模型进行计算。在最后预测的显示过程中，通过建立的控件数组text10（0-4）与最终计算结果相匹配，显示在文本框中。其主要特点为：
1.强大的数据库功能:本系统采用data控件与access2000关系型数据库相连。关系型数据库是目前最流行的数据库，可以采用现代数学理论和方法对数据进行处理，它提供了结构化的查询语言sql.各项操作都是通过记录集完成的。记录集是一个对象，一个记录集是数据库中的一组记录，可以是整个数据表或表的一部分。在原始数据的输入方面，操作人员可直接通过表输入并修改数据，也可在系统上直接操作。
2.欲改进及增加的功能：①将预测结果数据与数据库相结合，能够将预测数据保存到数据库中。②进一步改进预测精度，如从在原始数据上采用更精确的插值算法；在预测模型上增加一个系数，将天气及节假日影响加入到最终预测结果中。
五、结束语
负荷预测是电力系统调度、实时控制、运行计划和发展规划的前提，是一个电网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。提高负荷预测技术水平，有利于计划用电管理，有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设规划，有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。因此，负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要内容。
几十年来各种可能的算法均在负荷预测课题上试验过了，目前实用的算法主要有：线性外推法、线性回归法、人工神经网络法、灰色系统法和专家系统方法等。各种算法均有一定的适用场合，可以说没有一个算法适用于各种负荷预测模型而精度比其它算法都高。
灰色系统理论把一般系统论、信息论、控制论的观点和方法延伸到社会、经济、生态等抽象系统，并结合数学方法，发展成为一套解决信息不完备系统即灰色系统的理论和方法。它对未来的研究具有重要意义。由电力系统实际情况可知：用电量及负荷增长受经济发展、产业结构、居民收入水平、气候等诸多因素的影响，其中一些因素是确定的，而一些因素则不确定，故可把它看作一个灰色系统。
但目前gm（1，1）模型在实际应用中还存在局限性，比较适用于具有较强指数规律的负荷序列，只能描述单调的变化过程，而对于特殊的负荷增长方式，例如当负荷按照“s”型曲线进行增长或增长处于饱和阶段时，若采用该灰色模型则预测误差较大，预测精度不满足实际要求。
灰色预测法作为电力系统需电量预测方法之一，已成为重要的研究手段，但尚有许多方面有待于进一步研究，如寻求更有效的、更符合电力系统需电量发展规律的原始数据处理方法。
总之负荷预测的结果是电力系统运行的基础数据，其精度直接影响运行的安全性和经济性。因此，提高其精度也是每个负荷预测人员追求的最高目标。
参考文献：
[1]刘晨晖，电力系统负荷预报理论与方法。哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1987.
