摘要：针对含噪声沉降监测数据波动性大、离散性强,难以直接用于沉降趋势预测和稳定性状态评估,以及传统预测模型参数无法随实测数据更新而可变自适应等问题,提出了基于卡尔曼滤波与指数平滑法融合模型(简称KF-ES融合模型)的沉降预测新方法。该方法的思路是:首先,运用卡尔曼滤波对原始沉降数据进行三次滤波降噪处理;然后,将卡尔曼滤波一次、二次和三次处理值对应替换指数平滑法一次、二次、三次平滑值,卡尔曼滤波增益系数替换三次指数平滑系数;最后,采用替换后的平滑值和平滑系数计算三次指数平滑法的模型参数,建立预测模型并外推预测。实例检验结果表明,KFES融合模型能显著减弱沉降数据中含有的随机噪声干扰,具有自适应性强、预测实时性好等优点,适合短期动态预测。

摘要：随着风电并网渗透率不断提高,风电并网的功率波动对电网产生的不利影响逐渐显现.本文将储能系统(ESS)用于抑制风电发电系统的功率波动性.同时考虑ESS荷电状态(SOC)和风电功率波动率的情况下设计了一种基于指数平滑法(ES)的平抑风电功率波动的储能控制策略方法.算例结果验证了该控制策略的正确性和有效性.

摘要：结合滑坡位移监测数据,从滑坡位移基本发展演化规律出发,选取两种统计性预报模型——指数平滑法和回归分析模型对滑坡进行预测预报。分别从建模思想、建模原理及预报判据等几个方面进行详细的分析讨论,比较了两个模型的适用条件和优越性。以三峡库区石鼓寺滑坡为例,根据滑坡的实际情况,对部分监测点位移进行建模和预测,分析对比实测与预测位移-时间曲线之间的关系。模型分析对比结果显示回归分析模型在滑坡预测过程中效果较好,说明所建预测预报模型在滑坡预测中是有效可行的。

摘要：随着水利招投标市场的不断发展和完善,公开招标已经成为主要的招标采购方式,而投标人的报价是竞标的关键因素。文章从投标人的角度出发,以水利工程招标投标中的综合评估法为基础,利用博弈论相关的理论来研究投标方的最优报价区间,并利用指数平滑法进行模型预测。将建立的模型应用于实际案例,判断其可行性和合理性,以帮助水利企业在后期的项目投标中提出最优的投标报价策略,提高中标率。

摘要：本文提出了中期负荷预测的一种模糊指数平滑模型,应用模糊数学的原理对平滑指数α的每种取值,计算出一个隶属函数,然后根据阈值λ的取值,得出λ截集,从而得到α取值的隶属函数μ≥λ的最优取值集合,再以α为平滑指数进行预测的计算。

摘要：深入研究采区回采率的影响因素,并重新分类,基于指数平滑法建立了预测指标体系,在此基础上推导了生产采区回采率的计算公式,并建立了对应的预测模型。结合六盘水某矿二采区实例,实现了对生产采区回采率的预测,对企业指导生产有重大意义。

摘要：冷轧机组在轧制过程中很多状态都是在时刻变化的。轧辊直径、温度、粗造度、轧件来料厚度、硬度的变化、机架间张力的波动、各个调节器特性的变动、仪表零点的漂移等都会影响模型计算的精度。故在轧制过程中引入自适应自学习技术是提高模型计算精度的一种很好的选择。冷轧过程控制系统自适应算法通常采用指数平滑法，为了提高自适应速度往往采用变权重指数平滑法。

摘要：交通量是交通规划、交通管理、道路规划设计的重要依据。但是由于交通量数据收集系统的故障、处理错误等种种原因,会出现数据缺失的现象。为了解决这种问题,基于多种缺失数据的插补方法,提出了利用缺失期间前后数据的改进指数平滑法,并对这些插补结果进行了比较分析,为常年交通量短期缺失数据插补方法的应用提供了理论与实践依据。

摘要：瓦斯浓度作为衡量公路隧道瓦斯灾害程度的一个重要指标,针对具有高度非线性、不确定性、时变性及复杂性的瓦斯浓度序列,为了能够更加精确地的预测瓦斯浓度,在获得动态监测数据的基础上,建立基于三次指数平滑法的预测模型,研究结果表明:三次指数平滑法的预测结果精度较高,得到的预测值与实测值基本相符。而且三次指数平滑法计算简单,易操作,满足工程实际需要,适合中短期预测,为公路隧道瓦斯浓度的预测和处理提供了可靠的理论基础。

摘要：铁路客运量预测是编制客运发展规划、统筹客运设备资源配置、提高客运服务水平的关键。为提高铁路客运量预测精度,针对马尔科夫模型“无后效性”的特点,基于指数平滑法的基本原理和思想从“状态概率向量计算方法”和“预测值的马尔科夫修正公式”两方面对马尔科夫模型进行优化。通过霍尔特线性趋势指数平滑法预测上海市铁路客运量,运用基于指数平滑法优化的马尔科夫模型和传统马尔科夫模型对预测值进行修正以进行对比验证。结果表明,马尔科夫模型能够提高指数平滑法预测结果的精确度,且指数平滑法优化马尔科夫模型的预测修正值的平均误差较传统马尔科夫模型减小了0.738%,具有更好的适用性和精确性。