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[期刊] 统计与决策
[作者]
肖健华
人才的需求预测是一个复杂的问题,造成其复杂性的原因主要是因为与之相关的各种数据存在高度的非线性与不精确性。也正因为预测的复杂性,使得
[期刊] 经济师
[作者]
柴益琴
人才是推动经济发展的重要因素，文章着重考察了山西省经济社会发展对科技人才需求的重要指标体系，利用数学软件，借鉴统计学理论，建立二元回归预测模型，具体预测了山西省2025—2030年所需科技人才需求量。
关键词：
科技人才 预测 回归模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜德民 王磊 徐义田 袁冬梅
文章将粗糙集与支持向量回归有机结合起来,建立了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量回归模型,有效地克服了支持向量回归对样本属性重要性不加区分以及处理大量数据时运算速度慢等缺陷,并将该模型成功地应用到我国粮食产量的预测中,取得了较好的预测效果。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
闫俊爱
随着市场经济的不断完善 ,人才资源得到合理的配置后 ,原来由许多人才能创造的财富 ,现在只需少数人就可以创造出来 ,所以企业对人才绝对数量的需求并非无限增长。本文在对人才预测理论和方法以及影响专门人才需求预测的因素分析基础上 ,建立了市场经济条件下人才预测模型和参数。
关键词：
市场 人才 预测 模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
戴稳胜 吕奇杰 David Pitt
建本研究结合小波转换与支持向量回归,提出一个二阶段时间序列预测模型。先以离散小波分解与重组对金融时间序列数据进行预处理,再以SVR建立预测模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿立艳 马军海
条件自回归极差模型(CARRX)是一类新的描述波动率的模型。为了提高CARRX类模型的预测精度,文章将最小二乘支持向量回归机(LSSVR)应用于CARRX模型。先将CARRX模型转化成ARMAX形式,再利用LSSVR对ARMAX模型的参数进行估计(LSSVR-ARMAX)。通过对沪深300指数的预测实证分析,发现无论是采用直接预测还是迭代预测,LSSVR-ARMAX模型的样本外预测能力均优于Perez-Cruz(2003)提出的方法;LSSVR的估计方法能够在长期预测中捕捉到极差波动率的变动趋势,而CARRX类模型对中短期极差波动率的预测准确度较高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪艳 惠艺清
文章在分析中国区域2005~2010年人口及GDP的基础上,按水资源分布的地域特征将其划分为八大区域,建立时空回归模型,对每个区域2025年的水需求做出了预测。
关键词：
时空回归模型 淡水需求预测
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
吴兴伟 王雷 迟道才
为了预测水泵在运行中的振动状态,提高水泵运行的安全性和经济性,采用了统计学习理论中的核心算法——支持向量机与自回归方法相结合,建立了水泵振动预测模型(SVAR)。并通过实例,与基于灰色理论建立的预测模型(GM)和基于自回归方法建立的预测模型(AR)进行了比较。结果表明:基于支持向量自回归的水泵振动预测模型(SVAR)具有精度高、速度快、易于建模的特点。应用该方法建立的预测模型能够很好地预测水泵运行中的振动情况,有效地避免水泵运行中由振动引起的故障。
关键词：
支持向量机 统计学习理论 水泵 振动预测
[期刊] 企业经济
[作者]
张星娟 李恩平
近年来,物流业的飞速发展带来了对物流人才的迫切需求。仓储作为物流中的核心环节,其人才的缺乏已经成为亟待解决的重要问题。如何紧贴市场和产业需求,培养出适合仓储业发展的高素质人才,成为各个国家和地区关注的焦点。本文按照东部、中部、西部、东北四个区域,以现有的人才资料和数据为基础,运用GM(1,1)灰色预测模型和趋势外推法,对各地区的仓储人才进行需求预测,然后运用组合预测法对预测结果进行修正,并对预测结果进行分析,以期为区域仓储人才的规划与决策提供科学的理论参考。
[期刊] 西部论坛
[作者]
王晓颖 苟小义 曾波
科技人才需求预测是国家合理制订人才政策的重要依据。为此，本文基于科技人才需求的数据特征，构建适用于科技人才需求预测的新型离散灰色模型FODGM(r,1,k~θ,u),该模型实现了系统发展灰信息非线性规律的较好反映以及累加阶数作用范围全实域拓展，缓解了原始序列中极值对模型性能的影响，能够有效模拟科技人才需求的发展趋势与演变规律。应用该模型对我国科技人才需求量进行预测，结果显示未来我国科技人才需求量呈逐步上升趋势，预计2026年我国科技人员全时当量将达729.258万人年，科技人才需求端压力较大。相关部门可以根据预测结果制定缓解我国科技人才需求端压力的对策。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
唐中君 王美月 禹海波 吴凡
构建加入周末系数的Bass模型,得到改进Bass模型;以消费者决策过程理论为指导,首次将网络搜索和电影特征信息两类变量为自变量,以改进Bass模型参数为因变量,建立多元回归模型;结合改进Bass模型与参数回归模型得到联合预测模型。将2013-2016年国产电影分为训练集和测试集两部分;用训练集估计得到回归模型参数,用测试集检验联合预测模型的有效性。结果显示,提出的联合预测模型能较好地预测电影日需求,并对预测结果进行分析讨论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋辉
文章采取灰色系统和支持向量机相结合的方法,从预测精度和计算代价两方面讨论了经济时间序列数据的在线预测模式,提出了灰色自适应在线支持向量回归预测模型。两个经济时间序列的试验结果表明:该模型以稍高的计算代价能获得预测精度的明显提高,在选取合适灰色建模数据长度下,预测时间能迅速减少。
关键词：
灰色模型 支持向量回归 在线预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
陈诗一
本文利用一个新的非参数支持向量回归(SVR)方法来预测基于非线性ARI模型的汇率时序变量,并且与最大似然法(MLE)和人工神经网络(ANN)的预测结果进行比较。从理论上讲,MLE和ANN方法仅侧重于样本内拟合,而SVR方法则同时考虑了拟合和预测,因此,其预测能力在现有方法中是最强大的。本文选择中国、韩国、印度和瑞士四种货币的日汇率来进行预测检验,实证结果支持SVR方法具有最强的预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐红敏 刘亚禄
[期刊] 统计与决策
[作者]
许金炜
文章根据我国1992年至2015年的GDP季度数据,建立了虚拟变量回归(DVR)模型、SARIMA模型及其组合(DVR-SARIMA)模型,并进行了比较与分析,结果发现组合(DVR-SARIMA)模型的拟合效果最好,预测性能亦是最好,且利用组合(DVR-SARIMA)模型对我国未来的季度GDP进行了预测,以期对我国未来的总体经济增长情况做出合理的分析与判断。
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