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[期刊] 统计与决策
[作者]
张利平 于贞杰 张建华 李望晨
文章立足卫生支出等趋势预测问题的时间序列组合建模研究,以实证算例进行验证和比较。根据政府卫生支出时序资料,将曲线拟合法和ARIMA法纳入模型,建立线性加权组合模型(残差平方和倒数法、灰色关联法、相关系数法、待定系数法和等权法)以及残差修正模型;计算拟合序列和残差序列,讨论拟合性能。并建立修正指数曲线模型和ARIMA模型,发现拟合及预测效果不错;五种组合建模技术均优于单种方法拟合性能。曲线法、ARIMA法及其组合技术对于趋势预测问题有适用意义。
[期刊] 首都经济贸易大学学报
[作者]
田瑾
分别用三种时间序列模型对我国社会消费品零售总额(指数)进行建模预测与比较,通过计算结果可以验证:组合预测能有效地提高预测的可靠性与精确度。
关键词:
社会消费品 时间序列模型 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
田甜 李星野
文章采用分频方式分析时间序列并为时间序列建模,首先对时间序列做离散余弦变换,用低频变换系数重构出时间序列的低频分量,而剩余的高频部分则采用时滞自相关分析方法确定模型结构。针对股票多年日收盘价所作仿真试验证明,该时间序列建模方法是有效的,模型比较好地刻画了时间序列的变化规律。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李冰 陈光慧
连续性抽样调查由于能够描述目标总体随时间的动态变化过程,吸引了越来越多国内外学者的关注。国外连续性抽样的研究已经十分成熟,在已知的轮换模式下,建立合适的模型,使得模型能较好地描述数据的真实生成过程,从而得到精度更高的目标估计量。文章建立一般轮换模式rm_1r(m- 1)_2下的时间序列模型,然后以6362模式为例,利用状态空间模型和卡尔曼滤波,给出已有信息下的最优估计,有效减少抽样误差,提高样本的估计精度。
[期刊] 经济经纬
[作者]
王凤兰 闻邦椿
利用时间序列分析方法对混沌经济时间序列进行研究。通过介绍有关时间序列分析的理论及混沌时间序列的建模方法,阐述了混沌经济时间序列中非线性(混沌)信息的提取方法,并对系统进行混沌识别,讨论了混沌系统混沌临界点的区间确定问题。
关键词:
时间序列 混沌 关联维数 混沌临界点
[期刊] 统计与决策
[作者]
李冰 陈光慧
连续性抽样调查由于能够描述目标总体随时间的动态变化过程,吸引了越来越多国内外学者的关注。国外连续性抽样的研究已经十分成熟,在已知的轮换模式下,建立合适的模型,使得模型能较好地描述数据的真实生成过程,从而得到精度更高的目标估计量。文章建立一般轮换模式r~m_1~r~(m- 1)_2下的时间序列模型,然后以6~3~6~2模式为例,利用状态空间模型和卡尔曼滤波,给出已有信息下的最优估计,有效减少抽样误差,提高样本的估计精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵兴球
[期刊] 统计与决策
[作者]
张吉祥 马千脉
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
康晓慧 陈浩 张梅
【目的】研究3种时间序列分析模型对水稻稻瘟病的预测效果,为该病害的预测提供参考。【方法】以1980-2007年四川省剑阁县水稻种植面积和稻瘟发病面积为原始数据,分别采用时间序列分析中的滑动平均、指数平均和方差分析周期外推法建立水稻稻瘟病发病情况的预测模型,分析其预测效果,并在2008年的稻瘟病预测中进行了验证应用。【结果】滑动平均、指数平均和方差分析周期外推法3种时间序列线性模型均能较好地预测水稻稻瘟病的发病趋势,1980-2007年其预测值与实测值的拟合度分别为97.7%,96.1%和99.8%;2008年预测值与实测值的相对误差分别为14.5%,18.1%和8.4%。【结论】3种时间序列分...
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱建平 张楠溪 朱万闯
非平稳时间序列预测问题一直都是一个难题,文章运用EMD技术将非平稳时间序列分解为一系列的imf和一个残余量。由聚类分析得到若干个cimf,然后通过对每个cimf以及残余量建立神经网络模型进行预测,达到对原时间序列的组合预测。文章的实证结果表明EMD组合预测可以有效解决非平稳的问题,且预测精度达到良好效果。
关键词:
EMD 神经网络 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
翟静 曹俊
文章将时间序列ARIMA模型和BP神经网络算法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于实际预测中,通过实际预测检验了组合预测模型在实际预测中的有效性。研究发现,组合预测模型在预测精度方面总体上优于这两个单项预测模型,因此这种组合预测模型具有良好的预测效能。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
江海洋 王莉
根据序列数据预测下次事件类型和时间是一个值得研究的课题.目前点过程强度函数算法仅从时间维度考虑背景知识和历史影响两个方面,没有从空间维度加入社交关系的影响.针对该问题,提出基于时空深度网络的社交化点过程的序列预测算法(SPSP算法).该模型首先运用双LSTM(long short-term memory)分别建模强度函数的背景知识和历史影响;然后经过联合层将双LSTM输出合并,生成事件类型和时间向量表征;最后在空间维度上加入社交关系网络影响,优化强度函数.通过深度时空社交网络的多次训练,得到最优网络模型.在新浪微博数据集上的实验验证算法的有效性,证明社交化点过程序列预测算法可高效准确预测出事件类型与时间.
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王晓鹏 曹广超 丁生喜
应用基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对青南高原的四个典型地区1961-2005年降水量序列进行ARMA建模分析:验证了四地区年降水量序列的时间序列特性,研究并选择了这些序列的最佳ARMA模型,本文也通过模型对未来降水量进行了预测.模型实证分析的结果表明:在青藏高原降水量时间序列分析建模与预测方面,Box-Jenkins方法及其模型是一种精度较高且切实有效的方法模型.
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