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[期刊] 统计与决策
[作者]
訾书宇 林名驰 谢力
为克服传统时间序列预测方法在处理小样本数据方面的不足,文章引入傅立叶级数和模糊马尔可夫链方法,并结合灰色GM(1,1)模型对小样本时间序列数据进行动态建模。实例结果表明,预测方法与传统的时间序列预测方法相比,具有较高的预测精度,说明该方法对于小样本时间序列的预测是有效的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙鹏飞 徐勤丰 俞燕
本文借助贝叶斯方法,用隐马尔可夫模型(HMM)来拟合美元LIBOR(伦敦银行同行拆借利率)相对美联储基准利率的变动情况,用Gibbs抽样实现了模型的参数估计。我们将该模型用于对LIBOR的衍生金融产品的评价;并利用无套利原理预测美联储基准利率的变动。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
张微微 李红 孙丹峰 周连第
【目的】分析密云水库上游流域水质长期监测数据,获取流域水质时间格局特征。【方法】以密云水库上游白河上的S1和S2监测点总磷(TP)浓度1986—2003年时间序列为例,采用时域分析、傅立叶和小波分析等方法对比来综合揭示磷污染物的周期模式以及时间格局特征。【结果】S1和S2监测点时间序列不存在自相关性和异方差性,不适合用时域方法进行水质的时间演化规律的研究。傅立叶分析得到两个监测点的隐含周期,S1和S2都有6年的周期模式,S2还包含一个2年左右的周期行为。小波分析得到了不同尺度的时间格局特征,S1和S2点都有中尺度的周期格局特征,S2点还有小尺度的周期格局特征。【结论】傅立叶分析和小波分析这两种...
[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] 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] 运筹与管理
[作者]
王鹏 田宗浩
本文在传统广义模糊时间序列预测模型数据模糊化的基础上,引入直觉模糊集理论对其进行扩展。首先,在隶属度和非隶属度函数中增加犹豫度因子对样本数据进行直觉模糊化,更加细腻的反映数据不确定性本质。然后,用记分函数描述样本数据对模糊集的隶属情况,简化模型的复杂度。随后以传统广义模型为框架,构建基于直觉模糊化的广义模糊时间序列预测模型。最后利用典型的Alabama大学入学人数为实验数据,对比分析本文建立模型与传统广义模型的预测结果,验证直觉模糊化的广义模糊时间序列模型的可行性和优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
田宗浩 顾国华 王鹏 王常青
文章通过分析传统的加权模糊时间序列模型和广义模糊时间序列模型,指出了需要考虑的模糊状态的确定方法和建立模糊关系矩阵中的不足。结合模糊集理论中λ强截集的性质,重新定义所要考虑隶属度对应的模糊状态和模糊逻辑关系矩阵的建立过程,建立基于λ强截集的广义模糊时间序列模型。以Alabama大学22年的入学人数为例,利用均方误差MSE和泰尔不等系数TIC对比分析本文提出模型与传统加权模型和广义模型的预测精度以及考虑λ取不同阈值时模型预测精度的变化情况,验证本文建立模型的可行性和有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
鲜思东 张建锋
近年来,经过人们对模糊时间序列模型大量的研究后,发现模糊区间的划分以及模糊关系的构建是影响模糊时间序列模型预测精度最关键的两个因素。文章针对目前模糊时间序列模型在论域划分中存在的问题,提出将人工鱼群算法(AFSA)用于模糊时间序列模型的论域划分中;并利用最小均方误差(MSE)确定最优的预测结果;最后为了显示所提出方法的有效性,将该方法用于Alabama大学注册人数的预测,结果显示该方法的预测精度更高。
[期刊] 中国卫生经济
[作者]
高润国 马安宁 盛红旗 井淇 高倩倩 王培承 郑文贵 周梅 马桂峰
目的:利用1995—2015年间全国城镇职工基本医疗保险基金收入和支出总额的时间序列,预测未来10年基金的收支平衡情况。方法:利用ARIMA模型构建基金收入支出总额的一次拟合模型,再利用马尔可夫模型来修正拟合值构建二次模型,从而提高预测的精度。结果:基金收入一次模型的平均相对误差为5.81%,二次模型降低为2.01%;基金支出一次模型的平均相对误差为9.14%,二次模型降低为5.35%。结论:从全国情况来看,城镇职工基本医疗保险保持现有的收入支出政策不变,在2016年到2025年不会出现年度超支。建议医保
[期刊] 统计与决策
[作者]
惠军 温华洋
一、引言FTS的概念首次由Q.Song和B.S.Chissom在1993提出,用模糊关系方程作为模型将其应用到大学注册学生数的预测,温度预测等领域。哈明虎等(2000)把其求解问题转化为一个带约束的二次规划问题,国内一些学者将其应用到机械系统的预测诊断等问题上,或则把其进一步推广应用到多维时间序列的模糊
[期刊] 统计研究
[作者]
楼振凯 侯福均 楼旭明
本文考虑了部分状态可见的隐马尔可夫模型的状态序列估计问题,在分析了现有算法无法合理估计状态路径之后,以状态转移概率、观测概率和可见状态作为先验信息,通过贝叶斯分析计算可见状态前后向状态的后验概率,并给出初始条件和递推公式,运用动态规划递推得到每个观测值对应的最可能状态以及最可能的状态路径。最后,本文给出一个系统故障识别的应用例子,验证了所设计算法的可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔺玉佩 杨一文
文章针对模糊时间序列模型目前存在的缺乏客观论域划分方法和模糊关系前件单一等缺陷,首先应用模糊聚类方法将数据分类,以相邻两个聚类中心的中点作为子区间的分界点来划分论域;其次将数据模糊化后根据证券市场主要量价指标建立了具有多个前件的高阶模糊关系;最后根据序列对比规则计算预测值。将该模型用于股票指数的价格预测和涨跌预测,与传统模型比较的结果表明其预测准确率有了较大提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李肖肖 付恒春 薛晔
针对目前信息分配模糊时间序列模型只能研究单变量的局限性,文章构建了一个基于信息分配技术的双变量模糊时间序列预测模型,并探讨模糊区间长度对模型预测精度的影响。以中国的互联网用户渗透率以及实际GDP为例验证模型的有效性,并选取经典马尔可夫模型作为对比模型。结果表明:模糊区间长度对信息分配模型的预测精度有影响,且模糊区间长度减小能提高预测精度。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
南国芳 周帅印 李敏强 寇纪淞
传感器网络监控系统属于大型复杂系统,由感知节点以一定的时间间隔向sink节点发送感知数据,以实现对应用环境的监控。由于网络本身及应用环境的影响,得到的感知数据往往存在不确定性。此外,周期性报告数据模式影响到实时监控数据的精确性。本文应用时间序列模型预测传感器数据以响应用户查询,可有效降低网络通信量。通过对无线传感器网络的数据分析,引入多属性模糊时间序列预测模型,充分考虑了无线传感器网络时间序列中存在的趋势因素,并提出了适合于传感器网络的修正预测模型。实验结果表明模糊时间序列模型可有效预测传感器网络数据,且能提高预测精度。
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