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[期刊] 统计与决策
[作者]
张国政 罗党
文章针对复杂系统行为序列中的季节性波动特征,提出了基于季节因子及傅里叶优化的灰色季节预测模型。首先,该模型提出包含年度作用系数的季节因子,其通过年度作用系数的改变,可转化为均值季节因子、新信息季节因子和关联季节因子;其次,考虑行为序列受时间变化作用的影响,在预测模型中加入线性修正项,以提高模型预测精度,并利用傅里叶级数来拟合模型预测残差序列中的周期波动特征。最后,将模型用于郑州站点降水的模拟与预测,研究结果证明了构建的模型具有更高的预测精度。
关键词:
季节因子 周期序列 灰色模型 傅里叶级数
[期刊] 统计与决策
[作者]
张国政 罗党
文章针对复杂系统行为序列中的季节性波动特征,提出了基于季节因子及傅里叶优化的灰色季节预测模型。首先,该模型提出包含年度作用系数的季节因子,其通过年度作用系数的改变,可转化为均值季节因子、新信息季节因子和关联季节因子;其次,考虑行为序列受时间变化作用的影响,在预测模型中加入线性修正项,以提高模型预测精度,并利用傅里叶级数来拟合模型预测残差序列中的周期波动特征。最后,将模型用于郑州站点降水的模拟与预测,研究结果证明了构建的模型具有更高的预测精度。
关键词:
季节因子 周期序列 灰色模型 傅里叶级数
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪潘义 吴凤平
文章将数据统计分组,用灰色预测分析,对不同季节的时间序列分别建立了一阶微分方程,并求出预测公式,从而得出预测值。这种模型比通常的季节预测模型有更好的效果。
关键词:
统计分组 灰色 季节波动 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
雷鹏飞
CPI是衡量一国宏观经济运行状况的重要参考指标之一,国际上通常用CPI来反映通货膨胀的程度,它是一国制定宏观经济政策、分析债券市场、货币市场和央行公开市场操作的重要参考依据。对CPI的准确预测能为我国货币政策的制定提供一定的依据。文章以CPI时间序列为样本,旨在从其内在动力机制出发,选择季节性ARIMA模型,找寻CPI的变化规律并加以预测。
关键词:
CPI 季节性ARIMA模型 预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
韩冬梅 高铁梅
一、季节调整的重要意义 月度或季度经济时间序列一般可分解为四种变动要素,即长期趋势要素T,循环要素C,季节变动要素S和不规则要素I。季节变动要素和循环要素的区别在于,季节变动要素是每年重复出现的周期变动,是由温度、降雨、年内的月份、假期、政策等引起的,而循环要素是间距比较长且不固定的一种周期性波动,它代表景气波动。经济时间序列分解模型也称为结构时间序列模型。依据时间序列的四个构成要素在模型中的相互关系,可以表现出多种不同的形式,一般而言,基本的分解模型为加法模型和乘法模型。设经济时间序列为{y_1},可以分别表示成如下的加法模型和乘法模型形式:
[期刊] 统计与决策
[作者]
马雪莹 蔡如华 宁巧娇 吴孙勇
在非线性自回归(NAR)模型建模的基础上,文章利用辅助粒子滤波(APF)和灰色预测(GM)相结合的方法估计NAR模型的参数和状态,减少因参数估计问题带来的状态估计误差。并将其与传统NAR模型估计和基于粒子滤波估计NAR模型状态的方法进行实验对比。结果表明,基于辅助粒子滤波与灰色预测相结合的估计方法优于传统NAR模型和粒子滤波估计方法,更适合于金融时间序列的预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张光友
“季节波动预测模型新探”一文中的统计预测方法,是统计预测方法研究的一个创新。为此,我们特地约请中南财经大学副校长汪行远教授对该文作了如下评介——《统计与决策》编辑部嘱我为张光友同志的“季节波动预测模型新探”一文作个评介,欣然受命。季节波动预测是经济预测中的传统课题,关于这方面的著述甚多。但把统计分组法和回归分析结合在一起研究季节波动的尚不多见。与传统方法比较,“新探”一文中提出的方法直观简便,一步到位,颇有新意。对于长期趋势和季节波动并存的一些较为规律的经济现象不失为值得一试的方法。当然任何一种预测方法都有其特点和局限性。诸位读者见仁见智,自会评说,如果由此能引起一些讨论,我想也是一件有意义的事情。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
杨志勇 袁喆 尹军 袁勇
准确的降水模拟与预测,对防汛、抗旱及区域水资源管理有着重要的指导作用。由于降水序列波动较大,传统的灰色模型所得到的降水模拟值和预测值往往趋于平均值,论文从输入数据和模型结构改进两个方面对传统的灰色模型进行改进——采用季节性指数法对降水数据进行平滑处理,引入自记忆函数,构建灰色季节性指数自记忆模型(SS-GM),并将其应用于海河区降水过程的模拟和预测。结果表明:①该模型较传统灰色模型而言,模拟效果有很大程度的提高,能够准确模拟年和月尺度的降水过程,各水资源二级区的月尺度Nash-Sutcliffe系数(NSE)和决定系数(R2)均达到了0.60以上,大部分区域年降水模拟的NSE和R2均在0.70...
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
罗旭 程承旗 冯仲科 岳德鹏 陈晓雪
该文以解析木数据为基础,从整体上对甘肃省小陇山地区的华山松等斛析木的树干形状进行描述,采用R/S方法即时间序列分析法,对树木直径的生长过程进行了分析。研究发现,随着树龄的增加,直径生长的霍斯特指数(H指数)值也呈现增加的趋势,并以此建立了直径生长的H指数预测模型;同时应用灰色理论,根据得到的H指数数据,建立了华山松和锐齿栎的直径生长H指数灰色动态预测GM(1,1)模型,分析了直径生长的动态变化特征。R/S分析结果充分反映了树水直径动态生长过程随时间尺度变化的分形特征,进而为森林资源的动态监测奠定基础。
[期刊] 统计与决策
[作者]
仝蕊 申卯兴 任俊亮 陈疆萍
为了拓展灰色预测模型的应用范围并提高其预测精度,文章针对带有振荡特征的数据序列构建了灰色预测模型。由于振荡序列中参数有正有负并呈周期性变化的规律,如果直接利用各类GM(1,1)模型建模效果并不好。文章使用反三角函数数据生成方法,使带有振荡的数据适合应用灰色预测理论;并对其进行了建模和实例分析。研究结果表明了所提出的灰色模型的有效性和适用性。
关键词:
振荡序列 反三角函数 灰色预测
[期刊] 工业工程
[作者]
汪瑜 车通 鄢仕林
为解决无法获取先验分布模式的"贫信息、小样本"航线随机客流量预测问题,提取这类航线客流量时间序列的上、下界信息,并在中间增加一个偏好值,形成包含左界点、中间点和右界点的三元区间数结构的航线客流量表达形式,将三元区间数数据结构转换为左半径、中心及右半径3个独立的时间序列,再利用灰色系统理论建立航线客流量预测模型,并利用周期外延模型对上述模型得出的残差序列进行修正。采用2004—2019年民航客运量数据进行验证分析。结果发现,ARIMA(autoregressive integrated moving average model)模型预测检验的平均绝对百分比误差为6.77%,灰色周期外延模型的平均绝对百分比误差为1.66%,因此后者在短期预测上有较大优势。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵宇哲 武春友
GM(1,1)模型是城市用水量预测的一种有效的方法,但利用GM(1,1)模型难以反映序列的随机波动性。本文提出的平移变换和几何平均变换方法,不仅能构造更适合建立GM(1,1)模型的单调递增序列,也能有效地弱化原始序列的随机性,并保持其单调性,使其变化梯度趋于平缓。通过大连市2000~2006年用水量的预测结果表明,此方法能够反映出城市用水量所具有的波动特性,提高GM(1,1)模型的预测精度,可应用于对灰色振荡序列建立GM(1,1)模型,从而扩大了GM(1,1)模型的应用范围。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙峰
文章对传统的随机振荡序列的直线喇叭带预测模型提出了疑问,分析了产生随机振荡序列的主要原因;采用平均弱化缓冲算子弱化随机振荡序列的峰值,将随机序列取值带由直线喇叭带转换成指数包络带;根据弱化后的数据序列峰值所连直线计算新序列,求出了该序列GM(1,1)模型的发展系数和灰色作用量,并进一步计算包络带的上缘点和下缘点;对上缘点和下缘点序列再次使用GM(1,1)模型,得到了随机振荡序列预测区间的上限、下限及基本预测值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
江艺羡 张岐山
重要点分段法主要利用局部极值点进行划分,可以将时间序列分割成若干个相对较短但不重叠的子序列。该方法在进行序列划分时,能够既保留全局特征,又保持局部性质,是时间序列分段常用的方法之一。文章采用重要点分割法将序列分割成子序列,之后采用灰色GM(1,1)模型对各个子序列进行拟合。实验证明,基于灰色GM(1,1)模型与重要点的时间序列分段算法能够以更少的拟合误差,实现序列的压缩。
[期刊] 统计与决策
[作者]
江艺羡 张岐山
重要点分段法主要利用局部极值点进行划分,可以将时间序列分割成若干个相对较短但不重叠的子序列。该方法在进行序列划分时,能够既保留全局特征,又保持局部性质,是时间序列分段常用的方法之一。文章采用重要点分割法将序列分割成子序列,之后采用灰色GM(1,1)模型对各个子序列进行拟合。实验证明,基于灰色GM(1,1)模型与重要点的时间序列分段算法能够以更少的拟合误差,实现序列的压缩。
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