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[期刊] 管理科学
[作者]
郑毅 胡祥培
电子病历系统正以前所未有的广度和深度渗透到医疗各个领域,为提高慢性病患者疾病预测分析准确率,为疾病管理水平创造新机遇,如何实现诊疗数据有效融合和分析、提高诊疗大数据分析能力,进而增强疾病管理的有效性和科学性、提高患者满意度成为行业和学界专家共同关注的热点问题。针对疾病预测分析中序列诊疗数据融合难题,利用机器学习原理和稀疏正则化原理提出基于时间光滑正则化的序列诊疗数据融合(TSRSCDF)方法。该方法考虑结构稀疏性与不同阶段诊疗数据源的时间关联性的有机结合,对序列诊疗数据构建基于时间光滑正则化的融合模型,采用近端加速梯度下降优化算法对模型参数进行求解。采用阿尔茨海默神经影像学计划数据库中的序列诊疗数据进行阿尔茨海默病诊断实验,将建立的方法与单阶段诊疗数据分析方法和相关序列诊疗数据分析方法进行对比,使用AUC值对模型的性能进行评价。研究结果表明,TSRSCDF方法具有选择各阶段相同特征的特性,且时间光滑正则化罚函数使同一特征相邻阶段的权重系数差值减少,能够保持相同特征相邻阶段参数值的一致性。从实验结果看,与利用单阶段诊疗数据的疾病预测方法相比,TSRSCDF方法具有综合各检查指标中信息变化的优势,最终提升了方法的疾病诊断准确性;与其他序列诊疗数据分析方法相比,TSRSCDF方法具有较高的预测性能;同时,TSRSCDF方法的疾病预测性能对于预测时间窗长度的改变具有稳定性。TSRSCDF方法在预测精度上比同类序列诊疗数据分析方法有很大提升,能够显著提高疾病诊断准确性,将数据融合理论扩展到疾病建模和疾病预测分析领域,为提高诊疗数据分析的科学性和准确性提供新视角,为医疗工作者科学实施慢性病患者疾病管理提供决策支持,对于提高患者的生命质量和满意度具有实际意义。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
陈艳 石智慧
为提高金融时间序列的预测精度,本文提出了基于MODWT、MCP变量选择方法和RELM_Adaboost的混合预测模型。该模型由三步构成:第一步,收集特征变量,包括MODWT分解得到的特征变量以及常用的技术指标;第二步,利用MCP惩罚方法从上述特征变量中选取重要的作为输入变量;第三步,利用Mnet惩罚正则化ELM,将RELM视作弱预测器,然后用Adaboost算法生成强预测器进行预测。实证结果显示:第一,经过MCP方法的筛选,最终的输入变量中不仅包含常用技术指标,还有小波分解所得的变量。第二,混合预测模型RELM_Adaboost有良好的泛化误差表现。本文提出的模型在量化交易时代具有良好的应用前景。
[期刊] 中国卫生经济
[作者]
舒之群 李明 顾建钧 张群芳 白洁 娄继权 荆丽梅
目的:分析按人头支付政策干预对参合对象门诊医疗费用的相关影响。方法:收集2011—2015年浦东新区按人头支付干预前后新型农村合作医疗门诊患者医疗费用相关数据,通过时间序列分析方法,评价政策干预对参合对象门诊医疗费用的影响。结果:政策干预后40个月参合对象的实际次均门诊费用(90.37元)较干预前20个月(84.98元)增加了6.34%;Holt-winters加法模型结果显示,按人头支付政策干预后,次均门诊费用的模型预测值(102.00元)明显高于实际值(P0.05)。结论:按人头支付政策干预3年多来,
[期刊] 商业研究
[作者]
赵成柏 武学风
利用1978-2007年中国国家统计局对我国三大产业产值所统计的时间序列数据,采用ADF单位根检验、协整检验和Granger因果关系检验等计量方法,对我国第一、第二、第三产业之间的内在关系进行了检验,协整估计结果表明它们之间存在长期稳定的关系,而误差修正模型表明部门间的短期关系并不明显;第一产业和第二产业之间存在双向因果关系,第二产业和第三产业中的批发和零售业之间存在双向因果关系,第一产业和第三产业间为单向因果关系。
[期刊] 统计与决策
[作者]
江雨燕 邵金 陈梦凯 王付宇
由于金融时间序列具有高度非线性、不稳定性等特点，单一预测模型的预测精度受限。文章将集成经验模态分解（EEMD）技术和长短期记忆网络（LSTM）相结合，同时融入麻雀搜索算法（SSA）优化神经网络参数，构建了EEMD-SSA-LSTM混合预测模型。首先将该金融时间序列进行EEMD分解，其次将分解所得的各IMF分量与残差项输入到SSA优化后的LSTM网络进行逐个预测，最后通过累加得到最终预测结果。以上证指数价格为研究对象进行实证分析，结果表明，所提出的混合预测模型的MAPE、RMSE、MAE分别为0.0122、0.3278、0.2681，具有更高的预测精度与适用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘遵雄 周天清
由于金融时间序列具有复杂、非线性、非平稳性、含噪声等特点,许多传统的线性及非线性方法难以对其进行有效的预测。为此,文章提出将HRM(A Hessian Regularized Nonlinear TimeSeries Model)应用于金融时间序列领域。实验结果表明,HRM具有较好的模型构建能力,拥有较快的计算速率,并且得到了较好的预测结果。
关键词：
HRM 金融时间序列 建模 预测
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张清叶 高岩
对选定的风险资产进行组合投资,以条件风险价值(CVaR)作为度量风险的工具,建立单期投资组合优化问题的CVaR模型。目标函数中含有多重积分与plus函数,产生情景矩阵将多重积分计算转化成求和运算,提出plus函数的一个新的一致光滑逼近函数并给出求解CVaR模型的光滑化方法,最后的实证研究表明了本文算法的优越性。
关键词：
投资组合优化 条件风险价值 光滑化方法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张清叶 高岩
对选定的风险资产进行组合投资,以条件风险价值(CVaR)作为度量风险的工具,建立单期投资组合优化问题的CVaR模型。目标函数中含有多重积分与plus函数,产生情景矩阵将多重积分计算转化成求和运算,提出plus函数的一个新的一致光滑逼近函数并给出求解CVaR模型的光滑化方法,最后的实证研究表明了本文算法的优越性。
关键词：
投资组合优化 条件风险价值 光滑化方法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郭崇慧 贾宏峰 张娜
时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一,通常由于时间序列数据的特殊结构,导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进k-均值算法相结合的时间序列聚类算法,该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取,然后利用改进k-均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析,从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性,将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中,取得了较好的数值结果。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
罗洪奔
提出了一种基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测模型。首先建立金融时间序列灰色预测模型,并采用PSO算法对灰色模型的三个参数进行优化;利用ARIMA算法对预测模型的残差进行分析,同时采用遗传算法对ARIMA的系数进行优化;最后用ARIMA的残差预测结果对灰色预测模型进行补偿。结果表明,以较好的精度拟合一段时期内MA<107的时间序列,预测误差控制在5%以上,与单纯的灰色预测算法和神经网络算法相比,在平均绝对误差、均方根误差和趋势准确率三项评价指标上,具有明显优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑锋 魏勇
本文在对建模数据序列进行一定处理的基础上,提出了经函数cosx变换来提高数据光滑度的方法,理论上证明了这种变换可以有效地提高建模数据列的光滑度,其模型精度优于对数及幂函数变换所建模型的精度;并通过实例表明了该方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
万校基 李海林
文章引入动态时间弯曲方法度量金融多元时间序列数据中特征分量之间的相互关系,提出自适应中心线算法来获取一条综合序列,进而反映金融多元时间序列数据中特征分量之间的异步相关性,有效地实现金融多元时间序列的数据降维和特征表示。
[期刊] 经济问题
[作者]
周文凯 杨威
基于均方误差准则给出了构建区间数据模型的变量选择方法,并利用股票市场、基金市场、期货市场以及货币市场的区间型金融时间序列数据对宏观经济进行区间预测分析,给出了有别于传统点值数据模型的宏观经济区间预测方法。实证结果表明,区间型金融数据中的深证成分指数、上证基金指数、期货市场交易金额、狭义货币供给量对宏观经济区间预测模型拟合误差较小。通过变量选择得到了基于区间金融时间序列数据的宏观经济区间预测模型,并利用单一模型结构和组合模型结构给出我国2020-2023年的宏观经济变化区间,预测表明我国宏观经济将延续总体平稳、稳中趋缓的发展态势。
关键词：
区间数据 均方误差 经济预测
[期刊] 中国软科学
[作者]
吕瑞华 王卫亚
根据Kolmogorov连续性定理,本文建立了混沌—神经网络(C-ANN)预测模型;提出了基于遗传算法和神经网络的混沌预测模型与方法(C-ANN-GA混合预测方法);解决了混沌时间序列的非解析式预测问题;使混沌时间序列预测方法得到了新的改进和发展。
关键词：
复杂系统 遗传算法 神经网络 混沌预测
[期刊] 预测
[作者]
朱新生 王永森
结构比例时间序列的拟合与预测方法朱新生王永森（辽宁大学数学系ｌ１００３６）（沈阳汽车工学院ｌ１００１５）在经济问题的预测中，对结构比例数据的研究占有十分重要的地位。比如：考察我国或某省的劳动力在三个产业中占有比例的现状和发展趋势；考察我国农业、轻工业...
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