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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李静 徐路路 赵素君
[目的/意义]基金项目文本蕴含着丰富的前沿主题信息,通过细粒度识别科学研究前沿中的新兴主题,可以预测分析新兴主题未来发展趋势并可视化展示。[方法/过程]文章提出一种基于时间序列分析和SVM模型的基金项目新兴主题趋势预测与可视化分析方法,分析基金项目内外部特征属性,构建基金项目新兴主题探测公式,利用时间序列分析和支持向量机等深度学习算法模型,对新兴主题发展趋势进行预测分析,最后利用可视化分析软件Gephi进行可视化展示以揭示前沿领域竞争态势。[结果/结论]通过以石墨烯领域数据进行实验并结合专家咨询和传统论文聚类方法对比分析,表明该方法能够更加快速准确识别新兴主题,为我国科技政策制定提供决策支持和参考。
[期刊] 价格月刊
[作者]
许华 白静
新常态下我国纸浆价格震荡涨跌，纸浆市场持续低迷，造成部分造纸企业严重亏损。选取２００５年１月～２０１５年８月我国纸浆价格月度数据，采用ＥｖｉＥｗｓ６．０软件对其进行传统的时间序列分析，以探究其价格波动趋势。实证结果表明，我国纸浆价格非常容易受到季节因子和不规则分量因素的影响，其价格整体出现上升后又回落的趋势，存在着波动周期规律。其中２００５年～２０１２年共有两个完整周期，基本保持四年一次，２０１３年～２０１６年出现第三个完整周期，且２０１６年的纸浆价格将继续平稳下滑，预计２０１７年后开始上涨，同时进入下一个波动周期。本文据此提出了新常态下我国造纸企业发展的政策建议。
关键词：
新常态 纸浆价格 时间序列 价格波动
[期刊] 中国高教研究
[作者]
易梦春
我国高等教育在学总规模和毛入学率在过去２０多年里不断增长，增长幅度的波动由剧烈转向平稳。未来影响我国高等教育发展的外部因素将对其规模的扩张起到推动作用。通过构建时间序列趋势外推模型对未来十年我国高等教育规模进行预测发现，２０２５年我国高等教育在学总规模很可能达到５１８７．０８万人至５９２９．８８万人，将比目前（２０１５年末）多１０００万人至２０００万人。在２０１８—２０２２年之间，我国高等教育毛入学率很可能突破５０％。这也就意味着未来３到６年内，我国高等教育将进入到普及化阶段，而我们需要为此做好准备。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘自强 王效岳 白如江
文章提出一种基于时间序列模型的研究热点评价与预测方法。利用关键词词频排序、热点关键词群构建和时间序列模型分析等方法，对ＣＮＫＩ收录的以竞争情报为关键词的近１０年期刊论文的关键词进行处理，分析梳理了近１０年竞争情报领域的研究现状，运用关键词群分析、社会网络分析和时间序列模型分析预测其研究热点的发展趋势。最后将２０１５年作为预测目标进行预测，将预测结果与实际数据对比，实验结果证明该方法是可行有效的。
关键词：
时间序列模型 研究热点 关键词 预测方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
攸频
趋势平稳过程和随机趋势过程是刻画经济时间序列的两种截然不同的随机过程,对于经济建模分析具有不同的影响,文章从基本概念、技术处理和经济涵义上对这两种过程进行了全面的阐述和分辨,并利用渐近分布理论对于两种过程参数的统计关系进行了研究。从中讨论了单位根检验存在的问题,并给出相应的建议。
关键词：
随机趋势过程 趋势平稳过程 单位根检验
[期刊] 统计与决策
[作者]
何满喜
如何对统计数据的时间序列的发展趋势进行科学的预测是对预测方法的理论研究和实际应用都是非常重要的,也是关系到能否有效利用统计数据并做出正确决策的重要前提。在经济社会领域的实际应用中,研究人员根据时间序列的特点,希望用一些拟合精度好、建模方法简单、应用方便的预测模型。而社会经济现实问题中的统计数据的时间序列的发展趋势往往是较复杂的,其变化规律和特征不易发现。它需要用系统工程的理论和方法,用定性分析和定量研究相结合的方法来进行分析研究,用不同的预测模型来拟合,进行分析研究是必要的。所以我们对统计数据的时间序列提
[期刊] 财经论丛
[作者]
刘玉焕
中国主要寿险公司2004M8～2012M2间月度保费收入时间序列存在明显的季节特征,很大程度上与寿险业"开门红"习惯有关。建立SARIMA模型,发现当期寿险保费收入受以往各期的影响,对模型进行样本内预测,达到了较好效果。在此模型基础上,利用邹检验验证保险会计新准则、保监会业务结构调整窗口指导和银保新政对寿险保费收入时间序列的影响,并根据验证结果,提出相关政策建议。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
毛雪岷 杨杰
文章讨论了基于分类的SVM非线性回归算法及其在时间序列预测中的应用。与传统SVM回归算法相比,本算法有更强的不敏感性和健壮性、参数值可设定性并可避免过拟合现象。文中提出了一种计算预测模型初始参数值的方法,可以高效地找到较好的模型参数,并通过实验对方法的有效性和可行性进行了验证。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
邵年华 沈冰 黄领梅 戴玉萍
【目的】建立水文时间序列预测的核主成分支持向量机(KPCA_SVM)模型。【方法】利用核主成分分析(KPCA)对输入数据进行非线性特征信息提取,并将提取的特征信息作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入变量,建立KPCA_SVM预测模型。以甘肃民勤地区的月蒸发量为例,对模型的预测效果进行检验。【结果】预测结果表明,KPCA_SVM模型预测效果优于PCA_SVM模型和LSSVM模型,预测平均相对误差为8.36%。【结论】KP-CA_SVM模型的预测效果优于没有特征提取的LSSVM模型。与主成分分析(PCA)提取特征相比,KPCA特征提取效果更好。
[期刊] 商业时代
[作者]
李万春
本文运用spss19中的指数平滑模型、ARIMA模型、指数模型和回归分析模型对四川省内江市历年物流量和经济数据进行建模和预测。对四种方法的预测结果进行比较、分析、检验,最后得到内江市未来的物流量最有可能的发展情况,给出平均误差,并针对物流产业的发展提出相关对策。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱文佳 朱莉
[目的/意义]预测ESI前1%学科入围时间对于各个研究型机构把握学科发展全局有很高的价值,也是高校图书馆非常重要的学科服务内容。文章介绍了一种预测模型,先用误差修正因子消除不同数据库被引频次的差异,然后分别对机构被引频次时间序列和ESI入围阈值时间序列进行预测,得到两条时间序列及其预测值曲线的交点,交点之后的第一个ESI更新时间即为入围时间。[方法/过程]文章采用时间序列分析法,用ARIMA模型拟合目标机构ESI被引频次预估值时间序列,用温特斯季节指数平滑模型拟合ESI入围阈值时间序列。[结果/结论]以复旦大学经济与商学为例进行实证研究,结果预测模型在两个时间序列上都有较高的拟合度,得出的入围时间预测值可信度较高。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
白敬毅 颜端武 陈琼
[目的/意义]识别新兴研究主题并预测其发展趋势，对科技创新和科研决策具有重要意义。[方法/过程]提出基于主题模型和曲线拟合的新兴主题趋势预测方法。该方法应用LDA主题模型进行科技文献主题划分，然后将主题新颖性、增长性、影响力等特征指标依次赋权叠加构建主题新兴指标，利用多维尺度绘制主题分布矩阵以识别和探测新兴主题。最后基于主题新兴指标时序特征进行曲线拟合，预测新兴主题未来发展趋势。[结果/结论]利用Web of Science数据库中1997—2017年燃料电池领域的94661篇文献，进行实证研究。结果表明该方法能够有效识别燃料电池领域新兴研究主题，相对于时间序列自回归预测方法，曲线拟合预测方法具有较高准确率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘德林 刘贤赵 李希国
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明
ARFIMA模型是时间序列分析理论体系中的一个新领域,其模型结构比较复杂。本文系统地研究了时间序列ARFIMA(p,d,q)模型的贝叶斯预测问题,给出了模型的似然函数形式,构造了模型参数的先验分布;根据贝叶斯定理严密地推断了参数的后验边缘分布密度函数,建立了贝叶斯ARFIMA模型预测的基本程序,并且进行了实证研究分析。
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