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[期刊] 工业工程
[作者]
朱煜明 陈玮 刘平利
对能源供需进行科学、准确的预测,对我国能源战略决策具有重要意义。根据某省石油供需量近10年来的数据,利用水晶球预测软件计算统计误差,并进行相关统计检验,根据计算与检验结果,从时间序列方法集中,确定了双指数平滑为本预测的最佳方法。据此,计算出未来五年内某省的成品石油需求量,为延长石油能源开发的可持续发展战略提供有力参考。
关键词：
石油供需量 时间序列分析 预测
[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] 资源科学
[作者]
覃章健 葛良全
本文收集了四川省及国内外能源消费和国民经济发展等有关指标的大量历史数据,在此基础上,分析了四川省能源终端消费构成,并采用部门分析法、GDP能源终端消费单耗类比法、回归分析、灰色预测、神经网络预测等多种预测方法建模,预测了四川省2010年和2020年能源终端消费量,然后经加权平均各种预测方法的预测值,确定四川省2010年和2020年能源终端消费量分别为9 738.94×104t标准煤和19 572.60×104t标准煤。再根据该预测值,采用各种能源消费比重分析,预测了四川省2010年和2020年成品油和天然气需求量。最后对成品油和天然气进行了供需平衡分析,并根据分析结果对四川省今后能源建设提出了...
[期刊] 预测
[作者]
张世英 王艳晖 杨尊琦
时间序列预测的状态空间方法张世英，王艳晖，杨尊琦（天津大学３０００７２）Ｐ，ＣＹｏｕｎｇ和Ｎ，Ｃ，Ｎｇ开发的状态空间预测方法［１］实现了模型参数估计的递推计算，并完全摆脱了Ｂｏｘ一Ｊｅｎｋｉｎｓ时间序列建模的困难，具有很大优点。在Ｐ．Ｃ．Ｙｏｕｎｇ等...
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈涛
多变量时间序列包含有比单变量时间序列更丰富的动态信息,具有一定的信息完备性和确定性,但多变量时间序列同时也会带来一定的冗余信息和部分噪声。为了更好地反映多变量时间序列的动态特性,文章对多变量时间序列进行空间重构,并利用主成分分析法(PCA)对重构后的多变量时间序列进行处理,以减低特征空间维数;最后采用支持向量机建立预测模型。仿真实验表明,该预测模型具有较强的自适应能力和较好的预测效果。
[期刊] 预测
[作者]
文新辉 陈开周
1 引言时间序列就是一列随时间变化的数,它是对客观事物的一种描述,属于时域分析的范畴。我们研究时间序列的目的,就是要对时间序列建立一个参数模型,用于描述事物发展的变化规律。定义1:时间序列{x(t)}是一个t∈Z的实值向量随机变量,其中Z表示整数集。在定义1中,如果x(t)∈R~1,那么{x(t)}就是一维时间序列,所建立的模型称为一维时间序列模型;如果x(t)∈R~(?),那么{x(t)}就是r维时间序列,所建立的模型称为r维时间序列模型。 Box和Jenknis首先成功地建立了一维时间序列模型。近年来Tong也在这方面做了许多很有影响的工作。通过许多人的努力,使得一维时间序列模型,...
[期刊] 统计与决策
[作者]
张义明 余广俊 翟新明
文章提出了一种基于蚁群优化的就业人数时间序列预测方法,采用蚁群优化算法从给定时间序列中提取奇异吸引子拓扑结构的相关信息并利用所提取的信息进行预测。实验结果验证了方法的可行性及可用性。
关键词：
蚁群优化 就业人数 时间序列预测
[期刊] 工业技术经济
[作者]
向小东
时间序列的预测是预测领域的重要研究内容。给出了基于混沌吸引子的加权一阶局域短期预测法的通用算法,指出了对预测精度有重要影响的嵌入参数的确定方法。股市数据的预测实例表明此方法有较高的预测精度。
关键词：
混沌吸引子 时间序列 预测
[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]
张亚宁 马军海
文章在压缩感知理论的框架下,利用最大似然估计建立时间序列预测数学模型,将参数估计归结为一个典型的压缩感知问题,再运用正交匹配追踪法求解出参数,从而进行时间序列预测。用该方法与ARMA模型分别对我国第三产业产值进行预测可知,此方法具有更高的预测精度,另外由于不要求数据的平稳性,因此也具有更广的适用范围。
[期刊] 统计与决策
[作者]
涂锦 冷正兴 刘丁毅
现实生活中的时间序列,通常伴随着大量的噪声和高度的波动性。对于这些非线性时间序列,运用传统的统计和计量经济模型进行分析预测,预测结果往往不够理想。文章基于经验模态分解(EMD)和人工神经网络提出改进方法。主体思想是"先分再合":先用EMD方法分解非线性时间序列,得到一系列易于分析的独立的子系列,然后利用神经网络(FNN)对每一个子系列进行分析和预测,最后再用自适应线性神经网络(ALNN)整合并得出最终结果。结合具体房价时间序列实例,证实了这种方法的优势。
[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] 商业经济与管理
[作者]
乐甄
基于时间序列市场预测系统的研究乐甄（杭州大学３１００２８）众所周知，没有预见就没有正确、科学的管理，在当今市场经济体制下，企业只有及时地了解市场的变化，才能更有效地进行经营决策和生产管理，从而建立市场预测系统就成为不少企业的需求。笔者曾参与一些企业市...
[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] 统计与决策
[作者]
邓华丽 李修全
随着混沌科学的迅猛发展,当前在经济、金融研究领域,对经济、金融系统行为的混沌分析已成为一大热点,由此发展起来的混沌经济学大大增强了经济理论对现实的描述能力。股票价格时间序列是一个受政治、经济、心理等多方面因素影响的离散时间序列,使得股票价格常表现出包括混沌在内的各种复杂现象与行为。这些现象与行为若采用传统的统计学的方法处理往往难以得到令人满意的结果,而若采用混沌的方法处理则非常有效,因而混沌时间序列的建模与预测已成为当今学术界的研究热点。
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