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[期刊] 统计与决策
[作者]
王明明 张泓雨
技术预测是分析行业技术发展趋势、把握行业重点研究领域的主要方式。利用数量模型进行技术预测是现阶段技术预测的主要手段,文章在建立技术回归预测模型过程中,根据新旧历史数据对技术预测结果影响程度的不同,构建了带时间权重的技术回归预测模型,并给出计算回归系数的矩阵计算公式.最后针对输配电装备制造业专利申请数的发展趋势构建了输配电装备制造业专利申请数回归预测模型,验证了本文所建立的技术预测模型的可行性和可操作性。
关键词：
技术预测 时间权重 回归预测 专利申请
[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] 统计与决策
[作者]
王自成 朱家明 陈华友
组合预测方法能有效集成各个单项预测方法的信息,因而在预测实践中有广泛的应用。组合预测模型中单项预测方法的筛选是一个重要的研究问题。文章从统计的观点出发,提出了基于逐步回归筛选的回归组合预测模型。该方法利用回归系数对应的p值来逐步筛选单项预测方法,直至建立回归组合预测模型。利用人口数据进行了实例分析,结果表明:与现有的组合预测方法进行对比,筛选后的回归组合预测方法有更高的预测精度。
关键词：
组合预测 逐步回归 筛选
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
葛新权
应用线性回归模型对经济系统中的变量进行预测,预测误差往往很大,效果很差。追究其因,我们认为有两个原因。一是现实经济系统的客观非线性性,用线性模型描述经济系统自然误差很大;二是经济系统的客观复杂性,众多的定性因素和定量因素都影响着经济变
[期刊] 统计与决策
[作者]
戴稳胜 吕奇杰 David Pitt
建本研究结合小波转换与支持向量回归,提出一个二阶段时间序列预测模型。先以离散小波分解与重组对金融时间序列数据进行预处理,再以SVR建立预测模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
易锦燕 黄雪丽
文章通过相空间重构,判断时间序列的混沌特性,建立混沌时间序列预测模型。把混沌时间序列预测方法,应用与供应链的绩效预测。并结合一个供应链绩效预测实例,采用局域法,将预测结果与模糊综合分析法得到的结果进行对照分析,得出混沌预测方法的可行和有效,对企业动态供应链绩效评价模型和方法的选择具有一定的实用价值。
关键词：
混沌时间序列 供应链绩效 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
李志超 刘升
文章以上海市月度居民消费价格指数的预测为例,分别建立ARIMA模型、灰色模型GM(1,1)和一元n阶多项式回归模型。ARIMA模型定阶采用最小AIC准则,最终选择了ARIMA(3,1,7)模型;灰色模型GM(1,1)的数据维度选择采用动态比较的方法,三期预测分别选用了12、13、14个样本数据;一元n阶多项式回归模型根据最小残差原则选择了23阶模型。最后比较三种模型的预测精度,得到结论灰色模型GM(1,1)和ARIMA(3,1,7)模型比较适合对CPI指数进行短期预测且预测精度相差不多,而一元n阶多项式回归模型预测精度较差,不适合短期预测。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
吴兴伟 王雷 迟道才
为了预测水泵在运行中的振动状态,提高水泵运行的安全性和经济性,采用了统计学习理论中的核心算法——支持向量机与自回归方法相结合,建立了水泵振动预测模型(SVAR)。并通过实例,与基于灰色理论建立的预测模型(GM)和基于自回归方法建立的预测模型(AR)进行了比较。结果表明:基于支持向量自回归的水泵振动预测模型(SVAR)具有精度高、速度快、易于建模的特点。应用该方法建立的预测模型能够很好地预测水泵运行中的振动情况,有效地避免水泵运行中由振动引起的故障。
关键词：
支持向量机 统计学习理论 水泵 振动预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
卢阳
建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值。文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型。针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法。最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
何勇 李艳婷
城市移动通信基站流量的准确预测对于关键基站的拥堵控制、基站新址的选择有着重要作用。基站流量数据不仅是区域的静态表现,同时也反映区域人员的流动特性。基站流量具有非线性混沌特性,而传统的线性时间序列方法比如自回归移动平均模型难以有效地捕获实际基站流量序列中复杂的非线性因素。同时,仅考虑单个基站时间序列而忽略邻近基站的影响并不能反映基站流量的动态特征。基于向量自回归模型(VAR)对大规模基站流量数据进行整体分析,将多响应变量预测问题转化为单响应变量预测模型,运用Lasso变量选择方法筛选目标基站的重要关联基站。
关键词：
城市基站 流量预测 向量自回归 变量选择
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴建生 汪灵枝 周优军
本文利用奇异谱分析和均生函数方法,对原始序列重构延拓作为自变量,原始序列作为因变量,建立偏最小二乘回归预测模型,并与主成分最小二乘回归预测模型比较分析。实例结果表明,该方法具有预测精度高、稳定好的特点。
关键词：
奇异谱 均生函数 偏最小二乘回归
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
何勇 李艳婷
城市移动通信基站流量的准确预测对于关键基站的拥堵控制、基站新址的选择有着重要作用。基站流量数据不仅是区域的静态表现,同时也反映区域人员的流动特性。基站流量具有非线性混沌特性,而传统的线性时间序列方法比如自回归移动平均模型难以有效地捕获实际基站流量序列中复杂的非线性因素。同时,仅考虑单个基站时间序列而忽略邻近基站的影响并不能反映基站流量的动态特征。基于向量自回归模型(VAR)对大规模基站流量数据进行整体分析,将多响应变量预测问题转化为单响应变量预测模型,运用Lasso变量选择方法筛选目标基站的重要关联基站。实例表明,相对于传统预测方法,VAR-Lasso类方法不仅提高了基站流量的预测精度,同时也实现了大规模基站的实时预测。
关键词：
城市基站 流量预测 向量自回归 变量选择
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪艳 惠艺清
文章在分析中国区域2005~2010年人口及GDP的基础上,按水资源分布的地域特征将其划分为八大区域,建立时空回归模型,对每个区域2025年的水需求做出了预测。
关键词：
时空回归模型 淡水需求预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋诗泉 刘思峰
传统灰色包络带预测模型在上(下)界函数构造上有其不足,从而造成对预测精度影响。文章利用回归分析的方法构建上缘点连线的逼近曲线,并由此构建上缘点的序列点的上界函数。利用GM(1,1)模型得到时间响应式,并由时间响应式得到改进包络带预测模型。通过比较传统包络带模型、改进包络带模型和中位线序列模型预测精度,以说明改进的包络带模型在预测精度上得到了显著提高。
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