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[期刊] 统计与决策
[作者]
李栋 薛惠锋 张文宇 方铭
为解决PM2.5浓度预测中存在的精度不高的问题,文章提出了一个基于相关分析、自回归分布滞后模型、果蝇优化算法、核极限学习机的在线PM2.5日浓度混合预测模型。并将模型应用于关中地区五个地市,用2016年1月至2017年5月监测数据对模型进行验证。结果表明:模型均方根误差<6μg,平均绝对百分比误差0.98,能够在日尺度下有效地预测PM2.5浓度,可以为当地开展空气污染预警和城市综合管理提供决策支持。
[期刊] 调研世界
[作者]
李培志
本文利用京津冀地区的污染数据，使用人群搜索算法一支持向量机模型对污染物浓度分别进行点预测和区间预测，并与常用的几个污染物预测模型进行比较。实验结果显示，在点预测方面，该模型的预测精度优于其他模型；在区间预测方面，在显著性水平为０．１的情况下该模型区间预测覆盖率最高。整体来看，该预测模型可以应用于对中国京津冀地区的污染物浓度进行预测。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
梅波 田茂再
本文利用时空模型对影响PM2.5的各项因素进行分析,分别用全模型和简化模型刻画各个影响因素的间接作用和直接作用。首先本文将影响PM2.5浓度的因素分为两类:相关污染气体浓度和气象条件因素,以及二者之间的交互作用对PM2.5浓度的影响大小。其次探讨了气象因素对PM2.5浓度影响的空间特征。文章选取北京市2015年35个监测点的空气质量数据和全年的气象数据。研究结果表明,污染气体、、对PM2.5浓度的直接影响为正,影响力依次递减,相反的作用显示为负,且影响力相对较弱。和主要通过直接影响,而主要通过与气象因素的
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
杨婉莹 刘艳芳 刘耀林 安子豪 银超慧
随着城市化进程的加快,空气污染问题已成为中国最主要城市问题之一,严重影响公众健康。当前微观尺度下空气监测点周围景观格局对PM2.5浓度影响的研究较少,以长株潭城市群为例,选取地形、污染源、人口、道路交通、土地利用与城市景观格局6大类预测变量,其中城市景观格局选取边缘密度、连续度、形状指数、斑块平均面积、蔓延度、均匀度指数7个景观指数,运用逐步线性回归模型,探究城市景观格局对PM2.5浓度的影响。研究结果显示:(1)所选取的土地景观格局指数可以解释研究区PM2.5浓度的73.2%的变异,模型拟合较好;(2)影响PM2.5浓度的土地利用类型包括建设用地、林地、草地与水体。微观尺度下城市各类型景观格局中连续度和形状指数对PM2.5影响显著,建设用地连续度越高,分布越集聚,PM2.5浓度越高;水体形状指数越小,形状越简单规则,越易降低PM2.5浓度;(3)城市整体景观格局中,景观聚集程度与景观多样性等因素对PM2.5浓度产生重要影响。减少景观内各类型斑块的离散分布,使各景观类型均匀分布于整体景观内,有助于降低PM2.5浓度。研究结果可为未来大气防治与城市规划提供参考依据。
[期刊] 统计研究
[作者]
梅波 田茂再
本文基于时空模型和非对称拉普拉斯分布提出一种新的时空分位回归模型。本文主要将空间域利用薄板回归样条展开,结合混合模型与样条之间的关系,得到分层贝叶斯分位回归模型。利用MCMC算法得到参数的后验分布,并对模型中系数的空间域进行预测。本文同时融合降秩近似的方法,简化了计算复杂度。区别于已有时空分位模型,本文考虑了协变量对因变量影响的空间分布特征,并非直接对时间或空间效应整体进行建模,有利于深入研究协变量与因变量之间的空间结构关系。数值模拟结果表明,预测的空间域与真实的空间域十分接近,并在不同分位水平下,有效地估计了协变量影响的空间效应差异。最后将该模型应用于北京市PM2.5浓度的研究,分析气象因素对PM2.5浓度影响的空间分布特征。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
马忠玉 肖宏伟
利用地理加权回归模型(GWR),实证考察了经济发展、产业结构、能源消费结构、城镇化发展、建筑施工、汽车保有量、环境规制、产业集聚、技术进步、能源价格、对外开放、自然条件、生态建设等因素对PM2.5年平均浓度影响的区域空间差异。实证结果表明:所有影响因素的估计系数符号与预期一致,大部分影响因素的估计系数统计量显著,其对PM2.5的影响程度在区域之间呈现空间差异,且表现出一定的空间集聚特征;环境规制、对外开放及空气流动性等因素对PM2.5影响程度的空间差异不大,均对雾霾减少有显著的正向影响,其他因素对PM2.5的影响程度则呈现出一定的空间梯度分布。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
马忠玉 肖宏伟
利用地理加权回归模型(GWR),实证考察了经济发展、产业结构、能源消费结构、城镇化发展、建筑施工、汽车保有量、环境规制、产业集聚、技术进步、能源价格、对外开放、自然条件、生态建设等因素对PM2.5年平均浓度影响的区域空间差异。实证结果表明:所有影响因素的估计系数符号与预期一致,大部分影响因素的估计系数统计量显著,其对PM2.5的影响程度在区域之间呈现空间差异,且表现出一定的空间集聚特征;环境规制、对外开放及空气流动性等因素对PM2.5影响程度的空间差异不大,均对雾霾减少有显著的正向影响,其他因素对PM2.
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋传进 宋福根
汇率时间序列是一个动态复杂系统,单独的线性回归模型或者非线性神经网络都不能很好地反映系统的特征。文章将汇率时间序列分解成线性序列和非线性序列两部分,并分别用ARMA和NARX神经网络进行建模;最后组合成NARX-ARMA汇率混合预测模型。结果证明,相比其他汇率预测模型,NARX-ARMA混合模型有更好的预测效果。
关键词：
NARX ARMA 汇率预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
鲜文铎 向锐
混合Logit模型是离散选择模型的最新发展,它放宽了传统标准Logit模型的两个主要限制——个体选择偏好的同质性和不相关备选方案的独立性,在模型的设定上具有较高的灵活性,但其参数估计比较复杂,需采用极大化模拟似然估计法。本文以我国A股上市公司为样本,以财务状况异常而被ST作为公司发生财务困境的标志,建立了财务困境预测的混合Logit模型。研究结果表明,混合Logit模型无论是在模型拟合度还是预测准确度方面均优于标准Logit模型。
关键词：
财务困境 预测 混合Logit 模拟
[期刊] 管理评论
[作者]
刘卫东 石华军 路妍 滑福宇 邱金鹏
电网工程造价指数是反映了市场价格变动对电网工程造价影响的综合性指标，准确有效的对电网工程造价指数进行预测可以提高建设管理部门的管理水平。本文以电网工程中的线路工程为例，以浙江省２００８－２０１４年线路工程造价数据为基础，在统一工程技术、规模条件下，创新的构建出一种适用于电网工程的综合造价指数，并且合理测算历史造价指数。在电网工程造价指数预测模型中引入了ＧＤＰ平减指数，分析造价指数与ＧＤＰ平减指数之间的弹性系数，并基于ＡＲＩＭＡ－ＥＳ混合模型构建造价指数的分析预测进行了实例计算，通过与ＧＭ（１，１）、线性回归模型的对比分析结果表明，ＡＲＩＭＡ－ＥＳ混合模型预测结果更加符合地区经济水平发展趋势，提．．．
[期刊] 林业科学
[作者]
符利勇 孙华
以湖南省黄丰桥国有林场103块样地共2461株杉木为例,建立单木冠幅模型。由于所调查数据是在不同立地条件下相同样地中重复观察得到,数据间存在明显相关性,为解决此问题,将考虑立地指数和样地对冠幅生长的随机影响,即建立嵌套2水平非线性混合冠幅模型。从12个常用林分模型中选出较好的冠幅直径模型作为构建混合模型的基础模型。除胸高直径外,还考虑其他17个林分或树木因子对冠幅的影响。通过指标AIC(akaike information criterion)和对数似然确定最佳形式参数随机效应组合类型,用指数函数、幂函数以及常数加幂函数3种形式的残差方差模型消除异方差,最后对混合模型和传统回归模型进行比较及评...
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
王少杰 邓华锋 向玮 黄国胜 王雪军
【目的】建立预估精度高的林分蓄积量混合模型,为北京地区不同初期密度油松林分提供个性化模型方程,为森林经营和采伐利用提供重要理论依据。【方法】以北京地区76块油松连续清查样地为研究对象,按初期的油松林分密度(ID)将油松样地分为Ⅰ(ID
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张金良 谭忠富
针对原油现货价格的非线性和时变性特征,提出一种小波变换结合Elman神经网络和广义自回归条件异方差(GARCH)模型的混沌预测方法。首先利用小波变换将原油现货价格序列分解和重构成概貌序列和细节序列。其次对概貌序列和原油期货价格序列进行相空间重构,建立Elman神经网络的混沌时间序列模型预测概貌序列的未来值;同时以细节序列为历史数据,构建GARCH模型预测细节序列的未来值;最后将概貌序列和细节序列的未来值求和作为最终的预测值。实验证明该方法能够提供更准确的预测结果。
[期刊] 经济问题
[作者]
吴勋 白蕾
改革开放以来,在全面建成小康社会的道路上,生态环境高质量业已成为新时代新征程上的根本遵循。基于73个地市级城市面板数据,使用GMM系统模型实证检验财政分权、政府行为对雾霾污染的影响,研究发现:(1)财政分权与雾霾污染显著正相关,表明中国式财政分权加剧了雾霾污染。(2)地方政府竞争与雾霾污染存在显著负相关,表明地方政府竞争在一定程度上对雾霾污染存在抑制作用。(3)雾霾污染与环境保护支出和财政收入分权的交互项系数显著正相关,说明地方政府行为通过加大环境保护支出进而改善雾霾污染。基于此,提出优化财政分权制度,规范地方政府竞争机制,完善雾霾治理支出保障制度的对策建议。
关键词：
财政分权 地方政府行为 雾霾污染
[期刊] 经济问题
[作者]
张贵生 张信东
对于金融市场决策而言,金融时间序列的分析预测扮演着越来越重要的角色。但通常的分析预测模型没有考虑金融时间序列数据内部的时间相关性问题,这在很大程度上影响了预测模型精度的进一步提高。因此提出一种新的股票价格混合预测模型,分别用ARIMA和基于时间测地线距离的SVM处理金融时序的线性和非线性成分。实验表明,该混合模型可以有效克服传统SVM核函数利用欧式距离表征时序数据相关性的不足,从而显著提高组合模型的预测精度。
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