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[期刊] 工业工程
[作者]
汪瑜 车通 鄢仕林
为解决无法获取先验分布模式的"贫信息、小样本"航线随机客流量预测问题,提取这类航线客流量时间序列的上、下界信息,并在中间增加一个偏好值,形成包含左界点、中间点和右界点的三元区间数结构的航线客流量表达形式,将三元区间数数据结构转换为左半径、中心及右半径3个独立的时间序列,再利用灰色系统理论建立航线客流量预测模型,并利用周期外延模型对上述模型得出的残差序列进行修正。采用2004—2019年民航客运量数据进行验证分析。结果发现,ARIMA(autoregressive integrated moving average model)模型预测检验的平均绝对百分比误差为6.77%,灰色周期外延模型的平均绝对百分比误差为1.66%,因此后者在短期预测上有较大优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨俊祥 程盛芳
文章针对煤炭需求的趋势性和季节性波动特点,提出了灰色-周期外延组合模型,即在灰色GM(1,1)模型的基础上建立残差周期外延模型。该模型能够较好的刻画了短期煤炭需求的增长性和季节波动性二重趋势。预测实例表明了该模型明显提高了短期煤炭需求预测精度。
[期刊] 国土资源科技管理
[作者]
马银超 梁昌勇 路彩红
日客流量的准确预测能为景区管理决策提供科学可靠的依据。由于受到各种客观因素影响,日客流量不光呈现出强非线性特征,而且具有明显的季节性特征。整年度的日客流量数据跳跃波动过大,整年度模型很难对其进行准确预测。针对这一问题,根据黄山风景区日客流量的分布特点,建立了1、2和12月,3、6和11月,4和5月,7和8月,9和10月以及法定节假日六类预测模型,通过SVR预测方法的实证仿真显示,同年度模型相比基于客流量分布特征的分类模型明显消除了日客流量跳跃波动,有效地提高了预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张国政 罗党
文章针对复杂系统行为序列中的季节性波动特征,提出了基于季节因子及傅里叶优化的灰色季节预测模型。首先,该模型提出包含年度作用系数的季节因子,其通过年度作用系数的改变,可转化为均值季节因子、新信息季节因子和关联季节因子;其次,考虑行为序列受时间变化作用的影响,在预测模型中加入线性修正项,以提高模型预测精度,并利用傅里叶级数来拟合模型预测残差序列中的周期波动特征。最后,将模型用于郑州站点降水的模拟与预测,研究结果证明了构建的模型具有更高的预测精度。
关键词：
季节因子 周期序列 灰色模型 傅里叶级数
[期刊] 统计与决策
[作者]
张国政 罗党
文章针对复杂系统行为序列中的季节性波动特征，提出了基于季节因子及傅里叶优化的灰色季节预测模型。首先，该模型提出包含年度作用系数的季节因子，其通过年度作用系数的改变，可转化为均值季节因子、新信息季节因子和关联季节因子；其次，考虑行为序列受时间变化作用的影响，在预测模型中加入线性修正项，以提高模型预测精度，并利用傅里叶级数来拟合模型预测残差序列中的周期波动特征。最后，将模型用于郑州站点降水的模拟与预测，研究结果证明了构建的模型具有更高的预测精度。
关键词：
季节因子 周期序列 灰色模型 傅里叶级数
[期刊] 统计与决策
[作者]
张永莉 张凌翔
航线需求是航空公司制定航班计划的基础。本文通过对200个城市对航空客运量的实证分析,研究了波音公司提出的份额模型和灰色预测模型的预测效果。结果表明,灰色预测模型具有更好的适用性和更高的预测精度,可以作为航空公司航线需求预测的基础方法。
关键词：
航线需求 航线预测 份额模型 灰色预测
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
罗旭 程承旗 冯仲科 岳德鹏 陈晓雪
该文以解析木数据为基础,从整体上对甘肃省小陇山地区的华山松等斛析木的树干形状进行描述,采用R/S方法即时间序列分析法,对树木直径的生长过程进行了分析。研究发现,随着树龄的增加,直径生长的霍斯特指数(H指数)值也呈现增加的趋势,并以此建立了直径生长的H指数预测模型;同时应用灰色理论,根据得到的H指数数据,建立了华山松和锐齿栎的直径生长H指数灰色动态预测GM(1,1)模型,分析了直径生长的动态变化特征。R/S分析结果充分反映了树水直径动态生长过程随时间尺度变化的分形特征,进而为森林资源的动态监测奠定基础。
[期刊] 统计与决策
[作者]
仝蕊 申卯兴 任俊亮 陈疆萍
为了拓展灰色预测模型的应用范围并提高其预测精度,文章针对带有振荡特征的数据序列构建了灰色预测模型。由于振荡序列中参数有正有负并呈周期性变化的规律,如果直接利用各类GM(1,1)模型建模效果并不好。文章使用反三角函数数据生成方法,使带有振荡的数据适合应用灰色预测理论;并对其进行了建模和实例分析。研究结果表明了所提出的灰色模型的有效性和适用性。
关键词：
振荡序列 反三角函数 灰色预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
马雪莹 蔡如华 宁巧娇 吴孙勇
在非线性自回归(NAR)模型建模的基础上,文章利用辅助粒子滤波(APF)和灰色预测(GM)相结合的方法估计NAR模型的参数和状态,减少因参数估计问题带来的状态估计误差。并将其与传统NAR模型估计和基于粒子滤波估计NAR模型状态的方法进行实验对比。结果表明,基于辅助粒子滤波与灰色预测相结合的估计方法优于传统NAR模型和粒子滤波估计方法,更适合于金融时间序列的预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙峰
文章对传统的随机振荡序列的直线喇叭带预测模型提出了疑问,分析了产生随机振荡序列的主要原因;采用平均弱化缓冲算子弱化随机振荡序列的峰值,将随机序列取值带由直线喇叭带转换成指数包络带;根据弱化后的数据序列峰值所连直线计算新序列,求出了该序列GM(1,1)模型的发展系数和灰色作用量,并进一步计算包络带的上缘点和下缘点;对上缘点和下缘点序列再次使用GM(1,1)模型,得到了随机振荡序列预测区间的上限、下限及基本预测值。
[期刊] 管理现代化
[作者]
彭赓 刘金烜 曾鹏志 李晓炫
时间序列的相似性，可作为从海量搜索数据中筛选有预测能力关键词的重要依据。选取了更适合搜索数据和客流量数据特征的动态时间弯曲方法（ＤＴＷ），对九寨沟的搜索关键词进行筛选，建立线性和非线性的预测模型，来对客流量进行预测，最终该方法所选关键词与相关系数筛选方法相比具有更好的预测表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
江艺羡 张岐山
重要点分段法主要利用局部极值点进行划分,可以将时间序列分割成若干个相对较短但不重叠的子序列。该方法在进行序列划分时,能够既保留全局特征,又保持局部性质,是时间序列分段常用的方法之一。文章采用重要点分割法将序列分割成子序列,之后采用灰色GM(1,1)模型对各个子序列进行拟合。实验证明,基于灰色GM(1,1)模型与重要点的时间序列分段算法能够以更少的拟合误差,实现序列的压缩。
[期刊] 统计与决策
[作者]
江艺羡 张岐山
重要点分段法主要利用局部极值点进行划分,可以将时间序列分割成若干个相对较短但不重叠的子序列。该方法在进行序列划分时,能够既保留全局特征,又保持局部性质,是时间序列分段常用的方法之一。文章采用重要点分割法将序列分割成子序列,之后采用灰色GM(1,1)模型对各个子序列进行拟合。实验证明,基于灰色GM(1,1)模型与重要点的时间序列分段算法能够以更少的拟合误差,实现序列的压缩。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
于兴杰 畅建霞 黄强 王义民
针对河川径流成因复杂性的特点和用单一预测法均有一定局限性的现状,提出了灰色与马尔柯夫相耦合的灰色马尔柯夫预测模型。两种预测模型的科学组合,既综合了GM(1,1)灰色预测和马尔柯夫预测的优点,又提高了预测流域径流量的精度。讨论了GM(1,1)模型修正法和相对误差序列的"马氏性"检验法,进一步完善了该预测模型。最后以安康水库年入库径流量预测为例,验证该方法的可行性。结果表明:1995年和1996年入库径流量的预测值分别是以0.41,0.39的最大概率落入区间(99.894,139.592)和(101.088,142.509)内,由此可见,预测结果准确。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘基伟 闵素芹 金梦迪
灰色系统通过构建不同阶数的弱化缓冲算子实现观测数据权重的不同方案的分配,从而改变观测数据对参数估计的影响。原有基于分数阶、正实数阶的弱化缓冲序列是对不同位置上的观测数据进行同一阶数的弱化缓冲,文章在此基础上提出一种正实数阶随机弱化缓冲序列。通过对不同位置上的观测数据进行不同阶数的弱化缓冲,提高权重分配的精细程度,满足现实系统的预测需求。通过计算显示,使用正实数阶随机弱化缓冲序列可以获得更精准的预测结果。
关键词：
随机阶弱化缓冲 正实数阶 多变量预测
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