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[期刊] 运筹与管理  [作者] 邓国取   陈虎  
为提高短期空气质量预测(SAQF)水平,合理预测空气质量指数(AQI),本研究基于全国495个城市的气象数据,运用PSO-SVR算法构建了一种新的混合预测模型。混合PSO-SVR不仅对数据进行了非等权的降维处理,又兼顾了数据的非线性特征,研究结果表明构建的非等权聚类混合PSO-SVR模型输出结果的RMSE和MAPE平均值优于传统SVR,GA-SVR,BPNN,XGBoost和LSTM模型,验证了本研究提出的模型优越性及带来的研究价值;探究经济社会环境中工业化和城市化因素对AQI造成的影响,统计9个城市空气质量预测误差率在10%以内的占比超过了70%,进一步验证该模型可提高空气质量的预测精度,从而使空气质量指数更好地服务政府管理者和城市居民等相关群体。
[期刊] 统计与决策  [作者] 罗利娟  丁宏飞  
在粮食产量预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低。文章将支持向量机回归(SVR)与粒子群优化算法(PSO)相结合,提出了适用于小样本量学习的PSO-SVR粮食产量预测模型。实例结果表明,PSO-SVR模型预测误差率优于BP神经网络模型。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 方晓萍  陈秀銮  褚琦  成佳祺  陈赛昭  
本文以长江经济带100个地级及以上城市的空气质量指数(AQI)为研究对象,选取了六大污染物和11个影响空气质量指数的气象因子作为影响因素。针对空气质量相关数据的特性,将粒子群算法和万有引力算法结合的混合算法(PSOGSA)与长短期记忆(LSTM)神经网络进行组合,建立PSOGSA-LSTM组合预测模型,对模型的预测精度进行了三个方面的检验,并与传统的LSTM模型的预测结果进行比较,最后将其应用于长江经济带100个城市未来7天的空气质量指数预测。研究结果表明,PSOGSA-LSTM模型相比传统的LSTM模型具有更高的预测精度和较强的稳定性。
[期刊] 价格理论与实践  [作者] 周应堂  贾馥蔚  温焜  
由于受到供需、政策、流通等多重因素的影响,我国小麦价格呈现典型非线性特点,尤其在2017年夏季我国小麦价格出现了大幅回落,对种植农户和粮食安全造成了一定影响。本文分析了近些年我国小麦市场价格波动的原因,并采用一种自适应粒子群算法(APSO)优化的支持向量回归(SVR)模型来预测我国小麦价格。结果表明:因受小麦市场供需形势以及政策重心下移的影响,我国小麦价格短期内不会重回高位,近一年内走势会呈现先降后升的趋势,预计2018年中期会达到最低峰,后期小麦价格虽稳中上涨,但整体价格稳中偏弱,全面回暖的压力较大,缺乏利好因素的支撑。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 乔杉  谢胜蓝  刘金山  夏强  
我国现阶段城市化的日益发展,使城市空气质量的宏观调控面临越来越大的压力。本文建立了关于空气质量的似乎不相关(SUR)模型,采用Jeffreys's的不变先验分析直接蒙特卡罗(DMC)方法,计算各参数的贝叶斯后验密度和未来值的预测密度。对中国厦门市区三项污染指标及四项外部驱动因素的数据进行实证分析,并将其与贝叶斯分层模型得出的结果进行比较。
[期刊] 生态经济  [作者] 孙慧   唐静   祝树森   邱朝乐  
城市空间结构对空气质量有重要影响,但很少有研究从时空维度探讨其影响关系。论文基于2015—2020年WorldPop中国人口数据集,运用社会网络法从多中心度和集聚度识别城市空间结构,同时利用GTWR模型探讨其对空气质量的时空影响。研究结果表明:城市空间结构对空气质量改善起重要作用,其影响在不同城市中表现出明显的时空变化。整体来看,多中心度对AQI的影响在研究期由正转负,集聚度与AQI一直呈负相关。从异质性特征看,多中心城市空间结构对中东部城市AQI的抑制作用逐渐增强,对西部城市的促进作用逐渐减弱。城市空间结构集聚度对AQI的负向效应呈下降趋势,正向效应呈上升趋势。控制变量中,产业结构、人口密度、道路密度和人均GDP与AQI呈正相关关系,平均风速和平均气温与AQI呈负相关关系。因此,从多中心度和集聚度来看,建议政府根据各市具体发展水平及未来发展规划,布局城市空间结构,改善城市空气质量。
[期刊] 生态经济  [作者] 孙慧   唐静   祝树森   邱朝乐  
城市空间结构对空气质量有重要影响,但很少有研究从时空维度探讨其影响关系。论文基于2015—2020年WorldPop中国人口数据集,运用社会网络法从多中心度和集聚度识别城市空间结构,同时利用GTWR模型探讨其对空气质量的时空影响。研究结果表明:城市空间结构对空气质量改善起重要作用,其影响在不同城市中表现出明显的时空变化。整体来看,多中心度对AQI的影响在研究期由正转负,集聚度与AQI一直呈负相关。从异质性特征看,多中心城市空间结构对中东部城市AQI的抑制作用逐渐增强,对西部城市的促进作用逐渐减弱。城市空间结构集聚度对AQI的负向效应呈下降趋势,正向效应呈上升趋势。控制变量中,产业结构、人口密度、道路密度和人均GDP与AQI呈正相关关系,平均风速和平均气温与AQI呈负相关关系。因此,从多中心度和集聚度来看,建议政府根据各市具体发展水平及未来发展规划,布局城市空间结构,改善城市空气质量。
[期刊] 经济研究参考  [作者] 于维洋  张颂嘉  沈会涛  王仁德  
随着中国经济社会快速发展,空气污染加剧,对环境空气质量进行合理、有效的评价是非常必要的。本文回顾了空气质量评价发展历程,阐述了空气质量综合评价现状。应用熵权法确定评价指标的权重,将模糊评价方法与灰色聚类分析法进行结合,根据各污染物的特点构造不同污染物属于不同污染级别的隶属度函数,计算各种污染物属于不同污染级别的隶属度及加权隶属度,最后依据全部污染物属于不同污染级别确定区域空气质量综合评价结果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 石晓文  蒋洪迅  
文章提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)空气质量预测模型,具备递归记忆任意长度时间窗历史数据的能力,特别适用于上述特征的时间序列预测。通过与应用支持向量机、反向传播神经网络、多元线性回归所建立的模型进行了的多重对比实验,表明LSTM预测模型在空气质量指数低于200时具有更高的预测精度、在35个检测站预测时具有更强的泛化能力,以及5种变长时间窗数据输入条件下具有更好的稳健性等优点。
[期刊] 统计研究  [作者] 龚玉婷  陈强  郑旭  
本文基于自回归混频数据抽样模型同时考察了金融市场一阶矩收益和二阶矩波动的日度信息对CPI短期预测的影响。结果表明,股票收益、短期利率和长短期利差变化量仅在收益水平上对CPI短期走势产生影响,而长期利率、粮食和能源商品市场的收益和波动都有助于CPI短期预测,而且收益对CPI的影响要比波动更加持久。相对于传统的月度时间序列建模方法,本文的混频CPI模型具有更好的样本内解释能力和样本外预测能力。另外,引入二阶矩波动的日度信息在一定程度上能更多地降低预测偏差。
[期刊] 经济科学  [作者] 席鹏辉  梁若冰  
目前缺乏中国地区间环境移民的有效证据,这可能受样本数据和实证策略的限制。环境移民提高了宏观地区的住房需求,本文选择住房销售面积作为人口代理变量,并根据国家环保模范城市考核指标体系设计了模糊断点回归(FRD)。结果表明模范城市增加了住房销售面积,这也得到了常住和户籍人口的证据支持,同时户籍政策抑制了模范城市人口的增长;最后,"申请效应"和"就业效应"检验排除了环境移民效应来自其他途径的可能。政府在制定经济与环境政策时必须考虑到环境对人力资本流动的影响。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 汪芸芳   史意   陈丽华  
本文通过构建BA-SVR混合模型对果蔬生鲜物流需求进行预测研究。首先通过互联网大数据搜索技术构建果蔬生鲜需求指数相关网络关键词词库,进而采用皮尔森(Pearson)相关分析和逐步回归选择预测因子。其次,结合果蔬自身特点以及物流市场变动因素,提出了果蔬生鲜物流指数(Fruit&Vegetable Logistic Index, FVLI)概念,分析了FVLI变动的影响变量,使其成为反映物流市场信息变动的重要指标。再次,利用蝙蝠算法(Bat Algorithm, BA)自动更新迭代参数的优势,将其引入到支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)模型中,用于优化SVR模型中自由参数值,进而构建BA-SVR混合模型对北京市果蔬生鲜需求变化趋势进行模拟仿真及实证预测。最后根据构建的性能预测指标,通过确立的基准模型与其进行对比,评估BA-SVR混合模型性能的优劣,从而提出一种可以用于果蔬生鲜物流信息短期预测的改进方法。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 李红连  唐炬  
【目的】采用粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)模型对同步发电机励磁电流进行预测,为更准确地实现同步发电机转子绕组匝间短路故障的在线诊断提供依据。【方法】以微型同步发电机动模试验的20组正常运行数据作为训练样本,用剩下的13组正常运行数据和33组故障运行数据为检验样本,选取机端电压、有功功率、无功功率为输入量,励磁电流为输出量,通过粒子群优化(PSO)支持向量回归(SVR)的结构和参数,建立PSO-SVR预测模型,进而进行励磁电流预测,并与在线实测的励磁电流进行比较,以误差超过阈值诊断为发生匝间短路故障。【结果】PSO-SVR预测模型的预测误差较误差反向传播(BP)神经网络预测模型小;PS...
[期刊] 地域研究与开发  [作者] 段莉琼  宫辉力  刘少俊  刘泽华  李勇永  葛军莲  
大多数旅游需求预测研究是基于目的地游客总数或消费总量开展的,尚未按不同的旅游目的或客源地细分进行预测。以天津欢乐谷主题公园为案例地,选择2014年第40周到2015年第26周为研究时段,利用通信大数据,提出了一种面向客源地的聚类-ARIMA组合预测模型。通过对不同客源地的时序数据进行聚类,选取各类别中的代表性客源地分别构建ARIMA预测模型。结果表明:对欢乐谷主题公园各客源地分别建模与聚类后通过6个代表客源地建模得到的结果一致;后者可以降低80%的预测成本。该方法具有较高的预测精度和较低的计算成本,适合面
[期刊] 地域研究与开发  [作者] 段莉琼  宫辉力  刘少俊  刘泽华  李勇永  葛军莲  
大多数旅游需求预测研究是基于目的地游客总数或消费总量开展的,尚未按不同的旅游目的或客源地细分进行预测。以天津欢乐谷主题公园为案例地,选择2014年第40周到2015年第26周为研究时段,利用通信大数据,提出了一种面向客源地的聚类-ARIMA组合预测模型。通过对不同客源地的时序数据进行聚类,选取各类别中的代表性客源地分别构建ARIMA预测模型。结果表明:对欢乐谷主题公园各客源地分别建模与聚类后通过6个代表客源地建模得到的结果一致;后者可以降低80%的预测成本。该方法具有较高的预测精度和较低的计算成本,适合面向客源地的短期旅游需求预测,可为旅游目的地提供更具针对性的旅游需求管理、分析与决策支撑。
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