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[期刊] 图书情报知识
[作者]
岳丽欣 周晓英 陈旖旎
[目的/意义]识别某学科领域期刊论文中蕴含的主要研究主题并预测其发展趋势,有助于掌握学科领域的研究热点和研究动态,对于深入分析领域发展趋势具有一定的意义。[研究设计/方法]首先利用LDA模型进行主题识别,并通过自定义函数获取各个主题的年度概率分布,从而得到主题变化时间序列数据;而后建立ARIMA模型对信息构建领域的主要主题时间序列进行预测分析。[结论/发现]目前国内信息构建领域信息构建评价指标、信息组织、网络信息和知识构建等研究主题呈现良好的发展势头。[创新/价值]将ARIMA模型应用于信息构建领域,一方面对近20年国内信息构建领域研究主题加以识别并对主要主题的演变趋势进行预测,为信息构建与主题预测有关研究提供参考借鉴,另一方面也验证了本文提出的主题预测方法的可行性和有效性。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
张晓丽 张大红 周航
天然橡胶是重要工业原料,作为世界第一大天然橡胶消费国,我国天然橡胶对外依存度达80%以上,国际市场价格变化对我国相关产业影响较大。本文基于2009-2012年国际天然橡胶209个周均价构建ARIMA模型,并对2013年1-3月12个周国际天然橡胶平均价格进行预测,并提出相应建议。
关键词：
天然橡胶价格 ARIMA模型 静态预测
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
白敬毅 颜端武 陈琼
[目的/意义]识别新兴研究主题并预测其发展趋势，对科技创新和科研决策具有重要意义。[方法/过程]提出基于主题模型和曲线拟合的新兴主题趋势预测方法。该方法应用LDA主题模型进行科技文献主题划分，然后将主题新颖性、增长性、影响力等特征指标依次赋权叠加构建主题新兴指标，利用多维尺度绘制主题分布矩阵以识别和探测新兴主题。最后基于主题新兴指标时序特征进行曲线拟合，预测新兴主题未来发展趋势。[结果/结论]利用Web of Science数据库中1997—2017年燃料电池领域的94661篇文献，进行实证研究。结果表明该方法能够有效识别燃料电池领域新兴研究主题，相对于时间序列自回归预测方法，曲线拟合预测方法具有较高准确率。
[期刊] 建筑经济
[作者]
周稳海 赵桂玲 陈立文
以1996年1月-2014年2月商品房价格月度数据为样本,将数据进行差分处理,构建ARIMA模型,以此对我国2014年3-8月份的商品房价格趋势进行预测。预测结果表明:在2014年上半年全国商品房平均价格或形成价格拐点,到8月份全国商品房平均价格或在6353元/平米左右。在拐点呈现之后,房地产调控政策或应逐渐淡出,避免房价过度下跌给宏观经济造成较大的负面冲击。
关键词：
商品房价格 ARIMA模型 预测
[期刊] 林业经济问题
[作者]
黄红兰 温德华 肖忠优
对江西省赣州市南康家具产业在１９９３～２０１４年间的从业人数、就业弹性系数、结构偏离度等指标，采用ＡＲＩＭＡ模型预测分析该产业劳动力就业的发展趋势。结果显示，它们分别为ＡＲＩＭＡ（１，０，４）、ＡＲＩＭＡ（３，０，５）、ＡＲＩＭＡ（１，０，２）较理想的预测模型，这些模型提供了较准确的未来预测结果，为南康家具产业升级结构调整及其社会劳动保障部门提供一些参考依据。
关键词：
南康 家具产业 ARIMA模型 就业预测
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李静 徐路路 赵素君
[目的/意义]基金项目文本蕴含着丰富的前沿主题信息,通过细粒度识别科学研究前沿中的新兴主题,可以预测分析新兴主题未来发展趋势并可视化展示。[方法/过程]文章提出一种基于时间序列分析和SVM模型的基金项目新兴主题趋势预测与可视化分析方法,分析基金项目内外部特征属性,构建基金项目新兴主题探测公式,利用时间序列分析和支持向量机等深度学习算法模型,对新兴主题发展趋势进行预测分析,最后利用可视化分析软件Gephi进行可视化展示以揭示前沿领域竞争态势。[结果/结论]通过以石墨烯领域数据进行实验并结合专家咨询和传统论文聚类方法对比分析,表明该方法能够更加快速准确识别新兴主题,为我国科技政策制定提供决策支持和参考。
[期刊] 商业研究
[作者]
张金锁 冯雪 邹绍辉
煤炭资源是我国第一大能源资源,准确地预测煤炭需求动态趋势,对于保障能源供需平衡和规避能源供给风险,促进我国经济社会可持续发展具有重要意义。由于煤炭消费具有非线性和不确定性特征,任何单项煤炭需求预测模型都不能较好地拟合煤炭需求的变动趋势,进而导致预测精度偏低。本文利用ARMA模型拟合其不确定性趋势,紧紧围绕我国煤炭实际消费的非平稳变动特征,通过趋势外推模型拟合煤炭需求的确定性趋势;建立了基于趋势组合的我国煤炭需求预测模型,该模型运用表明其实用性和精确度都好于已有的组合预测模型。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
魏蓉蓉 叶圣伟
当前中东、北非局势动荡以及日本地震对国际大宗商品市场冲击较大,其中反应最为强烈的是原油价格。本文通过对2002年1月至2011年5月间的WTI国际原油价格进行分析,发现ARIMA(1,1,3)模型可以提供较理想的拟合效果,同时结合美元汇率、地缘政治以及供需状况等不确定因素的分析,得出WTI将在未来短期内继续保持震荡上行趋势。
[期刊] 保险研究
[作者]
范勇 朱文革 汪丽萍
针对中国1994~2011年中国人口死亡率数据,在Reer修匀、平滑、去趋势后用ARIMA方法分年龄进行拟合、预测。结果表明带趋势的ARIMA模型在平均误差比(MAPE)、光滑度和BIC等指标上优于经典Lee-Carter模型,其预测结果与随机波动趋势法相比,期望大致相同而方差更小,且原始的抽样调查数据在青少年阶段死亡率整体偏低。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
侯冰凌 樊孝凤
我国作为世界最大的天然橡胶消费国，自给率却不足２０％；同时近些年天然橡胶价格持续波动，甚至出现价格跌破生产成本的情况，导致胶农积极性受到挫伤，严重影响我国天然橡胶供给安全。因此，把握我国天然橡胶价格的未来走向，有利于政府、相关部门及胶农及时对价格的变化作出反应，这对保障我国天然橡胶安全供给有现实意义。本文对２００８年１１月至２０１６年２月间我国天然橡胶价格的整体走势和特点进行了分析，构建ＡＲＩＭＡ模型对未来短期天然橡胶价做出了预测，并提出相应建议。
[期刊] 资源科学
[作者]
池启水
石油属于重要的战略物资和民用能源,对其消费量进行预测,可为合理安排原油生产和石油进出口提供依据,优化社会资源的配置。本文采用Box和Jenkins的ARIMA模型,对1953年以来我国石油消费量的年度数据进行分析,原始数据来源于《中国统计年鉴》。与结构性因果模型、自回归(AR)、移动平均(MA)、自回归移动平均(ARMA)模型等相比较,ARIMA模型不但适合于我国石油消费量的非平稳时间序列的特点,并且预测效果比较理想。结果表明,ARIMA(4,1,5)模型的预测效果良好,2001年~2005年平均预测误差仅为4.01%,可用于未来我国石油消费量的预测。对2006年~2008年的预测结果表明,今...
[期刊] 湖南农业大学学报(社会科学版)
[作者]
李玲 夏新斌 周良荣
基于湖南省2000—2017年卫生总费用数据,运用ARIMA模型,预测2018—2022年湖南省政府卫生支出、社会卫生支出、个人卫生支出总量及费用结构。结果显示:2018—2022年湖南省卫生总费用趋于稳步增长;政府卫生投入进一步增加,社会卫生支出呈下降趋势,个人卫生支出的控制压力较大。要促进湖南省卫生事业协调发展,应精准政府卫生投入,控制医疗费用的不合理上涨,同时优化卫生筹资结构,完善多层次医疗保障体系,降低居民个人医疗负担。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙梦洁 陈宝峰 温春卉 任金政
文章运用ARIMA模型对研究生招生规模进行了分析与建模研究,并结合内蒙古自治区1982～2008年间的研究生教育规模进行了实证分析,进而预测了未来3年内蒙古研究生招生规模的变化趋势,最后在预测结果的基础上,结合内蒙古研究生教育的现状,就研究生教育规模与质量如何协调发展提出了建议。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
胡旭东 林振福 黄彦璐 陈炎森
以南方电网管辖的五省区2011—2020年的数据为基础，借助STIRPAT模型评估南方区域电力碳排放变化趋势。研究发现：本地区的人口增长和经济发展均会显著增加本地区的碳排放，本地区的技术进步会显著降低本地区的碳排放；其他地区的人口增长会显著增加本地区的碳排放，其他地区的经济发展会显著降低本地区的碳排放，其他地区的技术变化不会显著影响本地区的碳排放。进一步运用Holt双指数平滑模型预测2021—2025年电力碳排放变化趋势，发现未来广东一直是最大的碳排放来源地，广西和云南始终是较大的碳排放来源地，贵州和海南的碳排放地位越来越低；未来广东的碳排放呈现较为稳定增长的趋势，广西和云南的碳排放呈快速增长的趋势，海南的碳排放增长较慢，贵州的碳排放下降较快。
关键词：
碳排放 电力行业 减碳措施 碳排放权交易
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
胡旭东 林振福 黄彦璐 陈炎森
以南方电网管辖的五省区2011—2020年的数据为基础，借助STIRPAT模型评估南方区域电力碳排放变化趋势。研究发现：本地区的人口增长和经济发展均会显著增加本地区的碳排放，本地区的技术进步会显著降低本地区的碳排放；其他地区的人口增长会显著增加本地区的碳排放，其他地区的经济发展会显著降低本地区的碳排放，其他地区的技术变化不会显著影响本地区的碳排放。进一步运用Holt双指数平滑模型预测2021—2025年电力碳排放变化趋势，发现未来广东一直是最大的碳排放来源地，广西和云南始终是较大的碳排放来源地，贵州和海南的碳排放地位越来越低；未来广东的碳排放呈现较为稳定增长的趋势，广西和云南的碳排放呈快速增长的趋势，海南的碳排放增长较慢，贵州的碳排放下降较快。
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碳排放 电力行业 减碳措施 碳排放权交易
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