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年份: 2024(9515); 2023(13986); 2022(12346); 2021(11679); 2020(9761); 2019(22869); 2018(22701); 2017(44379); 2016(23851); 2015(27015); 2014(26780); 2013(26069); 2012(23413); 2011(20862); 2010(20630); 2009(18574); 2008(17675); 2007(15082); 2006(12816); 2005(10622)

作者: 王(66603); 张(55323); 李(54912); 刘(52357); 陈(35299); 杨(26578); 晓(25078); 赵(22030); 周(21031); 华(19510); 吴(18927); 文(18372); 林(17471); 明(17304); 伟(17168); 志(16686); 孙(16606); 丽(16593); 黄(15824); 徐(15806); 玉(13633); 军(13375); 平(13366); 朱(12683); 郭(12404); 红(12182); 胡(12175); 建(12100); 春(11086); 艳(11044)

学科: 济(93033); 经济(92933); 管理(69014); 业(65514); 企(55753); 企业(55753); 方法(49037); 数学(43206); 数学方法(42443); 农(23741); 财(22596); 中国(22086); 业经(20659); 学(19937); 地方(17463); 理论(17359); 贸(16169); 贸易(16161); 农业(15918); 易(15714); 技术(15413); 务(15257); 财务(15173); 财务管理(15141); 和(15026); 制(14451); 企业财务(14317); 环境(14078); 划(13157); 银(11886)

机构: 大学(330210); 学院(330053); 管理(136495); 济(125987); 经济(123258); 理学(120361); 理学院(119093); 管理学(116477); 管理学院(115892); 研究(101617); 中国(73122); 京(68692); 科学(65589); 财(55192); 业大(50905); 农(50613); 所(49203); 中心(47245); 财经(45963); 研究所(45482); 江(45389); 范(43202); 师范(42790); 北京(42493); 经(42017); 农业(39794); 院(37559); 州(37416); 经济学(37272); 技术(35951)

基金: 项目(238516); 科学(188472); 基金(173884); 研究(172467); 家(151377); 国家(150163); 科学基金(130789); 社会(107305); 社会科(101673); 社会科学(101645); 省(93753); 基金项目(92590); 自然(87737); 自然科(85792); 自然科学(85773); 自然科学基金(84189); 教育(81160); 划(78754); 资助(72445); 编号(70812); 成果(55265); 重点(52931); 部(52200); 创(50058); 发(49526); 课题(47866); 创新(46575); 科研(46125); 教育部(45135); 大学(44931)

期刊: 济(126393); 经济(126393); 研究(88514); 中国(55522); 学报(52257); 管理(48733); 科学(47933); 农(44626); 财(41204); 大学(39960); 教育(38205); 学学(37638); 技术(31716); 农业(31511); 业经(22032); 融(21543); 金融(21543); 财经(21159); 经济研究(20667); 图书(18416); 经(17944); 科技(16435); 技术经济(16356); 问题(16258); 业(16195); 统计(15860); 理论(15597); 版(15318); 商业(14577); 策(14547)

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基于ARIMA的多元时间序列神经网络预测模型研究

[期刊] 统计与决策 [作者] 刘全刘汀

文章基于ARIMA模型具备准确提取时间序列当前值、过去值及误差值之间回归关系的能力,人工神经网络具备对各种变量的感知能力强,非线性逼近、自适应、自学习性等特性,构建了一种多元时间序列预测模型,并进行了理论探讨和实证。该模型能较准确模拟和预测时间序列的变化规律,可较好满足对复杂时间序列的分析预测需求。

关键词： ARIMA模型多元时间序列 BP神经网络预测模型

基于时间序列ARIMA与BP神经网络的组合预测模型

[期刊] 统计与决策 [作者] 翟静曹俊

文章将时间序列ARIMA模型和BP神经网络算法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于实际预测中,通过实际预测检验了组合预测模型在实际预测中的有效性。研究发现,组合预测模型在预测精度方面总体上优于这两个单项预测模型,因此这种组合预测模型具有良好的预测效能。

关键词：时间序列ARIMA模型 BP神经网络算法组合预测模型有效性

互联网企业广告收入预测研究——基于低频数据的神经网络和时间序列组合模型

[期刊] 统计研究 [作者] 吴翌琳南金伶

神经网络模型对大样本时间序列的拟合效果优于传统时间序列模型,但对于年度、月度、日度等低频时间序列的预测则难以发挥其优势。鉴于此,本文应用传统时间序列模型和神经网络模型,建立Holtwinters-BP组合模型,利用Holtwinters模型分别拟合各解释变量序列,利用BP模型拟合解释变量和自变量的非线性关系,基于某社交新闻类APP的日广告收入数据进行互联网企业广告收入预测研究。通过与循环神经网络(RNN)模型、长短期记忆神经网络(LSTM)模型等预测结果的对比发现:Holtwinters-BP组合模型的预测精度和稳定性更高;证明多维变量对于广告收入的显著影响,多变量模型的预测准确性高于单变量模型;构建的Holtwinters-BP组合模型对于低频数据预测有较好的有效性和适用性。

关键词：广告收入预测神经网络模型 Holtwinters模型组合模型

基于SARIMA、GM(1;1)和BP神经网络集成模型的GDP时间序列预测研究

[期刊] 数理统计与管理 [作者] 龙会典严广乐

本文深入分析了灰色预测模型、自回归移动平均(ARIMA)模型和BP神经网络模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成的时间序列预测模型。针对呈现趋势变动性和周期波动性二重特性的时间序列,首先建立GM(1,1)模型对序列的趋势项进行预测,然后建立基于ARIMA和BP神经网络的组合模型对序列的周期波动项进行预测,最后用乘积模型对二者预测值进行集成。GDP时间序列实证结果表明:集成模型的预测效果显著高于单一模型,从而证实了集成模型用于GDP预测的有效性.

关键词： ARIMA BP神经网络 GM(1,1)模型集成模型 GDP预测

基于神经网络的多维时间序列预测预报方法

[期刊] 预测 [作者] 文新辉陈开周

1 引言时间序列就是一列随时间变化的数,它是对客观事物的一种描述,属于时域分析的范畴。我们研究时间序列的目的,就是要对时间序列建立一个参数模型,用于描述事物发展的变化规律。定义1:时间序列{x(t)}是一个t∈Z的实值向量随机变量,其中Z表示整数集。在定义1中,如果x(t)∈R~1,那么{x(t)}就是一维时间序列,所建立的模型称为一维时间序列模型;如果x(t)∈R~(?),那么{x(t)}就是r维时间序列,所建立的模型称为r维时间序列模型。 Box和Jenknis首先成功地建立了一维时间序列模型。近年来Tong也在这方面做了许多很有影响的工作。通过许多人的努力,使得一维时间序列模型,...

关键词：时间序列模型参数模型神经网络多维时间序列预测预报方法预测工作预测理论权系数高度非线性映射时域分析

基于改进BP神经网络的时间序列补缺及预测

[期刊] 统计与决策 [作者] 李望晨崔庆霞王晓明

对BP神经网络的改进方式和网络参数确定进行分析,以青海省各月份经济统计中的时间序列问题为实验对象,分别采用动量项自适应学习率法和LM-BP算法,利用神经网络完成数据补缺及数据预测。该方法无须确立时间序列模型,便捷高效。最后对两种方法的训练情况和实验结果进行了比较和分析。

关键词： BP神经网络时间序列统计预测 LM-BP算法

基于EMD和神经网络的非线性时间序列预测方法

[期刊] 统计与决策 [作者] 涂锦冷正兴刘丁毅

现实生活中的时间序列,通常伴随着大量的噪声和高度的波动性。对于这些非线性时间序列,运用传统的统计和计量经济模型进行分析预测,预测结果往往不够理想。文章基于经验模态分解(EMD)和人工神经网络提出改进方法。主体思想是"先分再合":先用EMD方法分解非线性时间序列,得到一系列易于分析的独立的子系列,然后利用神经网络(FNN)对每一个子系列进行分析和预测,最后再用自适应线性神经网络(ALNN)整合并得出最终结果。结合具体房价时间序列实例,证实了这种方法的优势。

关键词：经验模态分解三层前馈神经网络自适应线性神经网络

基于混沌—神经网络时间序列的农村能源消费预测研究

[期刊] 农业技术经济 [作者] 程胜

农村能源是农村地区经济发展的重要基础,本文通过对农村能源消费时序的混沌辨识,指出我国农村能源消费时序是一个具有类似随机现象的混沌系统。为此,建立运用混沌神经网络时间序列的预测模型,并结合遗传算法优化神经网络权重,对我国农村能源消费进行预测得知:2010年我国农村能源消费总量为127633.07万吨标煤,预测误差较小。最后就农村能源发展提出了相关政策建议。

关键词：农村能源消费混沌—神经网络预测

基于ARIMA-LSTM模型的金融时间序列预测

[期刊] 统计与决策 [作者] 次必聪张品一

对金融时间序列的精准预测是经济政策制定者以及投资者关注的重点。文章选用道琼斯工业指数、上海证券综合指数以及伦敦金价格指数作为金融时间序列的代表，以非线性组合的方式，构造了一种新的ARIMA-LSTM组合模型，对三种金融时间序列进行预测，并将ARIMA模型、LSTM模型和线性组合模型作为对照模型，比较不同模型预测的准确性。实证结果表明，所构建的非线性组合预测模型较对照组的单一预测模型和线性组合预测模型均存在普遍的优势。在短期、中期和长期三个预测区间内，非线性组合模型相较于对照组模型的优势随着预测区间的变长而扩大。

关键词：金融时间序列预测 LSTM神经网络 ARIMA模型非线性组合

对采购经理人指数的一个分析——基于时间序列和神经网络模型

[期刊] 经济管理 [作者] 孟文强任一鑫

采购经理人指数(PMI)是经济活动扩张与收缩的晴雨表,PMI指数已经广泛应用于政策制定、企业决策和经济分析过程,但关于采购经理人指数自身变化规律的研究仍比较少见。本文以国家统计局、物流联合会(CFLP)和汇丰银行(HSBC)采购经理人指数的历史数据为研究对象,分析其波动规律、数据差异及经济意义。由于宏观经济政策发挥作用具有较长时滞,增强对经济波动的预见具有较大的应用前景。本文采用多种模型对各PMI数据序列进行拟合与预测,包括简单ARIMA模型、疏系数模型、乘积季节模型和神经网络模型,通过协整检验验证了CFLP和HSBC制造业采购经理人指数之间的协整关系。预测结果显示,除疏系数模型误差超过3%外...

关键词： PMI 疏系数模型 ARIMA 乘积季节模型协整检验神经网络

深层卤水可采资源量评价的时间序列神经网络模型研究

[期刊] 国土资源科技管理 [作者] 周游倪师军施泽明

深层地下卤水资源量的评价是国内外迄今尚未很好解决的课题,由于深部地质及水文地质参数难以准确获取,因此也难以对深层卤水资源量进行正确评价。从深层卤水开采量的时间序列出发,提出了一类基于神经网络的评价模型。首先分析了卤水开采量的时间序列特点,再建立了神经网络的拓扑结构,并设计了相应的评价算法,最后通过对某储卤构造的单井评价实例,对模型进行了验证。与传统的ARMA时间序列模型相比,其预测性能更好,对剩余可采资源量计算结果也更为准确。

关键词：卤水资源评价时间序列神经网络

基于BP神经网络误差校正的ARIMA组合预测模型

[期刊] 统计与决策 [作者] 吴晓峰杨颖梅陈垚彤

文章根据ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别在处理线性空间预测问题和非线性空间预过测对问北题京中市的居优民势消,费建价立格了指一数种(C基PI于)B序P列神的经实网证络分误析差证校明正了的该差组分合自预回测归模移型动相平对均(于A单RI一MA预)测组模合型预在测C模PI型预,通测中的有效性,并利用该模型预测了未来一段时间北京市CPI的走势。

关键词： ARIMA BP神经网络组合预测