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[期刊] 统计与决策
[作者]
彭乃驰 党婷
文章介绍了ARMA、GM(1,1)模型并建立了ARMA-GM-BP组合预测模型;通过对中国2005~2013年GDP的预测和检验,表明该组合预测模型的拟合及测试效果比单独利用ARMA、GM(1,1)模型的效果有很大改善;最后运用ARMA-GM-BP组合预测模型,对中国2014年、2015年的GDP作出了预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张俊深 袁程炜
随着我国经济社会的进一步发展,能源需求逐步增大,且消费量的增长与多种因素相关。能源消费预测存在与多因素的关联。文章在基础GM(1,1)模型框架下,以重新累积生成累加后序列预测值的方式进行GM(1,1)的无偏化修正,并按照加权平均背景值重设进行pGM(1,1)模型修正;并以各种非线性参变量间的映射纳入组合BP神经网络的能源消费预测。结果证实,无偏GM(1,1)、pGM(1,1)模型有效降低了GM(1,1)的预测平均相对误差,再与BP神经网络组合预测,形成了较好的能源消费预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨小力 杨林岩 冯宗宪
经济数据在其生成过程中,常常受到外生冲击,产生结构突变。在突变期内,样本数据表现为既有趋势因素,亦有随机波动的变化的特征。为了解决对这类结构突变期内的数据预测,本文提出GM(1,1)和ARMA组合预测模型,并通过实际案例数据运用,表明该组合模型不仅融合了时序模型和灰色系统的优势,同时又克服了单一方法不能更好地反映数据变化的缺点。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马法尧
文章在分析传统库存预测方法局限性的基础上,以我国家电行业某企业年销售额为例分别建立BP神经网络和ARMA预测模型,通过误差评价和监控指标的对比,从比较学的角度将二者作方法论比较,结果表明,BP神经网络在预测精度、非线性映射能力等方面比ARMA模型更具优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张鹏
针对时间序列数据的噪音性,文章提出ARIMA-GM-SVR非线性组合模型,进而提出PSO优化ARIMA-GM-SVR的集成模型;通过对已知GDP的训练和测试,表明经PSO优化的非线性组合预测模型更优;最后对GDP短期发展做出了预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄俊,周猛,王俊海
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
吕学梅 宋莹华 郭立运
根据山东省1949-2008年的粮食产量数据,建立了趋势-ARMA组合预测模型,并进行了未来1o年来的粮食产量预测。结果证明模型预测精度和拟合度极高,可以较好的提高粮食产量的预测精度。另外,组合模型预测结果表明,未来10年山东粮食产量将稳步增长,到2017年山东粮食产量达5083.6万吨,提前实现千亿斤粮食规划任务。
关键词：
趋势-ARMA 组合模型 粮食产量 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵燕娜 张群 马玉兰
一、灰色——BP网络组合预测模型的建立(一)灰预测模型应用设计灰预测模型原理主要是对原始数列进行处理,一般进行一次累加处理,其目的主要是为了弱化原始数据的波动性,可以证明经过累加处理后所生成的序列能够表现出明显的指数规律,这时可以用一条适当的曲线对其规律进行拟合,以便进一步预测生成序列的后续值,最后再累减还原即得到原序列的预测值。其预测过程如下:
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈有为
文章设计了一种由三次指数平滑预测模型和离散GM(1,1)预测模型通过加权进行组合的预测模型,并选取了相关实例进行预测和比较。比较结果显示,由组合预测模型得到的预测结果在预测精度上优于三次指数平滑预测模型和离散GM(1,1)预测模型,因此该组合预测模型在一定程度上比单项预测模型具有可行性和精密性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邵红梅 杨建华 兰月新
灰色GM(1,1)模型的拟合和预测精度依赖于其结构参数.文章从传统GM(1,1)模型的初值选取入手分析其存在的理论缺陷,通过两种初值修正方法建立改进的GM(1,1)模型,摒弃与系统关系不大的老信息,充分利用新信息来建模,从而达到精确预测的目的.在此基础上建立两种初值修正GM(1,1)模型的组合预测模型,提高了模型的拟合和预测精度。
关键词：
GM(1,1)模型 组合预测 初始条件
[期刊] 统计与决策
[作者]
李运蒙 钱鑫
文章运用协整回归与ARMA组合模型,通过房屋销售价格指数对居民中长期消费贷款进行了短期预测。先用2007年1月至2010年1月的37期数据进行Granger因果关系检验,再运用协整回归和ARMA组合建立预测模型,模型对2010年2月至6月共5期的居民中长期消费贷款进行预测,与实际数据相比,预测相对误差小于1.5%,最后提出了一些相关的政策建议。
[期刊] 物流技术
[作者]
冉宝峰 徐常凯 胡涛 杜加刚
进行航空备件消耗预测是提高备件利用率和订货准确率的有效手段。结合航空备件消耗特点，采用灰色系统理论从备件消耗历史数据中得到趋势项的ＮＥＧＭ（１，１）模型，并在对剔除趋势项的随机波动数据进行时间序列分析的基础上，引入ＡＲＭＡ模型，构建了ＮＥＧＭ（１，１）－ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）组合预测模型，并通过实例分析，验证了此模型在航空备件消耗预测中的有效性与准确性。
[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
[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。
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