- 年份
- 2024(6362)
- 2023(9307)
- 2022(8007)
- 2021(7534)
- 2020(6486)
- 2019(14985)
- 2018(14884)
- 2017(29146)
- 2016(15271)
- 2015(17325)
- 2014(17027)
- 2013(16346)
- 2012(14475)
- 2011(12719)
- 2010(12342)
- 2009(10991)
- 2008(10052)
- 2007(8349)
- 2006(6738)
- 2005(5444)
- 学科
- 济(61870)
- 经济(61812)
- 管理(45482)
- 业(43151)
- 企(36530)
- 企业(36530)
- 方法(35947)
- 数学(32720)
- 数学方法(32111)
- 农(15070)
- 财(14634)
- 中国(13428)
- 业经(12938)
- 贸(11719)
- 贸易(11714)
- 易(11420)
- 理论(10992)
- 农业(10096)
- 技术(10034)
- 学(9841)
- 务(9729)
- 财务(9675)
- 财务管理(9655)
- 地方(9576)
- 和(9163)
- 企业财务(9143)
- 环境(8767)
- 制(8576)
- 划(8164)
- 银(7319)
- 机构
- 学院(207287)
- 大学(205137)
- 管理(88442)
- 济(84400)
- 经济(82923)
- 理学(78643)
- 理学院(77924)
- 管理学(76220)
- 管理学院(75848)
- 研究(58758)
- 中国(43455)
- 京(40352)
- 科学(36154)
- 财(35951)
- 业大(30766)
- 财经(30381)
- 农(29370)
- 中心(29237)
- 经(27923)
- 江(27693)
- 所(26809)
- 经济学(25870)
- 范(25035)
- 研究所(24861)
- 师范(24741)
- 北京(24107)
- 经济学院(23568)
- 经济管理(23466)
- 商学(23281)
- 农业(23242)
- 基金
- 项目(153299)
- 科学(123648)
- 基金(114665)
- 研究(110011)
- 家(99560)
- 国家(98807)
- 科学基金(87889)
- 社会(71251)
- 社会科(67734)
- 社会科学(67717)
- 基金项目(60763)
- 省(60160)
- 自然(59134)
- 自然科(57948)
- 自然科学(57939)
- 自然科学基金(56886)
- 教育(52926)
- 划(50332)
- 资助(47095)
- 编号(44409)
- 部(34285)
- 重点(34041)
- 创(33351)
- 成果(32640)
- 发(31762)
- 创新(31051)
- 教育部(30260)
- 科研(30088)
- 国家社会(29907)
- 人文(29547)
共检索到273416条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[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]
李代红
实现产业结构优化调整是我国当前经济工作的重中之重。BP神经网络算法是基于"梯度下降理论"的高精度分析工具,文章首先在建立训练网络的基础上对我国三次产业产值进行系统仿真,发现拟合精度很高,其次对三次产业发展进行了预测,并结合GM(1,1)法得出了预测区间,最后进行全文总结。
[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.
[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]
孙丽芹 常安定 位龙虎
一个城市的总用水量预测是该城市防洪防灾的重要依据,文章以灰色预测理论为基础,运用AM(简单滑动平均)残差来修正GM(1,1)模型,对北京市年总用水量进行预测,并与传统的GM(1,1)模型预测结果进行比较。结果表明:修正的GM(1,1)模型比传统的预测精度大大提高,具有可行性与实用性,该模型对未来城市总用水量预测具有重要的理论和实践意义。
[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。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
龙会典 严广乐
本文以灰色系统理论的GM(1,1)模型和随机过程理论的Markov链模型为基础构建了一个动态GM(1,1)-Markov链组合预测模型。该模型同时利用了GM(1,1)模型对序列趋势因素良好的拟合能力和Markov链模型对残差序列信息的提取能力。为进一步提高该模型的预测精度,用泰勒(Taylor)近似方法和新信息优先的思想对该模型进行了改进。最后,以1991-2014年广东省单位GDP能耗数据实证了该模型的预测效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王慧红 林洛阳
文章以中国入境旅游客流量和GDP数据为例,探讨灰色GM(1,1)模型预测精度及应用特点相关问题。通过分析,发现剔除异常值后建立的中国入境旅游客流量GM(1,1)模型预测精度最高;当样本量较少时灰色模型能显示其优越性。
关键词：
GM(1,1)模型 异常值 分时段
[期刊] 统计与决策
[作者]
曾波
影响居民消费价格指数(CPI)的因素很多,难以通过回归模型来预测其未来走势。在一个较长的时间序列内,CPI变化具有较强的规律性,这满足使用GM(1,1)建模并用于预测的基本要求。文章通过创建CPI的GM(1,1)模型,并对该模型可用性进行了验证;在验证通过的情况下进行了CPI的模拟及预测。事实证明,使用GM(1,1)模型来预测CPI未来的走势,且具有较高的预测精度。
关键词：
CPI GM(1,1)模型 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
包旭 张山华 陈锦文 王珂
初始序列的光滑度与级比偏差是影响GM(1,1)模型预测精度的重要因素，为了提高模型的预测精度，文章提出了初始序列基于指数函数与正切函数组合优化的GM(1,1)模型，通过理论证明了该种函数变换方式的光滑度大于指数函数变换光滑度且减小了级比偏差，并利用遗传算法智能搜索出变换函数中的核心参数，计算变换后的初始序列。以我国1990—2002年的客运量序列作为初始序列，基于指数函数与正切函数组合优化的GM(1,1)模型平均相对误差相较于基于指数函数变换、正切函数变换、正切函数与幂函数组合变换、反余弦函数变换的GM(1,1)模型预测平均相对误差最高可分别降低1.62%、0.07%、0.05%与0.03%。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周慧 王晓光
文章根据组合预测的理论和神经网络的非线性性和良好的函数逼近特性,提出了基于人工神经网络的灰色幂模型、多项式回归模型的中国火灾组合预测模型。此模型综合了各单一模型的有效信息,同时也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势,能够比较客观地反映火灾的发展趋势,为中国火灾预测提供合理的依据。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
赵成柏 毛春梅
预测我国碳排放强度的长期变动趋势,对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分,对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10a我国碳排放强度总体是逐步下降的,但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%,比我国政府提出碳排放强度下降40%～45%的目标还有一定的差距。因此,要在2020年实现我国碳排放强度目标,必须要调整宏观经济政策,采取各种政策措施以实现目标。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
梁毅 刘世洪
【目的】提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型。【方法】利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型。【结果】利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明预测数据精度达到97.379%,较ARIMA模型,灰色模型、BP神经网络模型分别提高了5.469%、3.499%、1.188%,模型平稳性增强,预测结果良好。【结论】本研究为动物疫情测报提供了有效的分析手段,验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性,并可为其它动物疫病提供借鉴和参考。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
