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[期刊] 统计与决策
[作者]
白朝阳 宋林杰 李晓琳
文章考虑到企业实际物料数据时间序列数据非平稳、非线性的特征,提出了基于经验模态分解及最小二乘支持向量机回归的组合预测模型。运用经验模态分解(EMD)方法将非平稳时间序列分解为一系列的本征模函数(imf)和一个残差项(res),挖掘出更多的信息,再使用最小二乘支持向量机回归(LSSVR)模型并结合粒子群算法(PSO)进行组合预测。实证结果表明,组合预测可以高效预测非平稳物料需求时间序列,且预测精度较高。
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
高杨 李健
国际碳金融市场价格预测是制定碳金融市场政策和提高风险管理能力的基础。近年来国际碳市场价格呈现出非平稳、非线性等不规律特性.传统应用于社会经济时间序列的统计模型已经越来越难以满足日渐复杂的社会经济系统的需要。基于此本文建立了基于经验模态分解(EMD)一粒子群算法(PSO)一支持向量机(SVM)的国际碳金融市场价格误差校正预测模型。数据选取2008年3月一2013年9月ICE,碳排放期货交易所的CER期货(DEC12)和EUA期货(DEC12)的日交易结算价格作为考察样本进行仿真验证。结果显示:(1)引入EMD方法可以有效解决误差序列随机性强、相邻频带的干扰可能造成误差序列无法体现反映全部系统动力...
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
高杨 李健
国际碳金融市场价格预测是制定碳金融市场政策和提高风险管理能力的基础。近年来国际碳市场价格呈现出非平稳、非线性等不规律特性,传统应用于社会经济时间序列的统计模型已经越来越难以满足日渐复杂的社会经济系统的需要。基于此本文建立了基于经验模态分解(EMD)-粒子群算法(PSO)-支持向量机(SVM)的国际碳金融市场价格误差校正预测模型。数据选取2008年3月-2013年9月ICE碳排放期货交易所的CER期货(DEC12)和EUA期货(DEC12)的日交易结算价格作为考察样本进行仿真验证。结果显示:①引入EMD方法可以有效解决误差序列随机性强、相邻频带的干扰可能造成误差序列无法体现反映全部系统动力信息的...
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张仙 戴家佳 余奇迪
我国铁路货运量易受天气、节日和市场需求等众多因素的影响,使得铁路货运量具有周期性和波动性,预测难度高。本文综合考虑铁路货运量序列线性和非线性特征,建立SARIMAPSO-ELM组合模型以提升预测的精度。首先使用SARIMA模型对我国铁路货运量序列进行预测,其次对SARIMA模型预测的残差建立PSO (粒子群优化)算法优化的ELM (极限学习机)预测模型,最后将两模型的预测值相加得到SARIMA-PSO-ELM组合模型的预测结果。组合模型预测的平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别是0.0129、0.35%,相较于SARIMA和PSO-ELM两种模型其预测精度更高。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张浩彬 薛丽丹 陈光慧
本文以地表水氨氮因子作为水质分析的研究对象,将系统降噪方法(Seasonal-HybridExtreme Studentized Deviate test,S-H-ESD)、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法和多模态输入长短期记忆模型(Multi-Modal Long Short-Term Memory,Multi-Modal-LSTM)相结合,构建了一个多尺度模态组合预测模型,EMD-Multi-ModalLSTM。在模型构建过程中,首先通过S-H-ESD算法对原始波动数据进行系统性降噪;其次,对降噪后的序列采用EMD分解为不同特征尺度的本征模态分量(IMF)和一个趋势项。在此基础上,对各分量再分别结合其他相关的序列信息,单独构建Multi-Modal-LSTM模型,并进一步通过集成各预测分量获得整体氨氮序列预测值。以珠三角地区两种不同水质断面氨氮浓度为例进行实证分析,结果表明本文方法相比于传统机器学习算法及深度学习算法具有更高的模型预测精度,且对数据波动较大的氨氮序列及高浓度时刻预测效果提升明显,预测性能更加稳定。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
崔焕影 窦祥胜
由于碳交易市场价格的波动性大及相互影响关系的复杂性,本文试图构建碳价格长期和短期的最优预测模型。考虑到碳交易价格波动的趋势性和周期性特点,基于经验模态分解算法(EMD)、遗传算法(GA)—神经网络(BP)模型、粒子群算法(PSO)—最小二乘支持向量机(LSSVM)模型及由它们构建的组合预测模型,对中国碳市场交易价格进行短期预测和长期预测。实证分析中将影响碳交易价格的不同宏观经济因素和碳价格时间序列因素做为输入变量,分别代入组合模型进行预测。研究结果表明,在短期预测中,EMD-GA-BP模型预测效果优于GABP模型和PSO-LSSVM模型;而在长期预测中,组合模型EMD-PSO-LSSVM模型预测效果优于只考虑碳价格波动趋势性或周期性预测效果。
[期刊] 企业经济
[作者]
张星娟 李恩平
近年来,物流业的飞速发展带来了对物流人才的迫切需求。仓储作为物流中的核心环节,其人才的缺乏已经成为亟待解决的重要问题。如何紧贴市场和产业需求,培养出适合仓储业发展的高素质人才,成为各个国家和地区关注的焦点。本文按照东部、中部、西部、东北四个区域,以现有的人才资料和数据为基础,运用GM(1,1)灰色预测模型和趋势外推法,对各地区的仓储人才进行需求预测,然后运用组合预测法对预测结果进行修正,并对预测结果进行分析,以期为区域仓储人才的规划与决策提供科学的理论参考。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
孙亮 刘庆玉 高连兴
为了更可靠地预测辽阳地区未来能源需求量,采用GM(1,1)模型和三次指数平滑模型对辽宁省辽阳地区历史能源消费量建立预测模型,并将两个单一模型加权平均建立组合预测模型。结果表明:组合预测模型在时间序列数据的预测中可信度更高,预测精度达到94.06%;未来10年内,辽阳地区能源消费将以7.36%的年均增长率快速增长,到2022年能源需求量将达到2.2×107t标准煤。
[期刊] 物流技术
[作者]
高文海
以回归预测、灰色理论预测和简单组合预测3种预测方法为基础,引入三种预测相结合的组合预测模型,并以浙江省农副产品出口贸易的物流需求为例,对我国区域物流需求的发展进行预测。实证结果表明,浙江省农副产品的贸易具有强劲的增势,其物流需求具有很大的市场空间。
关键词：
组合预测模型 物流需求 需求预测
[期刊] 技术经济
[作者]
张承钊 潘和平
运用经验模态分解(EMD)、人工神经网络(ANN)和时间序列,基于分解—重构—集成的思想,构建了一个组合预测模型。在模型的构建过程中,提出了对股票指数序列进行逐日前向滚动EMD分解的思路,将分解后的本征模函数(IMF)分量输入神经网络进行组合预测。运用上述基于前向滚动EMD模型分析沪深300指数和澳大利亚指数的波动特点和走势。结果显示:前向滚动EMD模型比ARIMA模型、GARCH模型和BP神经网络模型具有更高的预测精度。
[期刊] 物流技术
[作者]
张旭宁
针对铁路商品汽车月度运量时间序列呈现非平稳、季节性波动等特征，结合经验模态分解（EMD）方法建立了一种新的SARIMA时间序列预测模型。首先利用EMD将时间序列分解成多个相互独立且相互平稳的分量。然后分别对各个分量建立相对应的SARIMA时间序列模型，去除噪声分量。最后进行数据重构，将重构后的数据再进行SARIMA建模，以实现铁路商品汽车月度运量预测。预测结果显示，建立的EMD-SARIMA模型有着很高的预测精度，能够学习获取时间序列铁路商品汽车月度运量的成长过程及发展趋势，挖掘其周期性变化规律，为解决铁路商品汽车物流高质量发展过程中面临的问题起到重要的参考作用。
[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] 统计与决策
[作者]
李书全 刘世杰
建筑施工安全事故频发,迫切需要进行施工项目安全预测的研究。文章以社会资本、安全人机工程学和安全管理学理论为基础,通过使用粗糙集(RS)理论提取出35个影响施工项目安全绩效的关键因素,在此基础上利用改进的粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的参数,构建项目安全预测模型,并进行了仿真模拟和验证分析。分析结果表明:模型预测精度较高,具有较好的实用性和有效性。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
唐晓灵 刘嘉敏
在对BP神经网络、LSTM网络和PSO-LSTM模型在碳排放预测方面进行对比选优的基础上，通过训练好的PSO-LSTM模型在低碳、基准、高碳3种情景下，分别对建筑碳排放峰值进行预测。结果表明，低碳、基准、高碳3种情景的建筑碳排放峰值分别为226 774.56万吨、239 738.11万吨和253 379.47万吨；达峰时间分别为2029年、2032年和2033年。可见，在当前社会发展状况下，仍难在2030年前实现建筑领域的碳达峰，还需采取相应的低碳措施来推进目标的实现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王会强 胡丹
随着中国经济的快速发展,能源消费不断提高。文章利用能源消费量的历史数据,建立了我田能源消费系统的ARMA模型和灰色预测模型的组合模型,通过组合模型和ARMA模型、灰色预测模型的具体比较分析,证明组合模型更为易行、有效。结论可以作为我国及地区未来能源消费量预测的有效工具。
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