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[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] 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] 工业工程
[作者]
林炳焜 程文明 于兰峰
为了克服单项预测模型的单一性和片面性等缺点,本文应用组合预测模型对铁路集装箱运量进行预测,以提高预测的准确性。通过对运量的历史数据分别采用多项式曲线模型和灰色预测模型建立单项预测模型,再利用径向基神经网络对两个单项预测模型的结果进行组合预测。研究结果表明,相比于两单项预测方法,组合预测方法所得运量的相对误差分别提高了3.19%和12.76%。最后,应用马尔科夫链模型对组合预测的结果进行分析和修正,增加预测结果的可靠性。
[期刊] 财经问题研究
[作者]
王旖旎
人均收入水平是影响汽车拥有率的决定性因素。本文在前人研究的基础上,运用Gompertz模型研究汽车拥有率和人均收入之间的非线性关系。本文选取的研究对象既包括当今的发达国家,又包括众多发展中国家,尤其是亚洲的欠发达国家。通过对各国的时间序列数据和多国的横截面数据做回归,并对汽车拥有率及其收入弹性做国际比较,研究发现Gompertz方程能够很好地解释各国汽车拥有率发展共有趋势:在一国经济发展过程中,汽车拥有率先加速增长,在经历了一个拐点后,减速增长,最后无限趋近于共有的餍足点,本文设为0.62;而收入弹性呈先上升,在达到最大值后下降的状态。本文重点分析了近年来中国的汽车拥有率问题,并预测出中国的汽...
关键词：
汽车拥有率 餍足点 拐点 收入弹性
[期刊] 技术经济
[作者]
古继宝 亓芳芳 吴剑琳
本文采用我国31个省(市)的面板数据,利用Gompertz模型对我国各省(市)民用汽车保有量和拐点进行了预测。结果表明:Gompertz模型能很好地拟合我国各省市的民用汽车发展趋势;北京、浙江、内蒙古的民用汽车保有量的人均收入弹性已接近最大,其他各省的收入弹性仍然在不断地增长;理想估计下,大部分省市的汽车保有量将在2015—2020年之间达到拐点;2015年全国的民用汽车保有量将会突破1.28亿辆,2020年将达到2.19亿辆。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
范思遐
汽车产量预测对把握市场趋势,调整产业结构与生产规模起到至关重要的作用。为提高预测性能,提出一种基于复杂内核的预测模型。利用局部与全局单一内核分别学习训练样本,依据训练结果动态提取复杂内核基础函数,对其权重系数进行参数寻优;利用该复杂内核解析参训样本,并对测试样本进行预测检验。利用我国汽车产量统计数据进行案例分析,实验结果表明,基于复杂内核的预测模型能从学习源头提高样本的解析性能与非线性描述能力,并能提高模型的预测精度,增强其泛化性能与外延能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
皮进修 赵清俊 彭建文
文章以2001年1月至2015年2月的我国CPI定基指数为样本数据,首先构建季节乘积SARIMA模型与GMDH自回归模型对CPI进行预测;然后通过自组织数据挖掘理论构建SARIMA-GMDH组合模型再次对CPI进行预测;最后通过模型拟合优度检验与预测能力分析综合评价这3个预测模型,探索各个模型预测效果的差异性,总结评价组合预测法在经济现象中的预测优势。
关键词：
CPI SARIMA GMDH 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
覃频频 牙韩高 黄大明 陆凯平
本文基于模糊集理论,在模糊时间序列分析的基础上建立铁路客运量模糊时间序列预测模型,并与灰色理论GM(1,1)、修正GM(1,1)和Markvo三个模型进行了标杆对比。
[期刊] 工业工程
[作者]
常建娥 李帅 莫易敏 张峰 王天生
汽车企业为适应市场需求的不断变化,加快了推出新车型产品的步伐。针对目前汽车总装混流工时预测速度缓慢的问题,提出基于装配相似性与灰色理论GM(0,N)模型的装配工时预测方法。将装配工时按特性分为取料时间、定位时间和连接时间,提取影响各部分工时的关键因素,通过计算样本与基准零件的装配相似系数,结合装配工时在MATLAB中构建拟合曲线,最后在函数关系式和GM(0,N)模型中分别预测定位时间和连接时间。通过与MTM法进行比较,证实该方法具有准确性和高效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐凤菊
成本是决定产品竞争能力的一个重要因素,成本预测是目标成本管理的一个关键环节。本文是在我国某汽车制造公司成本分解实践的基础上,运用统计分析的方法,对汽车驾驶室成本分解时相关零部件成本预测模型的研究,是一种成本管理经验的介绍和方法探讨。
关键词：
汽车 成本 分解 预测 模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
周展 王文强
文章针对我国铁路客运量进行短期预测,首先分析现有常见预测模型的优点与不足,然后试图通过构造新的组合或修正模型,从而实现提高预测精度。在构建年度数据组合模型时,发现以偏最小二乘回归、主成分回归和岭回归为基础进行组合时,预测精度达到了最优;在构建季度数据模型时,首先通过修正的时间序列分解法与季节周期回归模型显著地提高了预测精度,然后以这两个模型为基础构造组合模型,预测精度进一步得到提高。
关键词：
铁路客运量 预测 修正 比较
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
李攀凤 马祖军 孙浩
血液供应和需求在诸多因素的共同影响下，具有显著的不确定性，是实施有效的血液供应链管理所面临的巨大挑战。而建立科学有效的血液供需预测模型，是努力实现血液供需匹配的前提和基础，以便在满足临床需求的同时尽可能减少血液资源浪费。为此，基于SARIMA模型分别建立了结合卡尔曼滤波的组合预测模型（K-SARIMA）和结合BP神经网络的组合预测模型（BP-SARIMA），并根据MAPE、RMSE、RRSE等预测模型性能评价指标对所建模型进行了对比分析。实证分析结果表明，相较于SARIMA模型以及BP-SARIMA模型，采用K-SARIMA组合预测模型进行血液供需预测能够取得更好的预测效果。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
郭静利 董渤
我国是全球最大的稻米生产国和消费国,是国际稻米市场的主要成员国,对国际稻米价格波动作深入分析,有利于促进我国稻米企业国际化发展。本文基于1988年9月-2018年9月的国际稻米月度数据,以国际稻米价格增速为变量建立AR模型,检验2008年稻米价格暴增前后的差异,得出稻米价格增速周期分别为5.7和5.6月,模型滞后阶从11降至2显示序列自相关性减弱,季节性分解中发现季节效应增强,短期波动的收敛速度加快,表明需要适度提升稻米库存的周转速度以适应国际市场变动需求。通过建立SARIMA模型,预测国际稻米价格到2019年初将持续上升,此后有所下降,年际更替时价格呈现为"先升后降",对国际稻米价格走势分析和判断具有一定的参考价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭乃驰 党婷
文章以云南为例,对同比月度CPI原始数据进行小波阈值去噪处理,对去噪后数据作BP神经网络预测,通过SARIMA模型修正预测残差,从而建立了小波分析的BP-SARIMA模型。实证结果表明:小波分析的BP-SARIMA模型相对于未经小波分析的BP-SARIMA模型及未经SARIMA残差修正的小波分析的BP模型有更高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱颜杰 樊顺厚 雷怀英
文章以1990~2011年我国居民消费价格指数(CPI)定基指数为样本数据,构建了基于SARIMA的CPI模型,并对2012年1月至2013年2月的CPI定基指数进行了短期预测,并把预测的定基指数转化为同比指数与真实值进行比较,通过分析表明该模型有着较高的预测精度。
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