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[期刊] 统计与决策  [作者] 夏景明  肖冬荣  
本文根据经济系统的非线性及混沌特征,通过找出预测状态点的邻界状态与其后续状态点之间的函数关系,作为预测函数,提出了基于Lyapunov指数和CBP的混沌时序预测模型;利用Lyapunov指数判别时间序列的混沌特性,估计最大可预测时间尺度;应用混沌优化的BP神经网络进行经济预测。然后将这一模型应用于某超市的销售数据预测,取得了比较满意的结果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈涛  
支持向量机是基于结构风险最小化原理的一种学习技术,是一种具有很好泛化能力的预测工具,它有效地解决小样本、非线性、高维数、局部极小等问题。文章利用支持向量回归机对时间序列进行了预测,并对模型选择和参数优化进行了研究。仿真试验表明预测结果是合理的,并具有较高的预测精度。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 王义民  张珏  
【目的】揭示径流时间序列变化规律并进行预测,为水库调度提供指导。【方法】针对径流时间序列的非线性特点,利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,建立了基于混沌相空间重构的径流量预测BP网络模型,并利用该模型对位于陕西省汉江上游的石泉水文站的径流时间序列进行了预测。【结果】实例计算结果表明,石泉水文站月平均流量的时间序列具有混沌性,最大嵌入维数为12,依此构建的BP神经网络收敛速度快、预测精度较好。【结论】利用重构相空间中的最佳嵌入维数,可合理确定BP神经网络的输入层节点数。
[期刊] 统计与决策  [作者] 易锦燕  黄雪丽  
文章通过相空间重构,判断时间序列的混沌特性,建立混沌时间序列预测模型。把混沌时间序列预测方法,应用与供应链的绩效预测。并结合一个供应链绩效预测实例,采用局域法,将预测结果与模糊综合分析法得到的结果进行对照分析,得出混沌预测方法的可行和有效,对企业动态供应链绩效评价模型和方法的选择具有一定的实用价值。
[期刊] 南开经济研究  [作者] 莫世康  王文峰  
本文基于复杂系统和混沌理论,建立一个包含发达国家和发展中国家两个子系统的双重汇率的模型,然后分析了发展中国家子系统的耗散与均衡。研究结果表明,长期的大规模资本流入是造成系统性危机的主要原因,双重汇率可以隔绝外国利率变化对发展中国家价格水平和经常账户的影响。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 张金良  谭忠富  
针对原油现货价格的非线性和时变性特征,提出一种小波变换结合Elman神经网络和广义自回归条件异方差(GARCH)模型的混沌预测方法。首先利用小波变换将原油现货价格序列分解和重构成概貌序列和细节序列。其次对概貌序列和原油期货价格序列进行相空间重构,建立Elman神经网络的混沌时间序列模型预测概貌序列的未来值;同时以细节序列为历史数据,构建GARCH模型预测细节序列的未来值;最后将概貌序列和细节序列的未来值求和作为最终的预测值。实验证明该方法能够提供更准确的预测结果。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 张建龙  解建仓  韩宇平  申瑜  
【目的】建立更为理想的洪峰大流量预测模型。【方法】针对目前大部分预测模型对洪峰大流量数值预测结果不太理想的问题,根据自然界中普遍存在的混沌现象,在对洪水系统进行混沌识别的基础上,建立了基于混沌理论和径向基神经网络(RBF)的预测模型,将实测洪水序列进行相空间重构得到训练样本,利用MATLAB 7.0工具箱确定网络结构。【结果】将所建立的RBF模型用于汾河石滩水文站2004年最大洪水的预测,结果表明,该模型预测结果的合格率、平均相对误差、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)和Nash-Sutcliffe系数(NSC)分别为100%,4.69%,0.9793,4.2260和0.9552,而传统V...
[期刊] 统计与决策  [作者] 邹晓玫  修春波  
文章提出了一种基于混沌算子的预测模型。模型由多个混沌算子加权求和的形式构成,通过不断训练混沌算子的控制参数使得预测模型逐渐具有与被预测系统相一致的动力学特性,从而实现对未来数据的有效预测。通过对我国总人口2006年至2009年的预测结果表明,该模型具有较高的预测精度。利用该模型对我国未来几年人口总数进行预测,结果表明未来几年我国人口总数仍会增长,到2015年,我国总人口将达到13.7亿左右。
[期刊] 物流技术  [作者] 冯希  
以城市物流节点作为研究对象,将其视作一个复杂的系统,着眼于整个系统的自组织演化,基于Logistic方程构建城市物流节点系统演化模型,以定量和定性相结合的方式分析了系统自组织演化轨迹和所经历的阶段,并描述了城市物流节点系统在不同成长速度下系数可能产生的混沌现象。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 段虎  任炜  王海铭  
本文采用分形维和Lyapunov指数这两个指数来研究沪市混沌特征。指出当前国内研究在利用重构相空间技术和G—P算法来计算分形维,以及用Wolf算法计算最大Lyapunov指数时存在的问题,并提出了一些解决方法,有利于更好地进行股市混沌研究。
[期刊] 物流技术  [作者] 严琳霞  
1前言随着我国物流行业的跨越式发展,物流经济已经成为一个较大的经济增长点,物流经济增长指数归根结底是一个貌似随机却有一定潜在规则性的非线性时间序列,物流经济增长指数是一个可预测的非线性动力系统。通过有效建立一个对物流经济增长指数这一时间序列走势的预测模型,对物流的宏观经济决策、计划投资、消费指导等关乎经济民生的工作具有重要的指导意义。本文结合物流产业的发展特点,把物流经济增长指数
[期刊] 统计与决策  [作者] 肖进  贺昌政  
本文采取定性的理论分析、随机模拟和实证试验相结合的方式,从先验信息的使用、模型产生机制、算法停止法则等方面比较了两类模型的异同,并重点试验分析了自组织数据挖掘(SODM)自回归模型与贝叶斯自回归模型的拟和以及预测性能。结果表明,对于具有小噪声样本数据的系统,贝叶斯时序模型的效果较优;而对于具有大噪声、小样本数据的系统,SODM时序模型更适合。本文最后提出将这两类模型结合考虑建立模型。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李万庆  李海涛  孟文清  
本文针对降水量时间序列的混沌性,根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机优越的非线性拟合性能,建立了基于支持向量机的降水量混沌时间序列预测模型。由于降水量时间序列的特殊性,本文采用均方根误差为标准来选取最优嵌入维数和模型参数,并结合实例验证该模型能精确地预测降水量。同时,这一结论也预示着支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法。
[期刊] 工业技术经济  [作者] 向小东  
时间序列的预测是预测领域的重要研究内容。给出了基于混沌吸引子的加权一阶局域短期预测法的通用算法,指出了对预测精度有重要影响的嵌入参数的确定方法。股市数据的预测实例表明此方法有较高的预测精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 操敏  王士同  赵献兵  
文章基于模糊逻辑系统和标准SVR相似性,提出一种基于模糊规则上的支撑向量机。利用模糊逻辑系统参数的物理现实性选择合适方法进行参数初始化,对标准SVR算法进行了改进,并将此算法应用于混沌时间序列的预测。仿真实验证明了这种基于模糊规则上的支撑向量机模型的算法的收敛性。
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