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[期刊] 软科学
[作者]
曹玉洁 何跃 贺昌政
将R/S分析方法引入用电量预测;并将R/S定性分析方法与GMDH定量预测方法结合,应用于成都市用电量预测。应用R/S分析方法从定性角度研究成都市历年用电量变化趋势的特性,得出成都市城市用电量Hurst指数;运用GMDH预测方法从定量角度对成都市近几年的城市用电量进行预测,进而验证Hurst指数所反映出的成都市用电量的增长趋势。
[期刊] 技术经济
[作者]
闵旭 叶青 蔡高琰
基于我国区域用电量数据展开了短期用电量预测研究,采用了基于残差自回归方法的时间序列预测模型,有效提高了短期区域用电量预测准确性。相比于传统的时间序列模型(ARIMA模型和Holt-Winters模型),基于残差自回归方法的时间序列预测模型的MAPE值和RMSE值均最小,并在两个不同的数据集上表现平稳。
关键词：
时间序列 残差自回归 短期区域用电量预测
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
田有文 王文涛 王思宇
农村用电量预测是县级供电部门的重要工作之一,其受国民生产总值和上年度用电量的影响,具有一定的随机性。利用BP神经网络建立了农村用电量预测模型。通过应用实例分析表明,预测结果和实际结果有很好的一致性。
关键词：
神经网络 预测模型 农村 用电量
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
贺昌政 俞海 卢跃奇
本文基于自组织数据挖掘的理论与方法,提出了自组织组合预测法。与一些常见的组合预测方法比较,该方法不仅改善了对数据样本的拟合精度,而且显著提高了模型的预测能力。实证分析证实了这一结论。
关键词：
自组织数据挖掘 组合预测 预测能力
[期刊] 统计与决策
[作者]
叶学芳 何跃
文章运用消除趋势波动分析(DFA)方法,计算了四川省工业增加值季度数据的标度指数,该指数表明四川省工业增加值的时间序列值具有长程相关特性,其预测模型有较好的拟合效果。在此基础上根据自组织数据挖掘的理论与方法,提出了自组织组合预测模型。模型预测结果及与ARIMA、GMDH自回归、SPSS曲线估计等三个单项预测模型及最优线性组合、人工神经网络组合等常用的组合预测模型的对比表明,自组织组合预测模型不仅改善了对数据样本的拟合精度,而且显著提高了模型的预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋惠凤,何有世,张兵,孙运全
本文应用贝叶斯正则化算法优化BP神经网络,通过多维经济数据(国内生产总值、固定资产投资总额、人均收入)与用电量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立用电量的人工神经网络模型。用从江苏统计年鉴和江苏省电力局取得的17年数据为输入、用电量为输出来训练建立好的BP神经网络,经仿真表明该神经网络能很好地解决用电量多影响因素之间的不确定性和非线性,模型的预测精度较高,对合理的制定用电计划不仅有一定的理论意义,更具有巨大的实用价值。
[期刊] 价格月刊
[作者]
王向 吴国维 吴姗姗
当前,贸易冲击依然是中国宏观经济波动的重要来源。利用全国工业分行业用电量,基于向量自回归模型,分析了进出口贸易冲击对各行业的影响。研究发现,贸易冲击只对一般工业行业产生显著性影响;劳动密集型行业对外贸冲击的响应快于重工业;出口冲击对行业普遍产生正向影响,进口冲击会先产生负向、后出现正向影响;出口冲击的传导效应主要从上游到下游、进口冲击的传导效应主要从下游到上游。
关键词：
外贸冲击 工业 传导效应 用电量 VAR
[期刊] 宏观经济管理
[作者]
肖宏伟
随着我国经济进入新常态,用电量也相应进入新的周期,目前正处于用电量增速换挡期、电力消费结构优化期、电力体制改革攻坚期"三期"叠加的关键期。受产业结构调整、工业内部结构变化、电耗下降、高耗能产品"去库存化"、气温偏高等因素影响,当前用电量与经济增长出现短期背离现象,要主动适应电力消费中低速增长的状态。
关键词：
新常态 用电量 中低速增长 短期背离
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴先华 郭际
本文建立了江苏省全社会电力需求量的主成分回归模型,得到主成分后,根据数据自身的特点,分别选择了二次多项式、三次多项式和生长模型,将主成分与全社会用电量两个变量进行回归,得到预测模型,然后根据江苏省十一五规划的要求,对江苏省2006-2010年的全社会电力需求量进行了预测。
关键词：
主成分分析 电力需求 预测
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
沈存根 周开君
自组织理论是基于神经网络和计算机科学的迅速发展而产生和发展起来的。它将黑箱思想、生物神经元方法、归纳法、概率论、数理逻辑等方法有机地组合起来。其主要思想是通过简单的初始输入(局部变量)的交叉组合产生第一代中间候选模型,再从第一代中间候选模型中选出最优的若干项组合而产生第二代中间候选模型,重复这样一个产生、选择和遗传进化过程,使模型复杂度不断增加,直到选出最优复杂度模型为止。本文利用自组织方法进行数据筛选和建立税收预测模型,并在数据筛选基础上建立线性回归预测模型和BP神经网络预测模型,然后结合时间序列的预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
邵臻 王晓佳 高飞 刘辉舟 杨露
文章针对惩罚最小二乘估计的高精度特性,构建了基于惩罚最小二乘估计的半参数回归模型。并将指数平滑思想融入模型,对模型的误差序列进行趋势外推与大幅度外延预测。实证结果表明了所提方法的有效性。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张金屯 孟东平 席跃翔
自组织神经影射网络(SOFM)对复杂问题和非线性问题具有较强的分析和解决功能,其特征完全适合植物群落的排序研究。该文介绍了SOFM的基本原理和排序分析过程及方法,并应用SOFM网络排序对太行山中段植物群落进行了排序分析。其计算过程在Matlab 6.5神经网络工具箱中实现。结果将68个样方排列在SOFM拓扑空间,排序轴反映了明确的生态梯度,能够反映植物群落间的生态关系,生态意义明确,符合植被实际,表明SOFM网络是有效的植物群落排序方法。在SOFM排序过程中也很容易进行聚类,有利于群落分类和排序的结合。
[期刊] 商业时代
[作者]
肖磊
2013年上半年,深圳市用电量增速与GDP增速出现了明显背离,本文对两者背离的原因进行了分析。研究表明,经济结构转型、企业技术升级及其节能减排因素,是造成用电量增速与GDP增速背离的主要原因。
关键词：
用电量增速 GDP增速 背离
[期刊] 农村经济
[作者]
任孟娥
自组织理论认为系统从无序走向有序需具备四个基本条件:系统必须是开放的;必须远离平衡态;系统各要素之间的非线性相互作用;系统必须是通过涨落的有序。分析目前的农民组织,村民选举委员会受压力型体制的影响,还不能认定为农民自组织。农村经济合作组织因为得到体制认同,部分已成长为成熟的农民自组织。农民维权组织自组织程度低,给组织本身及其行为带来极大的不确定性。因此,政府应该积极行政,引导农民进行自组织建设。
关键词：
自组织理论 农民组织 现状分析
[期刊] 商业时代
[作者]
唐红涛 朱艳春
商业集群作为城市商业发展最为重要的现象,逐渐引起了国内外学者的广泛关注。本文从系统开放性、非平衡性、非线性及涨落四方面详细探讨了商业集群作为一种复杂系统的自组织特性,通过研究商业集群中的一般空间竞争模型并进行了仿真模拟,深入探讨了其动态演化机理。
关键词：
商业集群 自组织理论 演化
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