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[期刊] 统计与决策  [作者] 陈涛  
多变量时间序列包含有比单变量时间序列更丰富的动态信息,具有一定的信息完备性和确定性,但多变量时间序列同时也会带来一定的冗余信息和部分噪声。为了更好地反映多变量时间序列的动态特性,文章对多变量时间序列进行空间重构,并利用主成分分析法(PCA)对重构后的多变量时间序列进行处理,以减低特征空间维数;最后采用支持向量机建立预测模型。仿真实验表明,该预测模型具有较强的自适应能力和较好的预测效果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 吕忠伟  秦建国  
模型识别是建立时间序列模型的基础,是模型预测成败的关键。本文介绍了五种多变量时间序列模型识别的方法,分析了每种识别方法的输出形式,最后利用SAS统计软件对多变量时间序列模型的识别进行实证研究。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘立霞  
文章根据多变量混沌时间序列的相空间重构理论,建立了多变量时间序列的最小二乘支持向量机预测模型。通过Lorenz系统和中国股市的股票价格序列对该模型进行了验证,结果表明该预测模型能精确地预测混沌时间序列,并且优于基于单变量时间序列的最小二乘支持向量机预测模型。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李崇梅  王文军  胡际莲  
文章利用多变量非平稳时间序列的状态空间模型对影响农业劳动力供给水平的因素进行分析,据此对2017—2026年的农业劳动力供给状态进行趋势预测。结果发现:不同时期内劳动力资源总量、耕地面积、经济发展水平、城乡收入差对农业劳动力供给的影响存在动态差异;劳动力资源总量对农业劳动力供给的影响具有长期显著性;耕地面积对农业劳动力供给的影响具有显著的时变性;农村经济发展水平和城乡收入差对农业劳动力供给水平的变化具有结构性影响;从时间序列看,2010—2026年,农业劳动力供给从长期过剩转变为供给不足,2017年以后农业劳动力供给量下降趋势平稳,劳动力供给与需求缺口进一步扩大。
[期刊] 预测  [作者] 张世英  王艳晖  杨尊琦  
时间序列预测的状态空间方法张世英,王艳晖,杨尊琦(天津大学300072)P,CYoung和N,C,Ng开发的状态空间预测方法[1]实现了模型参数估计的递推计算,并完全摆脱了Box一Jenkins时间序列建模的困难,具有很大优点。在P.C.Young等...
[期刊] 运筹与管理  [作者] 苏木亚  郭崇慧  
针对时间序列数据的高维特性,在进行理论分析的基础上,利用主成分分析法提出了一种单变量时间序列数据降维的新方法,进而提出了基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法。其主要思想是在线性空间中的同一组基下,用系数之间的相似性来刻画对应时间序列之间相似性,在理论分析过程中,首先对单变量时间序列数据集进行主成分分析,其次分析了单变量时间序列数据集、样本协方差矩阵的特征向量与主成分之间的关系,并证明了由主成分构成的向量组线性无关。为了进一步验证理论分析结果的正确性和所提算法的有效性,分别利用仿真数据和真实的股票数据进行了数值实验。
[期刊] 统计与决策  [作者] 薛晔  李肖肖  付恒春  
针对目前多变量模糊时间序列研究中小样本问题,文章基于信息扩散技术构建一个多变量模糊时间序列模型,讨论信息扩散系数的变化对模型精度的影响,进而选取2006—2016年人均GDP、能源消费总量的样本数据对中国SO_2排放量进行预测,且与马尔可夫模型运行结果进行比较。结果表明:所建模型可以弥补小样本的不足;不同方式确定的信息扩散系数对模型精度存在影响,其中基于两点择近原则确定的h_0最优;所建模型的平均绝对误差与平均绝对百分误差率均小于马尔可夫模型,即具有较高的预测精度。
[期刊] 商业研究  [作者] 王朝勇  孙延风  裴志利  
针对单变量金融时间序列,本文基于相空间重构理论和Shannon信息传输理论提出PSRIDL波动预警方法,对深交所平安银行价格波动序列进行实证。研究发现:在序列接近波动转换临界之前,PSR-IDL指数显著增加并且连续突破警戒阈值;PSR-IDL在接近波动转换临界点之前100天里有74天发出清晰预警信号,但经典的波动预警指标CSD却没有发出清晰稳定的预警信号。这表明,在缺少有效预测模型的情况下,PSR-IDL用作单变量金融时间序列波动临界转换预警是可行有效的。
[期刊] 中国农业资源与区划  [作者] 卫炜  吴文斌  李正国  杨鹏  胡琼  周清波  
时间序列植被指数在植被遥感监测中发挥着重要的作用,但其往往存在大量噪声影响,在应用之前需要进行时序植被指数重构。耕地植被指数是进行农作物长势监测与估产以及农业生态系统对气候变化响应等研究的重要工具,本研究借助MODIS植被指数产品,以东北三省耕地为研究区域,针对非对称高斯函数拟合(AG)、双Logistic函数拟合(DL)和Savitzky-Golay滤波(SG)三种常见的时序植被指数重构方法,从原始数据质量对时间序列植被指数重构的影响、不同重构方法对原始数据的保真性和基于不同重构方法的耕地生长季长度空间格局等方面进行了对比分析。首先对NDVI及其质量控制数据进行分析,探讨原始数据质量对时序植...
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘基伟  闵素芹  金梦迪  
灰色系统通过构建不同阶数的弱化缓冲算子实现观测数据权重的不同方案的分配,从而改变观测数据对参数估计的影响。原有基于分数阶、正实数阶的弱化缓冲序列是对不同位置上的观测数据进行同一阶数的弱化缓冲,文章在此基础上提出一种正实数阶随机弱化缓冲序列。通过对不同位置上的观测数据进行不同阶数的弱化缓冲,提高权重分配的精细程度,满足现实系统的预测需求。通过计算显示,使用正实数阶随机弱化缓冲序列可以获得更精准的预测结果。
[期刊] 预测  [作者] 文新辉  陈开周  
1 引言时间序列就是一列随时间变化的数,它是对客观事物的一种描述,属于时域分析的范畴。我们研究时间序列的目的,就是要对时间序列建立一个参数模型,用于描述事物发展的变化规律。定义1:时间序列{x(t)}是一个t∈Z的实值向量随机变量,其中Z表示整数集。在定义1中,如果x(t)∈R~1,那么{x(t)}就是一维时间序列,所建立的模型称为一维时间序列模型;如果x(t)∈R~(?),那么{x(t)}就是r维时间序列,所建立的模型称为r维时间序列模型。 Box和Jenknis首先成功地建立了一维时间序列模型。近年来Tong也在这方面做了许多很有影响的工作。通过许多人的努力,使得一维时间序列模型,...
[期刊] 工业工程  [作者] 朱煜明  陈玮  刘平利  
对能源供需进行科学、准确的预测,对我国能源战略决策具有重要意义。根据某省石油供需量近10年来的数据,利用水晶球预测软件计算统计误差,并进行相关统计检验,根据计算与检验结果,从时间序列方法集中,确定了双指数平滑为本预测的最佳方法。据此,计算出未来五年内某省的成品石油需求量,为延长石油能源开发的可持续发展战略提供有力参考。
[期刊] 中国软科学  [作者] 吕瑞华  王卫亚  
根据Kolmogorov连续性定理,本文建立了混沌—神经网络(C-ANN)预测模型;提出了基于遗传算法和神经网络的混沌预测模型与方法(C-ANN-GA混合预测方法);解决了混沌时间序列的非解析式预测问题;使混沌时间序列预测方法得到了新的改进和发展。
[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] 张义明  余广俊  翟新明  
文章提出了一种基于蚁群优化的就业人数时间序列预测方法,采用蚁群优化算法从给定时间序列中提取奇异吸引子拓扑结构的相关信息并利用所提取的信息进行预测。实验结果验证了方法的可行性及可用性。
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