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[期刊] 自然资源学报
[作者]
王秀杰 封桂敏 耿庆柱
针对日径流时间序列不断受人类活动干扰的影响,运用小波多分辨率功能,分别对黄河头道拐站和花园口站实测日径流时间序列进行小波分析,利用得到的低频成分和高频成分分别建立自回归模型,然后组合对日径流进行预测。与单一的原序列自回归模型相比,基于小波分析的组合模型预测精度有了显著提高,而且不同时期的预测精度基本一致:预测合格率都达到了90%以上。而单一自回归模型的预测精度在不同时期相差较大:人类活动影响越强,预测误差越大,尤其在花园口站的1969—1986年和1987—2005年两个时期的日径流预测合格率都小于85%。由此表明基于小波分析的组合模型对数据具有较强的抗干扰性,在径流预测方面有明显的优越性。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
黄巧玲 粟晓玲 杨家田
【目的】将小波变换与支持向量机结合，构建小波支持向量机回归模型（ＷＳＶＲ），并用其对日径流进行预测，为水库调度提供参考依据。【方法】利用径流时间序列中包含的大量信息，通过小波变换将径流时间序列分解成不同分辨率水平的子序列和近似序列，通过相关性分析选取有效子序列与近似序列相加得到的新序列作为支持向量机回归模型的输入，建立小波支持向量机回归耦合模型，以泾河流域张家山站的日径流为研究对象，利用均方根误差（ＲＭＳＥ）、平均绝对误差（ＭＡＥ）、确定性系数（ＤＣ）、相关系数（Ｒ）及相对误差（ＲＥ）作为评价指标对模型预测精度进行评价。【结果】利用所建立的小波日径流支持向量机模型对张家山站日径流的预测结果显示．．．
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆克从 赵刚 王静
文章介绍了小波分析、自回归模型和灰色预测模型,建立了基于Mallat小波分析的AR-GREY预测模型。将非平稳时间序列用小波分解到不同尺度上以减少原始序列的随机性,然后再利用灰色模型对低频信息(趋势)进行预测,对于高频信息(短期波动)则建立自回归模型,从而在充分拟合趋势的同时,避免了短期波动的过拟合;通过BDI预测算例验证了预测模型的实用性和精度。因利用了MATLAB软件和Eviews软件,模型构建、修改方便,可在实际中应用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯普光 乔泽群
文章选取2001~2012年的山西省太原市房价数据为研究对象,将小波分析理论和ARMA模型相结合,实现太原市房价的预测。首先运用小波分析理论将太原市房价数据分解和重构,达到房价数据的降噪目的,之后小波处理后的数据进行识别和平稳性检测,并进行参数估计,建立相应的ARIMA模型,并对太原市的房价进行了相应的预测。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
刘险峰
选取2002~2013年我国石油进出口贸易量的数据进行建模分析。首先运用小波分析理论将贸易量数据进行分解,识别出数据的主要特征和细节特征,针对不同特征进行识别和平稳性检测和参数估计,建立相应的ARIMA模型,并进行预测加权合成。仿真结果表明,小波分析结合ARIMA组合模型的预测精度远远大于为改进的ARIMA预测模型,从而为科学合理的决策提供更为精确的预测模型。
[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] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
孙惠子 粟晓玲 昝大为
【目的】研究最优的枯季径流预测模型,为流域水资源管理提供依据。【方法】建立基于差分自回归移动平均(ARIMA)、人工神经网络(ANN)和多元线性回归(MLR)3个单项模型的简单平均组合和最优加权组合预测模型,并将单项预报模型和组合模型应用到石羊河流域支流西营河的枯季径流预测中,采用相关系数、确定性系数以及均方根误差对各模型预测精度进行比较。【结果】单项预测模型中,仅ARIMA模型通过了确定性系数检验;最优加权组合模型的预测精度较简单平均组合模型高;组合预测模型中,仅ARIMA-MLR和ARIMA-ANN最优加权组合模型的确定性系数高于所有单项预测模型。【结论】最优加权组合模型的精度不但取决于各...
[期刊] 运筹与管理
[作者]
金秀 范美玲 刘烨
本文利用小波变换对基金收益率及其方差进行多尺度分解,并将小波分析引入资本资产定价模型,计算小波多尺度β。进一步地将小波分析引入到传统的H-M模型中,利用小波函数的多尺度与不同的投资期限对应,对模型进行多期改造,从而获得择时能力的多期评价模型。以我国经济背景为依托,选择14只开放式基金进行实证研究,结果表明,利用小波分析可以有效的对基金的择时能力进行多期评价。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
胡庆芳 曹士圯 杨辉斌 王银堂 李伶杰 王立辉
论文基于2003—2014年水文资料,采用长短期记忆神经网络(Long-Short Term Memory,LSTM),构建了汉江上游安康站日径流预测模型,评价了不同输入条件下日径流预测的精度。结果表明:当预见期为1 d时,在仅以安康站前期日径流量作为输入的条件下,LSTM模型在训练期和检验期的效率系数分别达到0.68和0.74;如再将流域前期面雨量和上游石泉站前期日径流量加入LSTM网络作为输入变量,安康站日径流量预测效果将更好,训练期和检验期的效率系数最高可达到0.83和0.84,均方根误差也有显著削减,且对主要洪峰流量的预测能力也有一定提高。此外,LSTM可以有效避免过拟合等问题,具有较好的泛化性能。但当预见期从1 d延长至2、3 d时,LSTM的预测精度显著降低。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛永刚
基于人们的预期对汇率的影响及汇率变动中包含不同频率成分的原因,文章采用小波分解和人工神经网络(ANN)相结合的方法建立汇率预测模型,首先将原始汇率数据序列分解为不同频率序列,然后利用ANN方法针对分解后的序列分别建立模型,将每个模型预测的结果相加得到汇率的预测值。实证结果发现:(1)小波分解方法有助于提高汇率预测的精度,表明汇率变动是由不同频率成分组成并且人们预期对汇率变动具有一定的影响;(2)汇率预测中不同的神经网络模型具有不同的性能,在建立预测模型时应该慎重考虑选择的神经网络类型及其参数。
关键词：
小波分解 神经网络 汇率预测
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李保琦 周泽江 马妍博
【目的】分析水文不确定性因素对径流预测的影响,提高中长期水文预报方法模拟预测结果的精度。【方法】将小波分析(WA)、人工神经网络(ANN)和随机分析联合使用建立径流预测模型,即在小波分析(WA)揭示流量时频特性的基础上,将径流原序列分为高频部分和低频部分,然后利用人工神经网络(ANN)对低频部分进行模拟预测,利用随机分析对高频部分进行分析,最后将各部分结果叠加作为最终预测结果。将所建立的径流预测模型用于渠江二级支流后河的径流预测,并与传统BP人工神经网络方法的预测结果进行对比。【结果】根据《水文情报预报规范》,以预测值的相对误差小于10%为标准,传统BP人工神经网络预测结果合格率为46.67%...
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
朱文兴 殷莲甜 刘道林 许菱
钨制品是21世纪国民经济及国防领域的重要稀有金属制品之一，其价格波动关系我国稀有金属产业链发展及国际贸易的稳定。本文基于2016年4月至2021年6月的钨粉价格数据，综合3种预测模型的优势构建出L＿ARIMA-SVM组合预测模型。结果表明：L＿ARIMA-SVM组合模型相较于线性组合模型，表现出更高的预测精度和更强的价格趋势把控能力。预测结果显示：钨制品价格短期内呈现缓慢波动上升趋势，但受新冠疫情的持续影响仍面临较大风险。据此，应加强钨制品价格监测预警机制，加快资源与产业有效整合，提高我国稀有金属产品价格整体影响力。
[期刊] 上海金融
[作者]
吴淑萍 樊颖 杨赞
动态调整的利率政策,经由周期性波动的房地产市场,以复杂的"非对称"路径作用于房价。本文基于北京市2002年8月至2015年3月的月度数据,使用小波分析工具对房地产市场周期进行识别,选取GARCH模型,对不同利率政策方向和不同房地产市场周期下的非对称"利率-房价"关系进行分析。结果表明:在北京,利率与房价在长期水平上呈负相关;不同利率政策方向下的"利率-房价"关系存在差异,利率下降对房价的刺激程度比利率上升对房价的抑制程度更显著;同时不同房地产市场周期下的"利率-房价"关系存在差异,房地产市场处于上行期时"利率-房价"的负相关性更显著。最后,本文结合研究结论提出针对性政策建议。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
刘建梅 王安志 裴铁璠 刁一伟
该文基于四川岷江上游桑坪、杂谷脑两个水文站1962—2002年的月径流实测资料,采用小波理论分析杂谷脑河流域径流变化趋势及其周期特征.选用db3小波函数对标准化径流序列进行多分辨分析,其低频重构序列显示该流域径流变化呈递减趋势,并且植被平均状况较差的区域相对植被平均状况较好的区域径流下降趋势明显,变化剧烈,证明了森林植被的水源涵养功能及调节能力,植被恢复与更新有助于改善流域的水文状况.另外,除森林对径流影响较大外,人类活动如灌溉、水电站等也是引起流域径流量递减的重要原因.选用复Morlet小波函数对标准月径流序列进行连续小波变换,根据小波方差图可以确定,杂谷脑站上游径流过程存在6a左右的显著周...
关键词：
小波变换 径流趋势 周期特征 杂谷脑河
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