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[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] 统计与决策
[作者]
姜华平,陈海泳
本文论述的预测方法是通过对运输部门服务区域内不同出行方式(包括乘用公共电车)或乘行方式分布比率的已有状态及其动向的分析,来确定未来某一时期的客运量,为城市公共交通规划提供决策依据。
关键词：
城市 公共交通 客运量 预测 马尔可夫链
[期刊] 统计与决策
[作者]
常振海 刘薇
针对季节调整方法如X-11等调整结果不利于解释,及其方法本身没有考虑我国像春节等季节性特点的不足,文章建立起一般的季节时间序列模型,另外,针对季节周期的主观诊断,文章建立起辅助回归模型,较为客观的诊断时间序列的季节周期。结合我国铁路客运量的实证分析,预测结果表明:未来10月铁路客流量较大,相反,11月和12月客运量较小,这点和历史数据的特征十分类似,说明建立的模型较合适。
关键词：
时间序列 季节周期 客运量 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] 统计与决策
[作者]
张大斌 朱侯 李威 张景广
对客运量发展趋势进行预测是正确制定铁路客运营销战略的前提和基础。本文在传统GM(1,1)预测模型的基础上,提出了一种基于遗传算法调整发展系数和内生灰作用量的灰色预测模型,并运用此模型对湖北省铁路客运量进行预测。实验结果验证了此模型的有效性。
关键词：
遗传算法 灰色预测 客运量
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄鉴 彭其渊
诱增客运量是预测客运量的重要组成部分,相关研究成果尚不系统,很难满足客运专线诱增客运量预测的需要。文章分析了目前诱增客运量预测广泛使用的重力模型和生长曲线模型的优缺点及应用范围,在此基础上,提出了重力模型改进方法,使其适合客运专线诱增客运量的预测,并构建诱增客运量预测的综合模型。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
严慧峰 黄定疆 谢垚 程霄 谢吉洋 朱晓蒙 马占宇
为了解决提高电力负荷预测精确度这一问题,越来越多的人工智能方法应用于能量功率预测.为此利用湖南省2014年至2017年的电力负荷数据,比较自回归(AR)模型、BP神经网络(BPNN)和指数平滑(ES)模型在预测日度电力负荷和月度电力负荷上的性能,并运用统计学知识来分析三种模型之间的差异.最终根据实验结果得出两个结论:AR模型对日度数据预测的结果优于其他两个模型以及ES模型对月度数据预测的结果优于其他两个模型.
[期刊] 特区经济
[作者]
黄大为 王苏生
近年来深圳国际航空发展与国际化进程明显不匹配,国际航空业未来发展势在必行。本研究分别从区域经济发展环境、经济开放度、旅游业发展环境、政府财政能力、国际投资环境、机场自身运营能力等六个影响因素出发,应用ARIMA与CD函数模型通过计量分析对2015-2020年深圳机场国际客运量数据进行预测。并在此基础上,结合深圳机场国际航线现状给出深圳未来发展国际航线的政策建议。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
胡彦蓉 吴冲 刘洪久
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是建立在统计学习理论和结构风险最小化准则基础上的机器学习方法,该方法可以较好的解决以往很多学习方法的小样本、高维数、非线性和局部最小点等实际问题。本文利用支持向量机(SVM)回归理论和方法,建立基于核函数主成分支持向量机(Kernel Principal Component Analysis-Support Vector Machine,KP-CA-SVM)回归模型,并用2000-2008年杭州市公路客运量为样本进行了预测,结果表明,KPC
关键词：
KPCA 公路客运 预测研究 运量预测
[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
朱运法 葛新权
一、引言在制作短期预测模型时,模型研制者往往会碰到这样的问题:由于被预测变量都一般既具有长期的变动趋势,又有短期的变动趋势,所以需要有两种性质的解释变量来模拟被解释变量,一种是能反映被解释变量的长期趋势的解释变量,一种是能反映被解释变量的短期变动状况的解释变量;但第一种变量的数据实际上往往是不可得到的,或者同时利用两种解释变量进行回归时不能满足经济计量学的某些准则,如参数的一致性
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
周应堂 贾馥蔚 温焜
由于受到供需、政策、流通等多重因素的影响,我国小麦价格呈现典型非线性特点,尤其在2017年夏季我国小麦价格出现了大幅回落,对种植农户和粮食安全造成了一定影响。本文分析了近些年我国小麦市场价格波动的原因,并采用一种自适应粒子群算法(APSO)优化的支持向量回归(SVR)模型来预测我国小麦价格。结果表明:因受小麦市场供需形势以及政策重心下移的影响,我国小麦价格短期内不会重回高位,近一年内走势会呈现先降后升的趋势,预计2018年中期会达到最低峰,后期小麦价格虽稳中上涨,但整体价格稳中偏弱,全面回暖的压力较大,缺乏利好因素的支撑。
[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] 世界农业
[作者]
罗创国 张美珍 薛继亮
本文根据2004—2009年分季度中国生猪生产价格变化数据,利用ARIMA模型,短期预测了中国2009年第三、四季度和2010年第一、二季度的生猪价格变化。结果表明,根据ARIMA模型来预测中国生猪价格变化的精度较高,能准确地预见生猪价格短期波动,预计中国2010年猪肉价格可能会出现较大上扬。
关键词：
ARIMA模型 生猪价格 短期预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴玉霞 温欣
文章选取"华泰证券"250期的股票收盘价作为时间序列实证分析数据,通过建立ARIMA模型对创业板市场股票价格变动的规律和趋势进行了预测。实证结果表明,该模型短期动态、静态预测效果较好,可以为投资者和企业在进行相关决策时提供有益参考。
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