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[期刊] 图书馆杂志
[作者]
吴红艳 张迎晨
基于时间序列分解法,建立了图书借阅流量预报模型。引入灰色系统理论来分离趋势,从预报结果可以看出,所建模型具有较高的准确性。
关键词：
时间序列 图书借阅流量预报
[期刊] 统计与决策
[作者]
惠军 温华洋
一、引言FTS的概念首次由Q.Song和B.S.Chissom在1993提出,用模糊关系方程作为模型将其应用到大学注册学生数的预测,温度预测等领域。哈明虎等(2000)把其求解问题转化为一个带约束的二次规划问题,国内一些学者将其应用到机械系统的预测诊断等问题上,或则把其进一步推广应用到多维时间序列的模糊
[期刊] 图书情报工作
[作者]
景民昌 于迎辉
针对数字图书馆系统中的读者借阅历史数据,提出利用图书借阅时间计算读者兴趣度的评分数据模型。该模型把读者的借阅行为分为4种不同的类型:续借、超期借阅(长期超借与短期超借)、正常借阅、盲目借阅,设置阈值,分别计算其相对借阅时间,得出读者对图书的兴趣度。在该数据模型的基础上,实现一个基于协同过滤技术的图书推荐系统,验证模型的有效性。
关键词：
协同过滤 数据挖掘 图书推荐 用户兴趣度
[期刊] 商业时代
[作者]
杨蕾 张苗苗
本文通过介绍物流需求知识、预测方法及时间序列预测方法,采用随机时间序列模型进行物流需求预测。探讨时间序列模型在物流需求预测中的应用,以期为物流需求预测提供全新方法和借鉴。
关键词：
物流需求预测 时间序列模型 ARMA模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
江周峰 鄂海红 杨俊
针对读者的借阅历史数据,提出一种将图书借阅次数以及借阅时间转化为读者兴趣度的评分模型。该模型把读者的借阅行为分为3种不同的类型:借阅、续借、预约,并将借阅行为发生的时间融入到评分模型中,对于时间上下文的使用,采用两种不同的时间衰减策略,以比较其优劣并选取最优的评分模型。在该数据模型的基础上,实现一个基于隐语义模型的图书推荐系统,并验证评分模型的有效性。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
张炜
针对图书馆信息管理系统中积累的大量读者借阅行为数据,提出利用时间序列统计模式进行读者需求和馆藏利用实证分析,结合实例,阐述发现读者行为中隐藏的时间序列变化规律,并提出相应对策和建议,为文献资源建设和管理提供数据支撑。
关键词：
时间序列 读者行为 统计分析 文献利用
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢合亮 张砣
时间序列模型在预测中占有重要的地位,其固有的系统误差性往往对预测精度产生负面影响。文章以沪深300指数为研究对象,通过时间序列模型得到预测方程,并以此为基础推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼方程对预测结果进行修正。结果表明,卡尔曼滤波对时间序列模型的预测有优化作用,可以提高预测的精确度。
关键词：
收益率 沪深300指数 预测 高频交易
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
康晓慧 陈浩 张梅
【目的】研究3种时间序列分析模型对水稻稻瘟病的预测效果,为该病害的预测提供参考。【方法】以1980-2007年四川省剑阁县水稻种植面积和稻瘟发病面积为原始数据,分别采用时间序列分析中的滑动平均、指数平均和方差分析周期外推法建立水稻稻瘟病发病情况的预测模型,分析其预测效果,并在2008年的稻瘟病预测中进行了验证应用。【结果】滑动平均、指数平均和方差分析周期外推法3种时间序列线性模型均能较好地预测水稻稻瘟病的发病趋势,1980-2007年其预测值与实测值的拟合度分别为97.7%,96.1%和99.8%;2008年预测值与实测值的相对误差分别为14.5%,18.1%和8.4%。【结论】3种时间序列分...
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢合亮 张砣
时间序列模型在预测中占有重要的地位,其固有的系统误差性往往对预测精度产生负面影响。文章以沪深300指数为研究对象,通过时间序列模型得到预测方程,并以此为基础推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼方程对预测结果进行修正。结果表明,卡尔曼滤波对时间序列模型的预测有优化作用,可以提高预测的精确度。
关键词：
收益率 沪深300指数 预测 高频交易
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
王俊 孔令夷
20世纪90年代末以来,非线性时间序列模型两个主要的研究方向是混沌论模型(chaosmodel)和机制转换模型(switchingregimemodels),而后者考虑了各种不同形式的机制转换行为(switchingregimebehavior),通常被认为由三个最常见的机制转换模型组成①。平滑转换自回归模型(STAR)由于能在某种程度上捕捉到机制转换过程中时间序列的动态过程,因而成为近年国外计量经济学前沿领域追踪的热点之一。本文将主要对平滑转换自回归模型(STAR)的特征、估计、检验方法以及在经济领域的应用做深入的探讨。
关键词：
非线性 STAR LSTAR ESTAR
[期刊] 统计与决策
[作者]
许之友 吕恕
为了提高模糊时间序列的预测精度,文章利用小波分析多尺度分解方法,选择适当的小波函数,把一维数据分解为低频逼近部分和高频细节部分,在低频部分和高频部分根据各自数据特征利用模糊C-均值聚类算法分别建立模糊时间序列模型并预测,然后把每个部分的预测值根据小波重构得到最终预测结果。通过对国家财政收入实例验证对比发现,该模型在预测精度方面有较大提高。
[期刊] 商业时代
[作者]
李万春
本文运用spss19中的指数平滑模型、ARIMA模型、指数模型和回归分析模型对四川省内江市历年物流量和经济数据进行建模和预测。对四种方法的预测结果进行比较、分析、检验,最后得到内江市未来的物流量最有可能的发展情况,给出平均误差,并针对物流产业的发展提出相关对策。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
付沙
文章针对图书馆用户借阅事务中存在的序列特征,提出一种基于矩阵方式的序列模式挖掘算法,以有效获取用户借阅行为时序关系的模式。采用某高校图书馆用户借阅事务数据,通过探讨和研究序列模式挖掘,将矩阵算法应用于图书馆用户行为模式的分析,从所得序列模式中获取服务启示以帮助改进和完善图书馆用户服务质量。通过一个实例分析验证了该方法的可行性和有效性,所得结果在图书馆信息服务中具有一定的应用价值,且为图书馆的信息管理与个性化服务工作提供了进一步的科学依据。
关键词：
数据挖掘 序列模式挖掘 借阅行为 矩阵
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈建荣 高霞
时间序列模型是分析与预测复杂系统的常用方法。与多维分析和系统分析不同,时间序列模型仅考虑单一指标,不考虑系统内各种相互作用的因素,将系统看作一种按照某种规律演化,沿着一
[期刊] 统计与决策
[作者]
王佳
GM(1,1)是较常用的时间序列预测模型。文章在借鉴运用时间序列和GM(1,1)预测模型的理论基础上,实证研究了京津冀地区国际旅游人次数的发展趋势。笔者根据2000-2008年京津冀国际旅游人次数的原始时间序列数据,通过GM(1,1)模型对各因素进行关联度分析,并对原始数据进行生成处理,形成有较强规律性的新数据序列,然后建立相应的微分方程模型,预测了2009-2013年京津冀国际旅游人次数的未来发展趋势,也再次验证了GM(1,1)预测模型是建模精度等级为二级的合格模型。
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