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[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] 统计研究
[作者]
顾岚
一、经济时间序列的季节调整和分解 在经济领域中观察到的时间序列到一般都具有明显的季节变化和增长趋势。设{y_t}是一经济时间序列(以下简称经济序列),通常假定其由三项要素构成:趋势项(T_t),季节项(S_t),不规则项(I_t)。按照具体的组合形式,可分为两类模型: 加法模型 (1)
[期刊] 统计与决策
[作者]
马雪莹 蔡如华 宁巧娇 吴孙勇
在非线性自回归(NAR)模型建模的基础上,文章利用辅助粒子滤波(APF)和灰色预测(GM)相结合的方法估计NAR模型的参数和状态,减少因参数估计问题带来的状态估计误差。并将其与传统NAR模型估计和基于粒子滤波估计NAR模型状态的方法进行实验对比。结果表明,基于辅助粒子滤波与灰色预测相结合的估计方法优于传统NAR模型和粒子滤波估计方法,更适合于金融时间序列的预测。
[期刊] 统计研究
[作者]
楼振凯 侯福均 楼旭明
本文考虑了部分状态可见的隐马尔可夫模型的状态序列估计问题,在分析了现有算法无法合理估计状态路径之后,以状态转移概率、观测概率和可见状态作为先验信息,通过贝叶斯分析计算可见状态前后向状态的后验概率,并给出初始条件和递推公式,运用动态规划递推得到每个观测值对应的最可能状态以及最可能的状态路径。最后,本文给出一个系统故障识别的应用例子,验证了所设计算法的可行性。
[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] 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。
关键词：
石油供需量 时间序列分析 预测
[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。
关键词：
复杂系统 遗传算法 神经网络 混沌预测
[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。
关键词：
混沌吸引子 时间序列 预测
[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。
关键词：
蚁群优化 就业人数 时间序列预测
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘自强 王效岳 白如江
文章提出一种基于时间序列模型的研究热点评价与预测方法。利用关键词词频排序、热点关键词群构建和时间序列模型分析等方法，对ＣＮＫＩ收录的以竞争情报为关键词的近１０年期刊论文的关键词进行处理，分析梳理了近１０年竞争情报领域的研究现状，运用关键词群分析、社会网络分析和时间序列模型分析预测其研究热点的发展趋势。最后将２０１５年作为预测目标进行预测，将预测结果与实际数据对比，实验结果证明该方法是可行有效的。
关键词：
时间序列模型 研究热点 关键词 预测方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈基纯 王枫
文章阐述了BP神经网络的原理及其改进方式,提出了一种基于BP神经网络的时间序列预测方法。研究实例表明,无论是从拟合情况,还是检测、预测情况来看,该方法都有着很高的精度,可以作为房地产价格预测的一种行之有效的方法。
关键词：
BP神经网络 时间序列 房地产价格
[期刊] 统计与决策
[作者]
涂锦 冷正兴 刘丁毅
现实生活中的时间序列,通常伴随着大量的噪声和高度的波动性。对于这些非线性时间序列,运用传统的统计和计量经济模型进行分析预测,预测结果往往不够理想。文章基于经验模态分解(EMD)和人工神经网络提出改进方法。主体思想是"先分再合":先用EMD方法分解非线性时间序列,得到一系列易于分析的独立的子系列,然后利用神经网络(FNN)对每一个子系列进行分析和预测,最后再用自适应线性神经网络(ALNN)整合并得出最终结果。结合具体房价时间序列实例,证实了这种方法的优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张亚宁 马军海
文章在压缩感知理论的框架下,利用最大似然估计建立时间序列预测数学模型,将参数估计归结为一个典型的压缩感知问题,再运用正交匹配追踪法求解出参数,从而进行时间序列预测。用该方法与ARMA模型分别对我国第三产业产值进行预测可知,此方法具有更高的预测精度,另外由于不要求数据的平稳性,因此也具有更广的适用范围。
[期刊] 预测
[作者]
张智光
本文对目前常用的季节性波动时间序列预测方法,从原理、思想、特点和缺陷等方面,作了较全面的分析归纳和评述。本工作有助于我们加深对方法的理解、选择和使用。文章还针对各类方法所存在的问题提出了几种进一步改进的设想。 1 引言社会经济系统中的许多变量除了含有随机性扰动和趋势性变化以外,还兼有季节性(或称作周期性)波动.这种季节性的波动是由于系统内部的周期性运动与变化规律和系统的外部环境的季节性作用特点等因素所造成的。由于这种因果关系的错综复杂和不明确,人们通常撇开这些复杂的关系而转向直接对被测量的时间序列进行分析和研究,从而同时预测出其趋势性变动和季节性波动。可见,季节性波动预测较一般预测有特...
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