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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
罗旭 程承旗 冯仲科 岳德鹏 陈晓雪
该文以解析木数据为基础,从整体上对甘肃省小陇山地区的华山松等斛析木的树干形状进行描述,采用R/S方法即时间序列分析法,对树木直径的生长过程进行了分析。研究发现,随着树龄的增加,直径生长的霍斯特指数(H指数)值也呈现增加的趋势,并以此建立了直径生长的H指数预测模型;同时应用灰色理论,根据得到的H指数数据,建立了华山松和锐齿栎的直径生长H指数灰色动态预测GM(1,1)模型,分析了直径生长的动态变化特征。R/S分析结果充分反映了树水直径动态生长过程随时间尺度变化的分形特征,进而为森林资源的动态监测奠定基础。
[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] 统计与决策
[作者]
江艺羡 张岐山
重要点分段法主要利用局部极值点进行划分,可以将时间序列分割成若干个相对较短但不重叠的子序列。该方法在进行序列划分时,能够既保留全局特征,又保持局部性质,是时间序列分段常用的方法之一。文章采用重要点分割法将序列分割成子序列,之后采用灰色GM(1,1)模型对各个子序列进行拟合。实验证明,基于灰色GM(1,1)模型与重要点的时间序列分段算法能够以更少的拟合误差,实现序列的压缩。
[期刊] 统计与决策
[作者]
江艺羡 张岐山
重要点分段法主要利用局部极值点进行划分,可以将时间序列分割成若干个相对较短但不重叠的子序列。该方法在进行序列划分时,能够既保留全局特征,又保持局部性质,是时间序列分段常用的方法之一。文章采用重要点分割法将序列分割成子序列,之后采用灰色GM(1,1)模型对各个子序列进行拟合。实验证明,基于灰色GM(1,1)模型与重要点的时间序列分段算法能够以更少的拟合误差,实现序列的压缩。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张国政 罗党
文章针对复杂系统行为序列中的季节性波动特征,提出了基于季节因子及傅里叶优化的灰色季节预测模型。首先,该模型提出包含年度作用系数的季节因子,其通过年度作用系数的改变,可转化为均值季节因子、新信息季节因子和关联季节因子;其次,考虑行为序列受时间变化作用的影响,在预测模型中加入线性修正项,以提高模型预测精度,并利用傅里叶级数来拟合模型预测残差序列中的周期波动特征。最后,将模型用于郑州站点降水的模拟与预测,研究结果证明了构建的模型具有更高的预测精度。
关键词：
季节因子 周期序列 灰色模型 傅里叶级数
[期刊] 统计与决策
[作者]
张国政 罗党
文章针对复杂系统行为序列中的季节性波动特征，提出了基于季节因子及傅里叶优化的灰色季节预测模型。首先，该模型提出包含年度作用系数的季节因子，其通过年度作用系数的改变，可转化为均值季节因子、新信息季节因子和关联季节因子；其次，考虑行为序列受时间变化作用的影响，在预测模型中加入线性修正项，以提高模型预测精度，并利用傅里叶级数来拟合模型预测残差序列中的周期波动特征。最后，将模型用于郑州站点降水的模拟与预测，研究结果证明了构建的模型具有更高的预测精度。
关键词：
季节因子 周期序列 灰色模型 傅里叶级数
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈金先
文章从科学性、可操作性角度对当今适用于市场营销预测的多种时间序列预测模型进行了归纳总结,在此基础上对2001~2010年我国二手车销售量情况进行分析并对未来年份的销售情况进行预测,同时对提出的多种模型进行精度检验。
关键词：
市场营销 时间序列 预测模型 精度检验
[期刊] 统计与决策
[作者]
仝蕊 申卯兴 任俊亮 陈疆萍
为了拓展灰色预测模型的应用范围并提高其预测精度,文章针对带有振荡特征的数据序列构建了灰色预测模型。由于振荡序列中参数有正有负并呈周期性变化的规律,如果直接利用各类GM(1,1)模型建模效果并不好。文章使用反三角函数数据生成方法,使带有振荡的数据适合应用灰色预测理论;并对其进行了建模和实例分析。研究结果表明了所提出的灰色模型的有效性和适用性。
关键词：
振荡序列 反三角函数 灰色预测
[期刊] 工业工程
[作者]
汪瑜 车通 鄢仕林
为解决无法获取先验分布模式的"贫信息、小样本"航线随机客流量预测问题,提取这类航线客流量时间序列的上、下界信息,并在中间增加一个偏好值,形成包含左界点、中间点和右界点的三元区间数结构的航线客流量表达形式,将三元区间数数据结构转换为左半径、中心及右半径3个独立的时间序列,再利用灰色系统理论建立航线客流量预测模型,并利用周期外延模型对上述模型得出的残差序列进行修正。采用2004—2019年民航客运量数据进行验证分析。结果发现,ARIMA(autoregressive integrated moving average model)模型预测检验的平均绝对百分比误差为6.77%,灰色周期外延模型的平均绝对百分比误差为1.66%,因此后者在短期预测上有较大优势。
[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。
关键词：
随机阶弱化缓冲 正实数阶 多变量预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
聂淑媛
文章基于1992—2020年的季度GDP数据，实证分析了新冠肺炎疫情事件的异常影响效应，探讨了两大重要分解因素——季节因素和趋势因素之间极强的交互性。根据GDP序列的特点，分别选取三参数指数平滑乘法模型、SARIMA(1,1,1)×（0,1,1）_4模型、阶梯干预模型和X-12-ARIMA模型进行建模，并依据MAPE等评价指标，得到了相对最优拟合模型——X-12-ARIMA模型。预测结果显示，我国具有良好的经济发展前景。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢佳利 杨善朝 梁鑫
文章运用时间序列的几个不同模型,对我国居民消费价格指数(CPI)的变化规律进行了比较研究;通过对我国2001年1月至2007年8月共80个月份的CPI值进行实证分析,建立了一个反映CPI变化规律的较优统计预测模型,该模型的相对误差控制在1%之内,得到较好的结果;最后,利用该模型对2007年9月至2008年8月的CPI变化趋势进行了预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙峰
文章对传统的随机振荡序列的直线喇叭带预测模型提出了疑问,分析了产生随机振荡序列的主要原因;采用平均弱化缓冲算子弱化随机振荡序列的峰值,将随机序列取值带由直线喇叭带转换成指数包络带;根据弱化后的数据序列峰值所连直线计算新序列,求出了该序列GM(1,1)模型的发展系数和灰色作用量,并进一步计算包络带的上缘点和下缘点;对上缘点和下缘点序列再次使用GM(1,1)模型,得到了随机振荡序列预测区间的上限、下限及基本预测值。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵宇哲 武春友
GM(1,1)模型是城市用水量预测的一种有效的方法,但利用GM(1,1)模型难以反映序列的随机波动性。本文提出的平移变换和几何平均变换方法,不仅能构造更适合建立GM(1,1)模型的单调递增序列,也能有效地弱化原始序列的随机性,并保持其单调性,使其变化梯度趋于平缓。通过大连市2000～2006年用水量的预测结果表明,此方法能够反映出城市用水量所具有的波动特性,提高GM(1,1)模型的预测精度,可应用于对灰色振荡序列建立GM(1,1)模型,从而扩大了GM(1,1)模型的应用范围。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
罗洪奔
提出了一种基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测模型。首先建立金融时间序列灰色预测模型,并采用PSO算法对灰色模型的三个参数进行优化;利用ARIMA算法对预测模型的残差进行分析,同时采用遗传算法对ARIMA的系数进行优化;最后用ARIMA的残差预测结果对灰色预测模型进行补偿。结果表明,以较好的精度拟合一段时期内MA<107的时间序列,预测误差控制在5%以上,与单纯的灰色预测算法和神经网络算法相比,在平均绝对误差、均方根误差和趋势准确率三项评价指标上,具有明显优势。
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