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[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 刘军  张建生  刘开展  
一、级比建模法的改进 王义闹等(1992)、李云贵等(1992)提出了对灰色系统单序列建立齐次指数模型的级比建模方法,该方法虽然具有白指数律吻合性、升(降)凹(凸)一致性、线性变换一致性,但仅限于对等间隔数据建模,且当原始数据规律性较差时,建模精度急剧下降。为改进该方法,首先我们拓广级比定义。
[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] 统计与决策  [作者] 孔新海  刘志斌  魏勇  
针对原始序列为单调递减的情况,文章按其级比序列的变化特征,把原始序列分为三种类型:(1)级比递减型;(2)级比平稳型;(3)级比递增型。为了提高原始序列的光滑度,文章提出了相应的离散变换算式。该离散变换不仅能够缩小级比偏差,而且还原误差不会放大。实例显示,基于这离散变换之后的序列建立的GM(1,1)模型获得了很好的模拟效果,说明这种变换算式是可行性的。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李卫国  张爱琴  
本文基于灰色系统理论,提出一种非平稳时间序列预测模型的建模方法。该方法首先利用灰色系统模型提取时间序列的趋势项;然后利用样本周期图拟合周期项;最后对去掉趋势项和周期项的序列建立模型,从而完成非平稳时间序列的总体建模。
[期刊] 统计与决策  [作者] 朱强  
灰色系统理论主要研究信息不完全、系统内部要素与要素之间不确定性以及系统内部要素与系统外部关系,对于在信息不完全基础上、基于经济规律基本要求发生和实施的大多数经济行为和经济现象,特别是对于经济行为和经济现象定量化研究具有指导意义。文章根据灰色关联分析、GM模型分析、灰过程方法研究方法,结合经济现象和行为特点以及经济规律的基本要求,从灰色系统理论对于经济研究的基本意义、灰色经济模型建构机理、典型模型分析开展了研究。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王惠珍  
文章基于对原时间序列进行加速平移、几何平均变换,形成累加法的新序列建立改进后GM(1,1)模型,并基于残差值、相对误差判断预测精度,结果显示,经改进后的GM(1,1)灰色预测模型,有助于削减企业原始数据波动对项目成本预测结果的干扰,基于随机震荡序列构建的改进GM(1,1)灰色模型提升了企业成本预测的精度,随着企业开采工程项目的逐步口占,利用改进后GM(1,1)比对拟合曲线进行相应成本预测及控制,具有更理想的统计效果。
[期刊] 会计之友  [作者] 邵民智  
尝试利用灰色系统GM(0,N)建模方法,研究企业混合成本与业务量的关系拟合,估计辨识参数,达到有效解析混合成本的目的。研究表明,应用灰色系统建模分解企业混合成本相比传统回归分析建模,其拟合精度获得了进一步提升。
[期刊] 经济经纬  [作者] 王凤兰  闻邦椿  
利用时间序列分析方法对混沌经济时间序列进行研究。通过介绍有关时间序列分析的理论及混沌时间序列的建模方法,阐述了混沌经济时间序列中非线性(混沌)信息的提取方法,并对系统进行混沌识别,讨论了混沌系统混沌临界点的区间确定问题。
[期刊] 中国科学技术大学学报  [作者] 江海洋  王莉  
根据序列数据预测下次事件类型和时间是一个值得研究的课题.目前点过程强度函数算法仅从时间维度考虑背景知识和历史影响两个方面,没有从空间维度加入社交关系的影响.针对该问题,提出基于时空深度网络的社交化点过程的序列预测算法(SPSP算法).该模型首先运用双LSTM(long short-term memory)分别建模强度函数的背景知识和历史影响;然后经过联合层将双LSTM输出合并,生成事件类型和时间向量表征;最后在空间维度上加入社交关系网络影响,优化强度函数.通过深度时空社交网络的多次训练,得到最优网络模型.在新浪微博数据集上的实验验证算法的有效性,证明社交化点过程序列预测算法可高效准确预测出事件类型与时间.
[期刊] 统计与决策  [作者] 王志坚  王斌会  
文章分析了基于假设检验的时间序列IO型异常值检测方法的不稳健性,提出了一种改进的方法,并利用R语言对异常值的个数分四种情况进行模拟研究,模拟结果表明:改进后的检测法检测能力显著提高。
[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。
[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] 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] 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。
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