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[期刊] 统计研究
[作者]
高健绪，顾岚
自适应滤波在经济预测中的应用高健绪，顾岚一、自适应滤波及预测方法设｛Ｘｔ｝（ｔ＝１，２，．．．，Ｎ）是一个实际观测到的经济序列，不失一般性，可以认为它具有趋势性和季节性，我们可用长自回归模型ＡＲ（ｎ）对其进行拟合。式（１）中误差项｛εｔ｝是零均值白噪...
[期刊] 预测
[作者]
曾勇 唐小我
本文讨论了卡尔曼滤波方法在饱和增长趋势自适应预测中的应用问题,研究了应用中涉及的关键技术问题,以实例说明了本文所用模型和方法的高预测精度。
[期刊] 重庆工商大学学报(西部论坛)
[作者]
杨卡林
通过对H.S.Houthakker和L.D.Taylor的"延迟决定需求模型"的数学模拟,将在宇航、辅助导航和军事等领域广泛应用的卡尔曼滤波与指数平滑法对比,探讨卡尔曼滤波在经济预测中应用的意义和作用。
关键词：
卡尔曼滤波 经济预测
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李国林 吴赟辉 张泽成 张雪娜 邢兰昌
在石油化工生产过程中，天然气中硫化氢（H_2S）气体存在一定的泄露风险。由于H_2S具有腐蚀性和剧毒特性，严重危害人身的生命健康安全，因此对天然气中H_2S气体进行痕量检测具有重要意义。基于可调谐二极管激光吸收光谱技术（TDLAS）和波长调制技术（WMS），选取H_2S气体在1590.6 nm的近红外光谱作为目标吸收峰，采用中心波长为1590 nm的分布式反馈（DFB）激光器（SN:16110883）、光程为20 m的Herriot气室和响应范围为800～1700 nm的In GaAs探测器，利用经典最小二乘（CLS）算法反演气体浓度，利用LMS(least mean square)自适应滤波器代替传统带通滤波器，对输入到数字正交锁相放大器的信号做预处理，开展天然气中H_2S气体的痕量检测实验研究。实验结果表明：天然气中H_2S浓度反演系统的检测下限可达1μmol/mol；经3h的稳定性测试，当积分时间为134 s时，其检测极限可达到89 nmol/mol；最后开展抗干扰性实验，当作为背景气体的甲烷（CH_4）和二氧化碳（CO2）分别从0～100μmol/mol和100～0μmol/mol变化时，H_2S气体测量误差最大仅为0.42μmol/mol。因此将LMS自适应滤波器应用到数字正交锁相放大器的前端作为预处理单元，改善了天然气中H_2S浓度反演系统的信噪比，提高了系统的稳定性与鲁棒性。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张红 刘迅成 王龙
为了更好传授现代数字信号处理中自适应滤波器的知识,设计了自适应滤波器的综合实验。利用Matlab语言实现了最小均方自适应横向滤波器和图形用户界面,可以在界面上方便地调节信噪比、滤波器的阶数、步长等参数,并从时域和频域两方面显示滤波效果。该实验不仅可以使学生更好地理解自适应滤波器的原理,而且可以促使学生探究影响自适应滤波器性能的因素。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
高克芳 郭建钢
针对中值滤波在图像去噪时会造成图像细节丢失的问题,提出了一种新的基于噪声点检测的自适应中值滤波法.该方法对噪声点采用两级判断的方法:首先根据椒盐噪声的特点将图像像素点分为可疑噪声和信号两类;对于可疑噪声点,根据噪声与细节在图像中的表现,将可疑噪声分为噪声和边缘细节;然后采用不同的中值滤波窗口对噪声点进行滤波,对于两次判断得到的信号和边缘细节不进行处理以保持图像的细节.测试结果表明,与常用的中值滤波法相比,该方法不仅具有较好的去噪特性,还具有较强的细节保护能力.
关键词：
图像处理 中值滤波 自适应 噪声检测
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘静一 张甜
为了准确地刻画中国经济周期的特征,文章运用正则化辅助粒子滤波方法估计了一个状态转移概率具有随机时变性的区制转移状态空间模型。研究表明,中国经济周期具有区制转移、经济波动及振幅的非对称性,并且区制转移概率具有显著的随机时变性;与非随机时变转移概率的模型相比,具有随机时变转移概率的模型对经济增长率的预测更为准确。
关键词：
粒子滤波 经济周期 区制转移 非对称性
[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] 统计与决策
[作者]
金瑶 蔡之华
文章在分析AR(n)模型和Kalman滤波模型具有的预测功能的基础上,将二者结合起来而提出一种基于AR模型的卡尔曼滤波模型。该模型用1至n阶的AR模型组合建立新的多维状态空间模型,再应用Kal man滤波方法预测股票价格。通过对股票价格预测的具体实验表明,提出的新模型克服了单一方法使用的缺点,具有较高的预测精度。
关键词：
AR模型 卡尔曼滤波 预测 股票价格
[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] 统计与决策
[作者]
屈丽萍 毛加强
文章通过建立回归模型,并采用H∞滤波算法对国家财政收入中各分项收入对总收入进行估计预测,结果证明:以各种税收作为变量,运用H∞滤波算法对国家财政收入的预测值和实际值的误差较小,可以运用H∞滤波算法预测国家财政收入。
关键词：
国家财政收入 H∞滤波算法 预测
[期刊] 世界经济
[作者]
陈昆亭 周炎 龚六堂
现代经济的两大主流问题就是增长和波动的问题。就波动问题而言 ,经验分析对于其理论研究具有重要意义 ,特别是对于更有效的研究波动的根源 ,发现波动传播放大机制 ,为理论模型提供实际参照等有重大意义。而且 ,经验分析不单是进行理论研究的基础 ,也是经济周期理论本身的重要组成部分。现在对中国经济周期的经验研究很少 ,本文选取中国 5 0年的经济数据 ,试验性的讨论了适合中国数据特征的滤波工具 ,对中国经济的商业周期特征进行了分析。分析发现 ,中国经济周期既服从大部分的一般性周期特征 ,又有相对的独特性。本文同时也验证了 Lucas的一个估计。
关键词：
实际商业周期 广义商业周期 滤波 共动性
[期刊] 统计与决策
[作者]
张居营 张镝 赵宣凯
文章着重探讨了动态因子模型的实时预测及其参数估计中卡尔曼滤波的实施过程，并对两阶段固定区间平滑算法进行改进，引入包含再次前向滤波过程的三阶段算法。通过构建共计81个指标的高维混频宏观数据集实证分析改进后的算法对GDP、CPI增速预测的效果，结果表明，改进的三阶段算法能够充分利用先验信息平滑趋势，进一步提高预测精度，在宏观经济遭受不确定性冲击出现走势急剧波动时也能快速响应，但仍然无法解决预测技术的时滞性问题。只有结合更高频的日度、周度经济数据对月度、季度数据进行实时预测，才能实现对经济的及时预警。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李智录 卢瑞章 沈冰 王文焰
采用回归分析直接处理大坝观测数据的方法容易受到噪声影响,针对这一情况,提出先对观测数据进行小波滤波,然后再用一元线性回归分析对滤波后信号进行处理的新方法。仿真结果表明,与直接采用一元线性回归分析法相比,该方法得到的待定系数更为准确。
关键词：
一元线性回归分析 小波滤波 大坝观测数据
[期刊] 统计与决策
[作者]
祝华凤
运用建国以来(1952~2008年)的山东省相关数据,在对其进行长期趋势分离的基础上,构建变量间的VEC模型,利用IRF函数探讨两者间的动态协同机制。当给tax一个正向冲击后,对lngdp的作用在前4期一直保持在0位,第4期后逐渐呈下降趋势;当给lngdp一个正向冲击后,对tax的作用在前2期一直保持在0位,第4期后逐渐呈下降趋势。并依据研究结果,对税收政策调整提出一些相关建议。
关键词：
HP VEC 税收 GDP 经济效应
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