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[期刊] 统计与决策
[作者]
杨正亚 崔杰 李前兵 朱中华 杨满仁
对灰色模型性质的深入研究有助于人们正确了解模型的功能和适用范围。文章以揭示灰色线性幂函数模型(GLPM)的精度在原始序列数乘变换前后的变化规律为目的,利用矩阵和模型参数包分析了灰色线性幂函数模型的建模参数在其建模序列经数乘变换前后的数量关系。案例研究结果显示,灰色线性幂函数预测模型的精度与其建模数据序列的数乘变换量无关。利用数乘变换技术能在保证模型精度不变条件下简化该模型的建模过程。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马红燕 崔杰 王雨
为进一步揭示DDGM(1,1)模型在建模序列经数乘变换后的参数变化规律,文章采用参数包技术分析了该模型参数在系统特征序列经数乘变换前后的量化关系及该变换对其建模精度的影响程度。结果表明,DDGM(1,1)模型的建模精度与系统特征序列的数乘变换无关。利用数乘变换可在不改变该模型精度的前提下简化其建模程序。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵秀丽 赵俊龙
本文基于B样条函数最小二乘法的非参数回归与时间序列方法相结合,建立了时间序列的预测模型。该方法有较高的预测精确度,可以描述复杂模型,并且用实例进行了分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马红燕 崔杰
数乘变换是降低灰色建模复杂性的重要途径之一。为揭示灰色Verhulst拓展模型的精度在系统特征数据序列数乘变换前后的变化规律,提高其建模效率,文章研究了灰色Verhulst拓展模型的参数在系统特征数据序列数乘变换前后的量化关系。研究结果表明,灰色Verhulst拓展模型的精度与其建模数据序列的数乘变换无关。研究认为,利用数乘变换能降低灰色Verhulst拓展模型建模数据的量级,简化建模过程,而不改变该模型的模拟及预测精度。
[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] 情报学报
[作者]
石磊 阮选敏 魏瑞斌 成颖
相较于早期的生成式摘要方法,基于序列到序列模型的文本摘要方法更接近人工摘要的生成过程,生成摘要的质量也有明显提高,越来越受到学界的关注。本文梳理了近年来基于序列到序列模型的生成式文本摘要的相关研究,根据模型的结构,分别综述了编码、解码、训练等方面的研究工作,并对这些工作进行了比较和讨论,在此基础上总结出该领域未来研究的若干技术路线和发展方向。
[期刊] 统计与决策
[作者]
田甜 李星野
文章采用分频方式分析时间序列并为时间序列建模,首先对时间序列做离散余弦变换,用低频变换系数重构出时间序列的低频分量,而剩余的高频部分则采用时滞自相关分析方法确定模型结构。针对股票多年日收盘价所作仿真试验证明,该时间序列建模方法是有效的,模型比较好地刻画了时间序列的变化规律。
[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
韩冬梅 高铁梅
一、季节调整的重要意义 月度或季度经济时间序列一般可分解为四种变动要素,即长期趋势要素T,循环要素C,季节变动要素S和不规则要素I。季节变动要素和循环要素的区别在于,季节变动要素是每年重复出现的周期变动,是由温度、降雨、年内的月份、假期、政策等引起的,而循环要素是间距比较长且不固定的一种周期性波动,它代表景气波动。经济时间序列分解模型也称为结构时间序列模型。依据时间序列的四个构成要素在模型中的相互关系,可以表现出多种不同的形式,一般而言,基本的分解模型为加法模型和乘法模型。设经济时间序列为{y_1},可以分别表示成如下的加法模型和乘法模型形式:
[期刊] 地理科学进展
[作者]
赵长森 夏军 沈冰 张惠潼 孙常磊 侯志强 亚力昆
为了克服实际工作中常规预测模型的弊端,本文提出了水文序列解析-集成预测模型(Prediction Model based on Segregation and Aggregation of Hydrological Time Series,PMSAHTS),通过分离水文序列中的趋势信号和周期信号得到消除了人类活动影响的序列纯随机信号,然后通过随机因子预测预报方法(如BP神经网络)使用这些随机信号进行训练和仿真预测,将预测结果与趋势、周期预测结果重新集成,得到水文序列的预测值。将该模型应用到和田子项目区进行年内月平均蒸发量的预测,结果表明,PMSAHTS模型达到了水文情报预报规范的合格要求,可以用于实际预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马佳羽 韩兆洲
季节时间序列有时不止有一个季节周期,比如以小时计的数据,24小时可以是一个季节周期,同时,一周可以是一个季节周期。为解决传统模型不能处理复杂季节问题,文章采用傅里叶级数序列作为ARIMA模型的辅助回归元,对我国2004年1月至2015年8月的铁路客运量进行拟合。结果表明,分别选择正余弦个数为l和4的2.6和12个月为周期的傅里叶级数作为辅助回归元拟合ARIMA(3,1,1)模型最优,拟合的平均绝对百分比误差(MAPE)为5.46%。在此基础上对我国2016年各月份的客运量进行了预测。
关键词：
复杂季节 傅里叶级数 铁路客运量
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
郭子湖 张瑞明 袁志发
【目的】研究在较复杂的核苷酸替换模型,即Tamura模型下DNA序列中4种核苷酸频率随世代变化的规律,以得到序列熵的性质,为了解生物进化机理奠定基础。【方法】在Shannon信息熵理论基础上,利用La-grange乘数法进行理论证明,并用Mathematica软件模拟了Tamura模型下DNA序列中4种核苷酸组成的变化规律和序列熵的变化过程。【结果】DNA序列在Tamura模型下发生突变,各核苷酸频率随世代变化逐渐趋于平衡,且序列熵趋于最大值。【结论】核苷酸突变具有保熵性,验证了前人生物是朝着多样性增大的方向发展进化的结论。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
朱涛 卢建 江孝感
金融资产收益率具有两个明显的特征,即尖峰厚尾性和平方序列的自相关性。本文首先研究了MGARcH(κ;1,1)模型的矩特性,然后分析MGARCH模型对这两个特性的刻画能力,并将它与GARCH(1,1)进行了比较,从理论上证明了MAGRCH较之GARCH模型有较强的刻画能力。最后利用上证综合指数的收盘价数据进行了实证分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马佳羽 韩兆洲
季节时间序列有时不止有一个季节周期,比如以小时计的数据,24小时可以是一个季节周期,同时,一周可以是一个季节周期。为解决传统模型不能处理复杂季节问题,文章采用傅里叶级数序列作为ARIMA模型的辅助回归元,对我国2004年1月至2015年8月的铁路客运量进行拟合。结果表明,分别选择正余弦个数为l和4的2.6和12个月为周期的傅里叶级数作为辅助回归元拟合ARIMA(3,1,1)模型最优,拟合的平均绝对百分比误差(MAPE)为5.46%。在此基础上对我国2016年各月份的客运量进行了预测。
关键词：
复杂季节 傅里叶级数 铁路客运量
[期刊] 统计与决策
[作者]
王珏,秦伟良,钱海荣
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