ARIMA时间序列模型和BP神经网络组合预测在铁路客座率中的应用

首先利用python3.5对铁路客座率原始数据进行预处理,然后利用ARIMA时间序列和BP神经网络进行单一的模型预测,得出单一预测模型的均方误差.在组合预测求解时,先求出ARIMA时间序列模型的误差向量E_1和BP神经网络的预测误差为E_2,由于这两种预测方法是相互独立的,因此误差向量E_1和E_2线性无关且组合预测误差向量为E=(E_1,E_2),得出组合预测平方和的形式为J-W~TEW,然后根据组合预测误差平方和最小的原则来确定权值w_1,w_2,最后求解凸二次规划问题得到权值并求出组合预测模型和均方误差.通过比较单一模型预测和组合预测的均方误差,得出结论:组合预测模型的精确度高于单一预测模型的精确度.     

基于ARIMA模型的山西省能源消费的预测分析

通过对1985-2010年山西省能源消费总量数据序列的分析,建立了ARIMA(1,1,1)模型.结果显示:模型对原始数据的拟合程度较好,模型的预测误差小,可用于中短期预测.     

基于ARIMA-DGM-BP组合模型的喀什地区GDP预测

组合模型的预测效果一般优于单一模型的预测效果.利用ARIMA模型,DGM(1,1)模型以及BP神经网络构建ARIMR-DGM-BP组合预测模型,给出了建立该组合模型的基本思路.利用喀什地区2000-2018年GDP的相关数据资料,建立了ARIMR-GM-BP和ARIMR-DGM-BP组合模型并对预测的效果进行了统计分析,结果表明ARIMR-DGM-BP组合模型的预测效果优于ARIMR-GM-BP组合模型.最后运用本文的组合预测模型对喀什地区2019-2021年GDP进行预测.     

最优组合预测线性模型在旅游需求预测中的应用——以中国大陆赴澳门游客量预测为例

研究运用ARIMA、多元线性回归(MRL)、ADL_EC和VEC四种单一模型对中国大陆赴澳门游客量进行预测,运用等权组合、简单加权组合和熵值加权组合三种非最优组合预测及最优组合预测线性模型对单一模型预测结果进行优化,用平均绝对百分比误差(MAPE)和希尔不等系数(TIC)对优化结果进行评价与比较,确定最优组合预测线性模型是比较切合澳门入境旅游实际的预测模型,并运用其进行预测,达到了预期效果.     

广东省能源消费的ARIMA模型预测分析

对1985-2008年广东省能源消费总量数据序列进行分析,建立了ARIMA(2,2,2)模型,检验结果表明,该模型对原始数据序列有较好的拟合效果,模型的预测效果良好,可用于短期外推预测.     

基于SARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成模型的GDP时间序列预测研究

本文深入分析了灰色预测模型、自回归移动平均(ARIMA)模型和BP神经网络模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成的时间序列预测模型。针对呈现趋势变动性和周期波动性二重特性的时间序列,首先建立GM(1,1)模型对序列的趋势项进行预测,然后建立基于ARIMA和BP神经网络的组合模型对序列的周期波动项进行预测,最后用乘积模型对二者预测值进行集成。GDP时间序列实证结果表明:集成模型的预测效果显著高于单一模型,从而证实了集成模型用于GDP预测的有效性.     

组合预测模型在能源消费预测中的应用

能源的需求预测是一个复杂的非线形系统,其发展变化具有增长性和波动性,组合预测对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性.本文利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)模型、BP神经网络模型和三次指数平滑模型进行优化组合,建立了能源消费组合预测模型,实证分析结果表明预测值和实际结果有很好的一致性,可以作为能源消费预测的有效工具.     

ARIMA模型在广西全社会固定资产投资预测中的应用

本文采用求和自回归移动平均模型(ARIMA),对《新中国五十年统计资料汇编》及《2004年广西统计年鉴》提供的广西全社会固定资产投资额数据进行分析。结果显示,ARIMA(1,2,1)模型提供了较准确的预测结果,可用于未来的预测。就此,可为广西全社会固定资产投资提供可靠的参考依据。     

基于ARIMA-GM组合模型的邮电业务总量预测

对传统预测具有波动性及季节性双重趋势时间序列的模型—ARIMA乘积季节模型进行了改进,先用ARIMA乘积季节模型对邮电业务总量历史数据进行识别和拟合,然后用GM(1,1)模型对其带阀值的残差序列进行修正,最后结合二者得到ARIMA-GM这一组合预测模型.利用此模型对09年上半年中国邮电业务总量进行了预测,结果表明,组合预测方法比单项ARIMA乘积季节模型预测具有更高的精度.     

基于GIOWHA-GALSSVR-SARIMA组合模型在旅游需求预测中的应用

首先构建以城镇居民人均可支配收入、消费者预期指数、接待过夜游客数量三个指标滞后值为输入变量的GA-LSSVR模型和季节调整的ARIMA模型,对广东省接待过夜游客数量进行初步预测.接着,建立了基于GIOWHA算子的组合模型,在单一模型、定权和变权组合预测模型的预测效果比较中,实证结果显示:基于GIOWHA-GALSSVR-SARIMA组合模型具有误差小、精度高特点,更适合旅游需求预测.