基于ARIMA与神经网络集成的GDP时间序列预测研究

本文深入分析了单整自回归移动平均(ARIMA)模型与神经网络(NN)模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA模型和NN模型集成的GDP时间序列预测模型与算法。其基本思想是充分发挥两种模型在线性空间和非线性空间的预测优势,据此将GDP时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ARIMA模型预测序列的线性主体,然后用NN模型对其非线性残差进行估计,最终集成为整个序列的预测结果。仿真实验表明:集成模型的预测准确率显著高于单一模型的预测准确率,从而证实了集成模型用于GDP预测的有效性。     

基于ARIMA和LSSVM的非线性集成预测模型

针对复杂时间序列预测困难的问题,在综合考虑线性与非线性复合特征的基础上,提出一种基于ARIMA和最小二乘支持向量机(LSSVM)的非线性集成预测方法.首先采用ARIMA模型进行时间序列线性趋势建模,并为LSSVM建模确定输入阶数;接着根据确定的输入阶数进行时间序列样本重构,采用LSSVM模型进行时间序列非线性特征建模;最后采用基于LSSVM的非线性集成技术形成一个综合的预测结果.将该方法用于中国GDP预测取得的结果,与单独预测方法及流行的其他集成预测方法相比,预测精度有了较大的提高,从而验证了方法的有效性和可行性.     

一种线性ARIMA基础上的非线性BP神经网络修正组合方法在粮食产量预测中的运用

对我国粮食产量预测工作作出了重大贡献.通过线性规律和非线性规律的区分,构建了自回归移动平均(ARIMA)和BP人工神经网络的组合预测模型,结论显示:ARIMA和BP算法能够各自对粮食产量序列中的线性和非线性规律实现充分挖掘,拟合精度几乎达到完美的程度,克服了以往单一预测和组合预测中信息挖掘能力不足的缺陷.     

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.     

基于小波神经网络与ARIMA组合模型在股票预测中的应用

为了实现对股票价格变化的短期预测,提出了一种基于小波神经网络(WNN)与自回归积分滑动平均模型(ARIMA)的组合预测模型.将股票的收盘价序列数据划分为线性以及非线性(误差项)两个部分,分别利用统计学中ARIMA模型和小波神经网络分别对两部分数据进行预测并得到结果,将两部分结果组合相加合成为整个股票价格的预测结果.实验结果表明该组合模型在预测精度方面有提高,是一种比较有效的预测模型.     

具有ARIMA(0,1,0)误差的非线性模型的异方差检验

本文讨论随机误差是 ARIMA( 0 ,1 ,0 )序列的非线性回归模型的异方差检验问题 .首先导出了检验的 score统计量 ,然后利用参数的正交变换 ,得到了调整的 score统计量 .最后 ,利用氯化物数据 ( Bates &Watts,1 988)说明了检验方法的应用     

基于SSA的金融时间序列自适应分解预测

提出了分解预测的思想,通过SSA将序列分解成低频与高频两部分,分别采用最小均方(LMS)自适应自回归移动平均(ARIMA)与LMS自适应自回归(AR)模型进行预测,然后将两者叠加便可得原始序列预测值.同时,为了更好地捕捉序列局部突变,缩减预测延迟,提高预测精度,对EaLMS算法(基于误差调整的LMS算法)参数进行修正并...     

基于ARIMA-LSTM组合模型的原油产量时序预测研究

针对现阶段油田产量预测中所出现的一些预测效果不理想的问题,开展了对全国原油产量的时序预测研究.针对全国原油2011-2020年产量所呈现出来的特点,采用一种基于时间序列自回归移动平均模型(ARIMA)结合长短期记忆网络(LSTM)组合模型的预测方法.首先,运用时间序列ARIMA模型的建模思想,对全国原油产量进行初步预测,再通过LSTM训练拟合残差并进行预测.最后将LSTM的预测结果补偿到初步预测结果中,得到组合预测值.组合模型预测结果显示,预测结果比较可靠,对预估原油产量具有一定的参考价值.     

上海市PM2.5浓度的分析与预测

针对上海市PM2.5的浓度进行动态分析及预测.通过使用Page检验分析了上海市PM2.5浓度近几年的变化趋势;然后建立时间序列ARIMA模型对PM2.5浓度日数据进行拟合分析与预测.在此基础上通过引入影响PM2.5浓度的其他因素建立带时间序列误差的回归模型以及引入波动率因素建立带波动率方程的模型改进原时间序列ARIMA模型;通过比较样本外预测的效果,结果表明改进后的两个模型其结果均优于已知文献中的ARIMA模型.     

基于SVR的RAR区域经济预测模型

由于区域经济系统中许多经济变量呈现出强非线性与大波动性的特征,使得传统的时间序列线性建模和预测技术难以适应区域经济预测的要求.为此,提出基于支持向量机改进的残差自回归区域经济预测模型.首先采用时间序列分析中的残差自回归模型对时间序列趋势进行线性拟合,然后对残差自回归模型估计后的残差序列采用支持向量回归方法再次提取其非线性特征,从而提高区域经济时间序列模型的预测精度.最后以广东省GDP的预测实例说明模型的有效性.