湖南省第三产业就业人数预测——基于灰色系统GM(1,1)模型

运用灰色系统GM(1,1)模型对2002-2007年湖南省第三产业就业人数的数据进行分析.通过灰色系统相关检验发现,GM(1,1)模型误差较小,能较好地拟合湖南省第三产业就业人数的情况.运用该模型预测:2008年湖南省第三产业就业人数是1403.4万人,2009年是1512.2万人,2010年是1629.3万人,2011年是1755.6万人.     

兵团九师“十三五”GDP预测及其关联因素分析

利用灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型和灰色关联分析模型,对新疆兵团第九师的GDP状况进行科学预测,同时分析了九师第一、二、三产业对生产总值的影响程度,研究结果为,九师"十三五"期间生产总值将处在快速增长阶段,2020年九师国内生产总值将达到48.97亿元,将超额完成2020年生产总值比2010年翻一番的目标;第一产业对第九师GDP影响最大,其次为第三产业,而第二产业对GDP的影响最小.研究结果可为相应的决策部门提供科学依据.     

二三产业劳动力需求与产值的关系及其预测

在分析第二、三产业产值与劳动力需求关系相关性的基础上,构建了我国第二、三产业产值与劳动力需求的关系模型,并运用基于拉格朗日乘子法的组合预测方法,对未来九年我国第二产业第三产业劳动力需求进行预测.研究结果表明:第二产业、第三产业的产值和劳动力需求呈现对数函数和线性函数回归模型的趋势.基于此组合预测模型实现了对未来九年第二、三产业劳动力需求的预测,且预测误差小于3.905928%、2.1279%,具有良好的预测精度.该研究不仅为进一步研究二三产业劳动力需求的预测打下了理论基础,也有助于我国各级政府制定相关的发展目标和决策.     

GM(1,1)模型的改进及应用

随着经济的飞速发展,对经济的预测已经是必要的手段,本文选择灰色预测模型来预测经济的发展.然而,传统的GM(1,1)模型存在一些不足,往往在数据之间变化很大时得不到理想的结果,预测精度不高.首先对GM(1,1)模型做了简单的介绍,然后通过改进初始值的光滑度和背景值的取值优化模型,最后运用改进的GM(1,1)模型预测兰州市未来几年的经济发展,从预测结果看到在2020年兰州市的全民生产总值将达到6000亿.     

第三产业对新疆县域经济发展的实证分析——基于空间面板数据模型

新疆经济正处于新旧产业结构转型升级的重要时期,探索第三产业和地区生产总值之间的关系对新疆经济发展有着重要意义.以2010-2016年新疆83个县域单元为研究对象,利用双变量LISA模型、空间面板杜宾模型等方法,分析了第三产业对新疆经济发展的空间溢出效应.结果表明:各个县域经济发展存在着显著、稳定的空间自相关性,第三产业值的增长不但可以促进本地区经济增长,而且对邻接地区的经济增长也具有显著的空间溢出效应.     

基于灰色系统模型的山西省物流需求预测分析

选取山西省2007-2013年的货运周转量、全省生产总值、人均生产总值、进出口总额、公路里程、铁路营业里程、公路载货汽车拥有量等10个影响因素,利用灰色关联分析对影响山西省物流发展的这些影响因素进行分析,结果显示人均生产总值对山西省物流发展的影响力度最大,选取货运周转量为特征因素,人均生产总值为其相关因素,利用灰色预测模型GM(1,2)模型,对山西省未来3年的物流需求进行预测.预测结果显示:模型具有较高的预测精度,对山西省物流的规划和制2发展战略起到参考作用.     

基于包容性检验的江苏省第三产业从业人数组合预测

利用包容性检验对6种单项预测方法进行分析,根据各单项模型的预测精度优劣进行排序,逐步进行包容性检验和组合,经过包容性检验后得到的单项模型进行最优加权组合.利用以上方法和1990-2013年江苏省第三产业从业人数数据,建立了组合预测模型,得到相对误差不超过1%的江苏省"十三五"期间第三产业人数预测值.     

国民经济第三产业发展预测的等维新息模型

国民经济系统是一个典型的灰色系统,利用灰色系统理论的GM(1 ,1 )模型建立了我国第三产业产值的预测模型,并对2 0 0 1年第三产业增加值进行了预测,进而建立了等维新息模型,得到2 0 0 1—2 0 0 5年第三产业产值的预测值,取得了良好的分析效果.     

基于交叉验证方法的海洋经济发展的组合预测

海洋经济的发展是我国经济发展的重要组成部分,因此科学地对海洋经济进行预测分析具有重要的现实意义.文章选取全国海洋生产总值作为研究对象,分别利用灰色模型,ARIMA模型和组合模型进行预测.提出了一种基于交叉验证方法确定组合预测权重的新算法,研究显示该方法相对传统组合预测具有更小的平均绝对百分比误差(MAPE).     

基于时间序列分析方法的伊犁州GDP的预测研究

基于时间序列理论,以伊犁州1978年至2014年来生产总值为基础数据,利用Eviewes8.0软件对数据进行处理分析,并对模型进行显著性检验,综合各种条件确定最终时间序列回归模型,对伊犁州未来三年的生产总值做出预测,为伊犁州党委、政府制定相关经济政策和发展战略提供科学依据.     

成都市信息技术产业的计量经济模型

本文针对成都市信息技术产业的实际情况,依据市电子工业局提供的数据建立了成都市信息技术产业的计量经济模型．该模型由８ 个方程组成,包含８ 个内生变量和１２ 个外生变量．根据模型的方程体系,对成都市现有的电子信息产业结构进行分析,揭示了市电子工业总产出的影响因素,提出了该行业结构优化的建议方案,并给出了一个可行的预测方程;分部类排序结果表明成都市信息技术产业化仍停留在分立元器件基础阶段,产业发展水平亟待提高     

基于多因素SVM的油价预测模型研究

准确预测国际原油价格,对于维护经济稳定和规避风险具有重要意义.由于国际油价的波动是由多种因素引起的,本文采用误差修正模型确定原油价格与因素的关系.将结果作为SVM回归预测模型的输入模式,建立基于多因素SVM的油价预测模型.通过实证研究,发现基于多因素SVM的油价预测模型相对于误差修正模型和基于国际油价本身的自回归SVM预测模型具有更好的拟合和预测效果.     

经验正交函数与遗传算法结合的副热带高压位势场非线性模型反演

针对副热带高压的动力预报模型难以准确构建的困难,基于T106数值预报产品500 hPa位势高度场序列,用经验正交函数（EOF）分解方法对位势场序列进行了时、空分解,引入了动力系统重构思想,以EOF分解的空间模态的时间系数序列作为动力模型变量,用遗传算法全局搜索和并行计算优势,进行了动力模型参数的优化反演,建立了客观合理的非线性动力模型．通过对动力模型积分和EOF的时、空重构,实现了副热带高压的中、长期预报．试验结果表明,本文反演的动力模型的副热带高压预报效果优于常规的数值预报产品,该研究工作为副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了新的方法思路和技术途径．     

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.     

国内第三产业产值的ARMAV模型研究与应用

本文利用时序分析方法研究 1 95 2— 1 995年国内生产第三产业交通运输仓储邮电通信业与批发和零售贸易餐饮业产值的 ARMAV模型 ,并用所建模型对 1 996— 1 997年产值进行外延预测 ,得到较理想的预测结果     

上海股市波动的预测方式和模型

探讨基于 SV类模型的上海股市波动的预测方式和模型问题 .比较了 SV( stochastic volatility)类模型 (包括基本 SV模型和 ASV模型 )在两种不同方式下的预测效果 ,并将基本 SV类模型的预测效果与 ASV模型 ,以及其他常用模型做了比较 .结果表明 :SV类模型在两种预测方式下的预测效果存在一定的差异 ;基本 SV模型对于上海股市具有较强的预测能力 ;ASV模型的预测效果不理想 .     

基于残差修正的非等时距GM(1,1)模型及其应用

针对很多预测案例中历史数据序列非等时距的特点,构建了非等时距的GM(1,1)预测模型,将序列的时间间隔作为乘子嵌入模型中,同时通过动态采用最新分量作为初始值、动态优化背景值和累积残差修正等方法,解决了非等时距预测模型长期预测精度不易控制的难题.将该模型应用于某发动机油液监测数据预测中,预测效果较好.     

基于出行目的链的出行生成—分布组合模型分析

目前,我国城市轨道交通客流预测大多采用交通产生、吸引、出行分布、出行方式划分四阶段模型,其中出行生成与分布是方式划分和交通分配的前提,是模型重要的组成部分.在对传统的四阶段模型的分析基础上,结合非集计模型的优点,论文提出了基于出行目的链的出行生成—分布组合模型.模型充分考虑了居民出行链、出行目的等对客流预测的影响,在完善我国轨道交通客流预测理论和方法,提高预测精度等方面具有一定的理论价值和实际意义.     

一种基于在线训练的交通信息实时预测快速算法

对于实时交通信息预测,预测精度与预测时间效率始终是一对难以解决的矛盾.重点研究如何提高预测时间效率问题.以精确在线支持向量回归算法(AOSVR)为基础,提出了基于云模型的sigmoid核函数简化计算方法,建立了改进的AOSVR交通信息实时预测模型.该模型应用于实际的交通流实时预测,预测结果表明,由于简化了计算,以损失较小回归精度的代价,显著提高AOSVR模型预测效率.     

加权几何平均组合预测模型及其应用

本文提出了由几个不同的预测模型通过加权几何平均的方式进行组合从而得到加权几何平均组合预测模型，给出了确定最优权系数的方法。最后，以应用实例说明了我们的组合预测模型比加权算术平均组合预测模型更优越。