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.     

任意秩多元线性模型中的最优预测

本文研究了任意秩多元线性模型中可预测变量的最优预测,特别地,我们考虑了一类特殊的预测函数,Φ－线性预测函数,给出了Φ－可预测变量和最优Φ线性一无偏预测的定义,得到了Φ－可预测变量的最优Φ－线性无偏预测,并证明了它在几乎处处意主意义下的唯一性。     

季节调整的PSO-SVR模型及其在旅游客流量预测中的应用——以海南省三亚市为例

准确的旅游客流量预测对旅游目的地做好事前准备工作至关重要.然而旅游客流量具有明显的非线性和季节性特征,采取季节调整方法对样本数据进行预处理,消除季节性的影响,可以提高客流量预测的准确性.同时SVR(支持向量回归机)是一种良好的机器学习方法,非常适合预测研究,辅以PSO(粒子群算法)选取合适的回归参数可以获得更加精确的预测结果.提出了一种考虑季节影响并通过PSO优化SVR模型的旅游客流量预测模型,并以海南省三亚市为例进行了实证研究.研究结果表明,季节调整的PSO-SVR模型预测精度明显高于SVR、季节调整的SVR和PSO-SVR模型,是进行旅游客流量预测的有效工具.     

组合预测方法在旅游经济分析预测中的应用

应用组合预测方法,对浙江省旅游业主要指标的统计数据建立数学模型,对旅游经济发展进行现状分析和前景预测,并探讨了旅游经济对社会经济发展的影响、研究表明所建模型具有很好的拟合精度,较好的刻画了浙江省旅游经济的发展过程,这将为研究和调控旅游经济发展趋势提供有益的参考依据.     

灰色-马尔柯夫链预测优化模型——以江苏省物流需求预测为例

讨论了现有灰色-马尔柯夫链预测方法的基本思路,针对该思路的不足之处提出了合理刻画预测模型精度特征的两个精度指标——均值指标和稳定性指标,并据此建立了灰色-马尔柯夫链预测优化模型,最终以江苏省物流需求为例,对该模型进行了实例验证和应用.     

组合模型在我国能源需求预测中的应用

文章首先比较了不同的能源需求预测方法的特点,并选择确定性加随机性时间序列组合模型对我国能源需求进行预测,然后详细介绍了建模的过程,并对模型预测精度和参数稳定性作了评价,结果表明本文采用的组合模型是一种比较有效的预测方法,最后用该模型对我国2004~2020能源需求进行了预测。     

最佳灰色回归组合模型及其在中国火灾预测中的应用

火灾每年给国家和人民生命财产造成巨大损失.火灾现象具有随机性、模糊性,是个复杂的灰色系统行为.研究火灾发生规律及发展趋势,具有实用价值.为此,首先给出最小二乘估计(LSE)意义下的最佳组合预测模型的定义,并求得组合模型的权的公式和证明权的唯一性.其次,用回归分析方法建立多个回归模型,并按以下三条标准:①回归指数(或相关系数)r大、②系统误差s小、③模型精度p高,选定最佳非线性回归模型;用灰色理论建立多个灰色模型,并按以下三条标准:①后验差比值c小、②小误差概率P大、③预测关联度ξ大,选定最佳灰色模型;再用最小二乘法将最佳回归模型与最佳灰色模型有机地结合起来建立的中国火灾最佳灰色回归组合预测模型.最佳灰色回归组合预测模型综合利用前两者提供的不同的有用信息,改善了单一模型的局限性,提高了模型的预测精度,减少了预测误差,使预测效果更佳.组合模型预测中国年火灾起数处于动态增长过程.     

组合预测模型在农产品价格短期预测中的应用——以苹果为例的实证分析

以我国苹果批发市场价格为研究对象,利用2006年7月7日至2012年3月30日期间的300个周数据作为分析样本,通过对时间序列的平稳性、趋势性、季节性、异方差等数据特征进行统计检验,筛选出双指数平滑模型、Holt-Winters乘法模型、ARIMA(1,1,4)模型为我国苹果市场价格短期预测的适用模型,以此为基础,以误差平方和最小为最优准则建立了组合预测模型.经对未来3期的苹果市场价格开展预测,结果表明,组合预测的精度要高于单项时间序列模型,组合预测方法完全适用于农产品市场价格的短期预测.     

部分线性模型在贵州省公路货运量预测中的应用

运用部分线性模型对贵州省公路货运量进行预测研究.首先运用灰色关联度分析法确定影响贵州省公路货运量的主要影响因子;然后运用主成分分析法将选取的影响因子指标数据进行降维处理,通过分析处理后的数据得到部分线性模型;最后,以2010-2012年的公路货运量作为验证值,将部分线性模型、多元线性回归模型及灰色预测模型的预测结果进行比较.研究结果表明:部分线性模型能较好地拟合贵州省1990-2009年公路货运量;三种模型的预测结果显示,部分线性模型预测结果优于多元线性回归模型和灰色预测模型的预测结果.     

基于组合预测模型的物流园区物流需求预测——以重庆空港物流园为例

物流需求预测是物流园区整体规划的重要前提,准确的物流需求预测可以大大提高物流园区规划的科学性.首先建立了趋势曲线预测模型、回归预测模型及灰色预测模型的物流需求单项预测模型,鉴于单项预测模型的局限性,然后以Shapley值为权重确定方法,建立了组合预测模型,并以重庆空港物流园为例进行应用,最后得出了2015年和2020年重庆空港物流园物流需求的预测值.研究表明,组合预测比单项预测具有更高的精度和稳定性,方法在物流园区物流需求预测中具有推广应用价值.     

最优保存遗传算法在最优资产组合计算中的应用

本文基文献 [1]的思路 ,详细论述了利用遗传算法解决有风险控制的最优资产组合问题的具体实现过程 .并论证了用浮点数的方法表示的最优保存遗传算法的全局收敛性     

ARMA模型在我国电力需求预测中的应用

本文以1973年~2004年我国电力消费量的历史数据为基础,根据其趋势图拟合出与之相似的指数回归曲线,然后对其残差序列利用时间序列进行分析和识别,建立起适合我国电力需求预测的指数回归-ARM A(1,1)模型.结果表明此模型具有简单快捷、预测精度高的特点,可以满足实际预测要求.     

部分线性模型在北京市税收分析和预测中的应用

首先运用主成分分析方法对北京市经济指标数据进行降维处理,然后基于降维后的数据拟合部分线性模型.将拟合后的模型对2008年北京市税收进行预测,所得结果优于常用的逐步线性回归分析方法的预测结果.     

组合时间序列ARMA模型在经济预测中的应用——内蒙古十一五期间GDP预测

2006—2010年是内蒙古"十一五"规划的重要时期.利用组合ARMA时间序列模型,对内蒙古2006—2010年GDP进行预测,得出的结果能够帮助我们把握"十一五"期间经济运行的变动趋势,并寻求最佳的调控办法.     

加权拟合直线方程法在旅游需求预测中的应用

应用加权拟合直线方程法对哈尔滨市旅游需求进行预测,并通过实际旅游人数进行验证、探讨此方法的有效性.     

季节调整FWA-SVR模型及其在旅游经济预测中的应用

引入一种全新的智能优化算法——烟花算法——对支持向量回归模型中的参数选择过程进行优化,并考虑旅游经济行为中的季节性因素,构建了季节调整的烟花算法支持向量回归模型(FWA-SVR).随后,文章将该模型应用于海南国际旅游岛的旅游过夜接待人数和旅游收入的预测中.预测结果表明,与不进行季节调整的ARMA模型相比,季节调整后的F...     

组合预测模型在税收收入预测中的应用

准确预测税收收入,对于有效地进行市场经济条件下的宏观调控有着重要的意义.为了充分利用各单项预测的信息以提高预测精度,在现有研究的基础上,首先选取指数平滑法、偏最小二乘方法和灰色预测方法对税收收入数据进行定量分析;然后基于误差平方和最小构建了税收收入组合预测模型;最后的算例预测结果表明,构建的税收收入组合预测模型具有较优的预测效果.     

灰色时序组合模型及其在地下水埋深预测中的应用

地下水埋深的变化过程是一个复杂的非线性过程,这种具有复杂的非线性组合特征的序列,使用某一种模型进行预测,结果往往不理想.在分析了灰色GM(1,1)模型、灰色GM(1,1)周期性修正模型和时序AR(n)模型的优点和缺点基础上,提出了一种新的灰色时序组合预报模型.该方法利用了GM预测所需原始数据少、方法简单的优点,用周期修正方法反映其地下水位埋深周期性波动的特征,用AR(n)模型预报其地下水位埋深的随机变化.实例研究表明,这种方法方便简洁实用且预测结果接近于实际观测值,为其它地区的地下水位埋深和相关时间序列的分析研究提供参考与借鉴作用.     

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.     

杜邦财务模型在企业中的应用分析——以老板电器为例

财务分析是指以财务报表和其他相关资料为依据,对企业的偿债能力、盈利能力、营运能力和成长能力等状况进行分析与评价的经济管理活动,杜邦财务模型则通过对各项财务比率内在联系的运用,系统地评价企业的财务状况和经营成果.文章以老板电器为例,运用杜邦财务模型对其2014-2017年的财务报表进行分析,对各相关指标变动的原因作出合理解释,分析发现老板电器在资产运营等方面存在不足,并提出了提高企业效益与效率的相应建议.