时间序列指数平滑模型新体系及算法

本文提出了动态平滑参数的概念，由此建立了一类不需选取平滑初值、带有动态平滑参数的指数平滑新模型体系，包括差分一指数平滑模型；又以预测误差平方和SSE最小为目标，构造了优选并自动生成最佳平滑参数使平滑模型得以优化的最速下降算法，增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力．从而较完整的解决了指数平滑预测中，平滑参数靠经验确定且为静态、平滑初值难以确定并易导致预测偏差等问题．     

指数模型参数估计及其在通讯预测中的应用

本文提出了指数模型参数估计的一种方法，并应用指数模型对我国长途电话话务量进行预测．该预测方法较文献［１—２」中精确，从而说明此方法是可行的．     

时间序列叠合模型及其在矿井涌水量预报中的应用

<正> §1 问题的提出对于非平稳时间序列{y_1},人们通过众多的研究发现常常包含两大部分。第一部分实际上是序列随时间变化的均值,体现出序列的变化趋势,往往可由多项式、指数函数、周期函数等来描述,称之为序列的确定性部分;第二部分是序列的随机部分可用自回归滑动     

数理统计在暴雨预报中的应用

暴雨对国民经济建设有重大影响,准确及时作出暴雨预报是气象台的一项重要而迫切的任务。 近年来我们应用数理统计预报方法作暴雨的短期预报。在河北师范大学数学系、华北农业大学气象系等单位开门办学、开门搞科研的积极协助下,制作了大量的暴雨统计预报工具,我台在业务值班中坚持使用验证,取得良好效果。尤其在1975年8月暴雨期间,     

基于小波的最大Lyapunov指数混沌预测在给水管网水压预报中的应用

随着对环境监测基础设施投资的增加和大数据技术的出现,基于数据的水和环境系统建模的研究和实践进入了一个新时代.给水管网系统是一个复杂的、非线性的系统,其水压变化往往受确定性和随机性的混合控制.因此,混沌理论是一种可以描述和预测水压变化的理论.然而,目前应用混沌理论对水压动态预测的研究还很少.基于给水管网的水压实验观测数据,建立了基于小波最大Lyapunov指数的混沌预测模型,进行了预测,并通过比较的方法验证了该方法的有效性和可行性,为给水管网水压预测预报提供了新的思路和方法.     

半参数回归模型在空气质量指数分析和预测中的应用

根据2013年6月到2013年8月年武汉市一个检测点有关空气质量指数的数据,运用半参数回归模型对空气质量指数进行拟合,得到了空气质量指数与各有关指标的关系．实证分析表明,半参数回归模型拟合比较准确,预测结果也比较理想．     

部分线性模型在空气质量指数细颗粒物PM2.5中的分析应用

主要是研究细颗粒物PM2.5与其它影响空气质量指数的因素之间的相关性.首先运用主成分分析法对影响细颗粒物PM2.5的五个指标进行降维,然后对降维过后的数据拟合部分线性模型,拟合的效果比一般线性模型与多项式回归模型所拟合的效果更好.     

指数回归-ARMA模型在我国人均生活电力消费量预测中的应用

随着我国经济快速增长、居民收入水平的显著提高,生活电力消费量快速增长。本文以1983-2006年我国人均生活电力消费量的历史数据为基础,根据趋势图拟合出与之相似的指数回归曲线,然后对其残差序列进行分析和识别,找出适合我国人均生活电力消费量的指数回归-ARMA模型,并根据此模型进行预测分析。     

一种改进的基于指数平滑神经网络模型的时间序列预测方法

基于指数平滑模型与误差反传神经网络法提出了一个改进的时间序列预测方法.将神经网络模型移植入指数加权滑动平均模型中,充分考虑了时间序列的部分线性性和非线性性对预测结果的影响,是传统的混合模型的一个更合理的改进.最后通过对上证指数时间序列的实证分析,以预测均方误差为检验标准,对五种常用的时间序列预测模型进行了预测精度的比较,而且经验证所提出的改进的时间序列预测模型相对来说具有更小的预测均方误差.     

多元统计分析在棉铃虫分级预报中的应用

１．引言 棉铃虫 Ｈｅｌｉｃｏｖｅｒｐａ ａｒｍｉｇｏｒａ （Ｈｕｂｎｅｒ）是世界性的重要农业害虫．因其有寄主范围广、繁殖潜能大、种群能远距离迁移和对环境适应能力强等特点;条件适宜时,常大面积暴发成灾,造成棉花、玉米、花生、豆类、蔬菜等的严重损失,其中以棉花损失为最大．自１９９０年至１９９４年的５年中,黄河与长江流域等我国主要棉区有４年大发生,特别是１９９２年山东、河北、河南、江苏、安徽、 山西、陕西、湖北、辽宁等省 ６０００多万亩棉田,棉铃虫特大发生,黄河流域的发生常年的２０倍以上,该年在山东、河北…     

回归分析方法在病虫害预报中的应用举例

用回归分析方法预测农作物的虫害发生情况,有些地方已有相当丰富的经验.我们到苏州地区农业局、农科所、气象台和无锡、江阴、吴县等地学习和调查吋,得到很多教益和启发,收集了一些有关的数据资料.有的同志基于观测数据愈多,回归方程的代表性愈好的事实,还提到这样的问题,在历年积累的数据资料不很多的情况下,如何用回归分析方法预测虫害发生情况?为此,我们试图用合并邻近几个县的测报站的数据进行观测来     

利用季节指数修正指数平滑预测值对公路客运量进行预测

利用季节指数修正指数平滑预测值对公路客运量进行预测纪跃芝（吉林工学院基础部，长春１３００１２）公路客运量的预测，按时间长短分为短期、中期和长期预测．短期预测是制定年度、季度运输生产计划的基础，而中期（３—５年）和长期预测是制定企业经营运输方针、企业技...     

利用季节指数修正指数平滑预测值对公路客运量进行预测

公路客运量的预测，按时间长短分为短期、中期和长期预测，短期预测是制定年度、季度运输生产计划的基础，而中期(3—5年)和长期预测是制定企业经营运输方针、企业技术改造等运输规划的基础，常用的预测方法有加权平均法、增长率算法、回归分析法及类比算法等。     

基于AHP的模糊综合评价模型在居民幸福指数评测中的应用

针对居民幸福指数展开社会调研,依据调研数据,构建保定市居民幸福指数评价指标体系,运用基于层次分析法(AHP)的模糊综合评价模型,形成较为科学、完善的评估系统,使评价方法及结果更趋合理,并为政府职能部门进一步加快经济建设、促进社会和谐发展提供必要的理论保障.     

应用季节系数修正三次指数平滑预测值进行公共交通客流量预测

城市公共交通客流量的预测是公共交通营运活动有效管理的基础,是编制和检验各类计划、预测营业收入、原材料消耗、单位成本等经济指标的重要依据.城市公共交通客流量水平的高低,受到多种互相作用的因素影响.如工业总产值、人均收入、人口数、道路建设水平等.这里有一个重要的影响因素:季节变动.公共交通客流量的季节变化是比较明显的.如每年二季度春暖花开,气温升高,春游、扫墓等活动增多,客流量就会相应增加;四季度秋高气爽,是户外活动和旅游的黄金季节,客流量也会有所增加.由于人们的出行习惯比较稳定,因而在较长时期中,这种季节变化具有…     

优化支持向量机在降水预报中的应用

利用粒子群优化算法对支持向量机参数进行优化,主成分分析法对众多的降水因子进行特征提取,将取得的主成分作为优化支持向量机的特征向量建立优化支持向量机降水预测模型,并对广西降水进行预测.仿真结果表明,粒子群优化支持向量机的预测结果与降水实际值有很好的一致性,通过与其他模型进行比较,表明了模型拟合和泛化能力方面的优越性.     

基于加权损失函数下广义指数预报因子模型的汇率预测

本文提出在加权损失函数下构建汇率预测的广义指数预报因子模型。该方法首先选取有限个不同滑动参数构造指数预报因子,同时基于绝对值损失和平方损失的提出加权损失函数作为变量筛选的准则,然后在该准则下将指数预报因子进行线性组合,建立汇率预报的广义指数预报因子模型。本文最后用英镑/美元单周汇率数据与文献中的一些已有方法做比较,实证分析表明本文提出的方法在汇率预测效果上有较大改进。     

概率回归估计法在三化螟长期预报中的应用

概率回归估计法又称多因子综合概率预报法.它是通常线性回归分析方法的一个发展,其预报方程仍是线性回归方程,但其预报的不是预报量的数值,而报的是预报对象 y出现在某一级的概率.它的基本思想是:如果预报对象 y 出现在某一 n_0级的概率最大,     

模糊数学理论在水库长期径流预报中的应用

本文运用模糊数学的理论方法对汛期径流预报进行了探讨 ,即首先对汛期来水的理论实测资料 ,运用最大树法和软化分法进行了模糊聚类分析 ,得到汛期来水的多个预报模式 ;进而利用Gamma分布和模糊概率的方法 ,预报出汛期的来水流量及其实现的概率