基于稳健回归的电网高峰负荷预测模型应用

在分析高峰负荷特点的基础上,建立了基于稳健回归模型的高峰负荷预测方法。该方法具有较强的稳健性,适应异常情况下的样本数据,能保持较满意预测精度。通过对辽宁省2002年电网负荷数据的预测模拟,验证了本文高峰预测方法的有效性。     

基于Jackknife模型平均的社会用电量预测研究

针对社会用电量波动的复杂性,文章将Jackknife模型平均理论引入社会用电量分析与预测研究.中,通过加权平均不同模型的预测值,最大限度减少有用信息的遗失,以提高社会用电量预测准确度.通过选取中国和美国不同时期社会用电量数据集,并使用各类预测误差指标以及Diebold-Mariano检验法,来验证所提出的Jackkni...     

基于灰色理论的线性回归模型的参数理论及应用

线性回归分析是数理统计学的基本内容之一,但传统数理统计学中的线性回归分析,是建立在非模糊的随机数据上的线性回归估计和回归系数检验。而现实经济社会中大量存在含有模糊或灰色等不分明性的数据,面对这类不分明性数据,简单地使用传统的统计分析方法显然是不足取的。要想较为科学合理地分析与决策,需要利用灰色系统的相关理论,应用于随机系统信息,从而建立灰色线性回归估计、预测和灰色回归系数检验的基本理论方法,并把该方法应用于金融分析实例中,与经典线性回归分析方法进行对比,足见灰色线性回归方法能够提供比经典线性回归较多的有效信息,从而提出处理不分明数据新的方法。     

一种基于局部回归的多尺度碳市场价格预测模型研究

碳市场价格呈现非线性、非平稳的复杂特性,准确预测具有较大的挑战。基于“分而治之”的思想,提出了一种基于局部回归的多尺度碳市场价格预测模型。提出的模型利用集成经验模态分解(EEMD)对碳市场价格时间序列进行分解。启发于EEMD局部特征分解的特点,对分解后的分量采用局部回归方法进行预测,然后将分量预测结果进行集成。采用的局部回归方法包括局部线性回归(LLP)、局部多项式回归、局部岭回归、局部主成分回归、局部偏最小二乘回归和局部套索回归。实验结果表明基于局部回归的多尺度预测模型具有优异的预测性能。在提出的模型中,EEMD-LLP结构简单且性能更为突出,进一步对EEMD-LLP参数的适应性进行探讨。与新近提出模型的对比结果表明了EEMD-LLP在碳市场价格预测中的有效性。     

基于Logistic回归的水质预测研究

在环境系统评价中,水环境质量等级评价是其中十分重要的工作.鉴于对水环境研究中,水质级别为分类变量不能利用传统回归方法分析的特征,基于logistic回归方法建立了一种水质级别预测模型.利用长江流域的水质监测数据,将logistic回归应用于水质数据分析,进行水质建模,对水质级别做出预测.研究结果表明利用logistic回归进行水质分析,具有良好的拟合和预测效果.     

对北京市年需水量预测模型的研究

水资源的供给问题是每个城市都要面临的一项必须且复杂的基础建设任务。对城市需水量的预测直接关系到一个城市供水系统的建设规模与安全运行,是实现科学调度的必要前提。本文通过对北京市2001-2014年需水量及其影响因素相关数据的分析,分别建立了普通线性回归及偏最小二乘线性回归预测模型。通过对模型的比较分析及仿真模拟预测计算,发现偏最小二乘线性回归预测模型不仅易于解释,更适合做外推预测,具有较强的应用价值。     

人口增长率的非参数自回归预测模型

针对传统的人口增长预测模型不能理想地捕获我国人口增长率数据的非线性性特征,本文基于局部线性非参数估计理论,对我国建国以来的年人口增长率建立了非参数自回归NAR(1)模型,并对2000-2003年的年人口增长率进行了预测,计算结果表明,相对于参数自回归模型而言,非参数自回归模型能够很好地解决人口增长预测这一非线性问题,预测精度较高。     

梯度提升回归树的旅游流量预测模型

旅游客流量的精确预测是旅游经济分析及发展规划中的关键问题.以集成学习思想为基础,提出一种基于梯度提升回归树的旅游流量预测模型,针对该模型中最小化目标函数无解析解的情况,对原始模型的树生成算法进行优化,并利用person相关系数分析各影响因素相关性以构建特征向量,对旅游客流量进行精确预测.以桂林市2015年至2018年旅游客流量为例进行分析,通过平均误差、均方跟误差等指标对比分析了指数平滑算法及支持向量机算法的预测精度.实验结果表明,所提方法在旅游客流量预测中具有更高的预测准确性,有较好的应用价值.     

多元线性回归模型的漠河站开河预测

在黑龙江漠河站的天然河道,开河时期的冰坝和凌汛形成的机制复杂.目前许多冰动力学模型很难模拟和预报开河期,常用的的预报一般采用传统的统计学方法和经验判别式法.为应对严重的防凌形势,需要找到冰情预报的全新方法.提出了一种多元线性回归模型的方法.方法要求有冰层厚度、温度、降水量及与开河密切相关的冰情相应参数.冰层厚度、温度可以从实验室研制的温度梯度传感器测得相应的参数.预报方法应用在黑龙江漠河站的天然河段上,效果较好.     

带税基的个人所得税分位回归预测模型

为了突破税收预测常用分析思路及方法的局限,更全面的反映数据全貌和回归信息,提出带税基的个人所得税分位回归预测模型.即以分位回归为基础模型,兼顾时间和税基因素,完成预测模型的构建,为预测领域提供一种新工具.利用1994-2014年的个人所得税和城镇居民人均可支配收入数据,以不带税基和带税基的模型为参照,比较所提出模型对2014年的预测效果,并给出2015年个人所得税的预测情况.研究发现,分位回归预测模型与线性回归模型揭示的变量间关系规律吻合,仍然保持较高的预测精度,对数据的展示更为详实,尤其在中段分位处,城镇居民人均可支配收入对个人所得税的影响表现的较为突出.     

基于多项式回归函数的电网公司售电量预测方法

电网公司售电量是具有"逐年增长趋势"的离散型随机变量,用传统的平均年增长率计算的指数预测模型,因"增长过快"而易偏离该地区的电源供给能力.文中提出了带有电源供给能力约束条件的回归函数筛选及其综合方法,并由此建立了电网公司售电量的多项式回归预测模型及其检验方法.最后通过一个实例,具体介绍了这一方法的应用.     

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。     

基于因素影响的电力消费预测研究

深入研究了国内生产总值、人口及电力价格指数等因素对电力消费的影响,建立了因素影响的电力消费预测模型,确定了算法,以新加坡电力消费及其影响因素的实际数据为背景进行了实证研究,说明了该方法的有效性。     

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.     

基于偏最小二乘回归的装备备件消耗预测

考虑了装备使用时间、行驶里程和配备时间等影响备件消耗的多种因素,依据装备备件的消耗特点,在分析偏最小二乘回归方法原理的基础上,运用方法对小样本数据条件下装备备件的消耗数量进行预测.应用示例表明,偏最小二乘回归方法比传统多元回归分析法、逐步多元回归分析法和删除多元回归分析法具有更高的预测精度.     

基于连续用电量和缴费时间差的客户信用动态评价模型

加大供电量和提高电费回收效率是供电商增加收益的主要途径,并且用电客户的缴费时间差直接影响着电费回收效率。在用电客户信息较少的情况下,仅仅依赖用电客户的用电量信息和缴费时间差信息,采用扩展的“S型”函数对用电量信息和缴费时间差信息进行整合建模,构建了一个能够度量客户持续用电能力和缴纳电费积极性的客户信用动态评价模型。应用构建的模型对赤峰市宁城县实际用电客户进行信用评价,评价结果与领域专家评价结果具有较高的一致性。     

中国城镇居民消费支出的多元非线性回归模型研究

以1993-2007年数据为根据,采用逐步回归方法,建立中国城镇居民消费支出的多元非线性回归模型.结果表明:影响居民消费支出的主要因素有收入、消费意愿、居住面积、商品零售价格.消费支出随着收入、消费意愿、商品零售价格的提高而提高,随着人均居住面积的增加而先增后减.而且多元非线性回归模型比线性回归模型更能准确描述客观实际结果.     

中国居民消费的特征分析——中基于两阶段面板分位回归

本文结合实际问题,提出一种两阶段面板数据分位回归方法,并使用该方法分析我国居民的消费特征。通过横向和纵向比较揭示三种不同收入人群的边际消费倾向的变化趋势。文章认为中等收入者的边际消费倾向趋于稳定,低收入者和高收入者的边际消费倾向都有上升的趋势。中国居民的边际消费倾向呈现"U"型,所以提高低收入者的消费不仅在于提高他们的收入,更重要的是缩小当前的贫富差距。     

基于EEMD与模糊回归的投资组合选择模型及实证

随着模糊理论的不断发展与其在证券市场的广泛应用,越来越多的学者关注到参数模糊化对投资组合优化具有重要作用。本文利用集合经验模态分解(EEMD)和模糊线性回归相结合的预测方法,构建了基于对称三角模糊数的投资组合模型。并将提出的模型与集合经验模态分解和普通最小二乘结合的方法、单一模糊线性回归方法进行了对比分析,结果表明基于集合经验模态分解和模糊线性回归建立的投资组合模型最优,这对构建最优投资组合具有参考意义。