ARMA模型在哈尔滨气温预测中的应用

将时间序列分析引入到气温时间序列预测的研究中,深入分析气温样本数据,并对其建立ARMA模型.采用最佳准则函数法确定模型的阶数,并利用自相关函数对模型的残差进行了检验.通过条件期望预测和适时修正预测方法求得预测值,与真实值的比较得到适时修正预测精确度比条件期望预测的精确度高.     

我国新能源ARMA模型分析与预测

当煤炭、石油等不可再生能源频频告急,能源问题日益成为制约国际社会经济发展的瓶颈时,越来越多的国家开始开发新能源资源,寻求经济发展的新动力。本文运用计量经济学原理对我国新能源进行动态分析,建立ARIMA模型,给出了新能源的预测方法,为国家能源发展决策提供依据。为企业开发新能源提供决策依据。     

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.     

基于ARMA模型的共享单车的投放预测与管理

共享单车作为城市公共交通的有效补充,对其使用情况进行预测能为共享单车管理部门的投放和统一管理提供依据.采用时间序列分析的方法,对城市某一公共场所共享单车的使用情况进行了观察记录,对所获得的序列X-user进行时间序列分析的方法建立了序列ARMA模型.根据所建立的ARMA模型对共享单车的使用情况进行了短期的预测,预测的结果与实际观察的结果具有较高的拟合度,验证了模型具有较好的预测效果.     

ARMA模型在卫生系统硬件投入预测中的应用

周怡等．ＡＲＭＡ模型在卫生系统硬件投入预测中的应用．数理统计与管理，１９９８，１７（４），６８～７１．     

基于时间序列的多因素耦合下GDP预测研究——以伊犁州为例

以时间序列分析相关理论为基础,首先介绍了ARIMA模型和VAR模型的建模过程,然后构造ARIMA模型对伊犁州直GDP进行预测,再考虑进出口总额、社会消费品零售额、工业和建筑业、社会固定资产总额等因素的耦合效应,构造VAR模型对伊犁州直GDP进行预测,最后对两种方法做对比分析,结果显示,VAR模型预测精度较高,误差较小,经济含义明确,预测的GDP结果可为伊犁州党委、政府制定相关经济政策和发展战略提供一定的科学依据.     

基于ARMA模型的股价分析与预测的实证研究

利用ARMA模型对招商银行(600036)的股票日开盘价(2010/10/13-2011/4/8)数据进行分析,并预测出未来3天(2011/4/11-2011/4/13)的股票开盘价数据.与实际数据相对照,模型预测误差小,说明ARMA模型非常适合于短期预测.     

基于ARMA模型的中国农产品价格的分析与预警

采用ARMA模型,对中国农产品生产价格指数(1979-2010)时间序列进行了建模分析.结果表明,ARMA(5,1)模型是平稳的且是可逆的.对2011-2013的中国农产品生产价格指数GPIFP进行了短期预测.预测结果分别是112,102和108.采用ARMA模型进行农产品生产价格指数的分析与预测,能较好地反映其动态变化,对促进我国农产品价格市场和谐发展具有重要的参考价值.     

中国港口集装箱吞吐量预测:基于组合时间序列北大核心CSCD

近年来,中国港口集装箱吞吐量增长迅速.如何准确预测中国港口集装箱吞吐量是一个极其重要且具有挑战性的问题.采用一种自适应方法来解决该问题,即Yang（2004）提出的指数加权聚合预测（AFTER）.我们采用该方法将两种时间序列模型：SARIMA和VAR进行组合.对中国七大港口的预测结果表明,AFTER方法比常用的简单平均预测具有优势,它通常能以更高的频率自动设置更大的权重在更好的个体预测上.     

基于多尺度自适应阶ARMA的混沌序列多步预测

混沌时间序列在自然界以及人们的生产生活中很常见,混沌序列看似杂乱无章但相较于纯随机序列其中蕴含着一些非线性的运动特征,提出一种基于多尺度自适应阶ARMA的混沌时间序列多步预测方法.首先利用自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)对原始混沌序列进行分解,获得不同尺度的固有模态分量(IMF)和残余分量.然后采用经粒子...     

组合预测模型在能源消费预测中的应用

能源的需求预测是一个复杂的非线形系统,其发展变化具有增长性和波动性,组合预测对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性.本文利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)模型、BP神经网络模型和三次指数平滑模型进行优化组合,建立了能源消费组合预测模型,实证分析结果表明预测值和实际结果有很好的一致性,可以作为能源消费预测的有效工具.     

低碳经济背景下中国铅精炼企业产销存量预测的ARMA模型构建及其应用研究

分析了ARMA模型构建中的数学方法,构建了低碳经济背景下中国铅精炼企业产销存量预测的ARMA模型,检验结果显示,ARMA(4,0)模型是对低碳经济背景下中国铅精炼企业产销存量进行短期预测的较优模型,同时最后采用该模型对中国铅精炼企业未来5年的产销存量进行了预测,并就预测结果提出了促进我国精炼铅市场低碳可持续发展的三种政策建议。     

最优组合预测模型的构建及其应用研究

由于证券价格是随机游走的,在证券定价研究中RBF神经网络模型、灰色GM（1,1）模型、ARIMA模型不具备时效性,通过对上述三个模型进行综合分析,结合三者中有用的信息集合,构建一个最优组合预测模型．在此基础上选取了深发展A在2007年全年的收盘价作为研究样本对这四个模型进行实证研究,研究结果发现,最优组合预测方法对证券价格进行预测具有很好的预测精度和很高的可靠性．     

ARIMA模型在深圳GDP预测中的应用

对1979至2006年深圳国内生产总值进行了分析,建立了ARIMA(1,2,2)模型,检验结果表明该模型具有较好的预测效果,可为深圳制定经济发展目标提供决策参考.     

基于熵值法的组合预测模型及其在高峰负荷预测中应用

组合预测可以综合利用各单一预测方法所提供的信息,是提高预测精度的有效途径.本文在指数平滑预测法及灰色预测方法的基础上建立组合预测模型,采用熵值法确定组合权系数,并对某电网高峰负荷进行了预测.实例表明,此模型具有很强的实用性和很高的预测精度.     

BP神经网络非线性组合预测模型在海洋冰情预测中的应用

针对海洋冰情灾害的非线性复杂问题，目前已提出了多种模型对其进行预测。在此基础上，根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性，提出用基于BP神经网络的非线性组合预测（NN-NLCF）模型来预测海洋冰情灾害。结果表明，NN—NLCF模型与海洋冰情的非线性特性相契合，它综合利用了参与组合的多种预测模型的有效信息，因而能更客观地反映海洋冰情的发展趋势，预测结果更为稳健、精度更高，在其它自然灾害时序预测中具有一定的推广应用价值。     

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.     

基于对数灰关联度的加权几何平均组合预测模型的有效性

基于对数灰关联度的加权几何平均组合预测是一种新的非线性组合预测。针对该方法提出新的优性组合预测、预测方法优超、冗余度等概念,给出优性组合预测存在的充分条件,最后证明冗余预测方法的一个判定定理。     

乘子法在确定组合预测非负权系数中的应用

研究非负权系数约束下的最优组合预测问题.应用乘子法来确定组合预测中的非负权系数.实例表明:这一方法是可行的、有效的.     

组合预测方法在黑龙江垦区大豆产量预测中的应用

首先建立了黑龙江垦区九三地区的大豆单产的Logistic模型,通过梯度法得出模型的参数估计值,并对模型进行了分析.其次,再利用逐步回归方法建立了大豆产量与气象因子的逐步回归模型,确定了影响九三地区大豆产量的主要气象因子,最后运用组合预测和最优权数计算的方法,建立了九三地区大豆产量的组合预测模型,进一步提高了模型的精度,这对指导大豆生产具有重要意义.