基于三次指数平滑法的沪牌拍卖月均价预测

随着人们生活水平的提高以及国内外人才向上海的大量涌入,上海车牌拍卖竞争越发激烈,因此对拍牌成交月均价的短期预测具有较高的现实意义.通过对投放数量、投标人数、历史数据等影响因素与成交月均价进行相关性分析发现,利用历史数据进行短期预测最为有效.据此,基于传统的三次指数平滑法和动态三次指数平滑法,利用2016年1~10月上海车牌拍卖成交月均价的历史数据,预测了2016年11月和12月沪牌拍卖成交月均价.同时,通过对预测误差进行分析得到动态三次指数平滑法要优于三次指数平滑法.从而得出,基于动态三次指数平滑法,利用历史数据对车牌月均价进行短期预测,能为车牌拍卖出价提供有效指导.     

基于指数平滑法的京包线铁路客运量预测

铁路客运量预测是编制旅客运输计划的基础,也是铁路技术设备改造的重要依据。铁路客运量预测的方法有多种,利用时间序列法中二次指数平滑模型,结合京包线近几年旅客发送量调查数据,通过时间序列趋势变化分析,计算得出2012-2013年旅客发送量,为科学规划京包铁路发展提供理论依据。     

自适应动态三次指数平滑法在交通预测中的应用

针对传统三次指数平滑法预测模型中平滑系数固定不变、难以跟踪时间序列随时间变化的因素、无法反应不同时间段历史数据对预测结果的影响等缺点,提出了一种改进的动态三次指数平滑法.该方法通过误差平方、最小原则和地毯式搜索算法来获得动态调整的平滑因子,对波动范围较大且呈非线性变化规律的数据有很强的适应性.将自适应动态三次指数平滑法与SARIMA模型、三次指数平滑法进行对比,由铁路旅客发送量的仿真实例分析结果可知,自适应动态三次指数平滑法能更好地适应时间序列的变化趋势,具有良好的预测精度.     

利用指数平滑法预测经济变量

在对某经济变量预测中，采用了霍尔特-温特斯指数平滑法和利用季节指数修正二次指数平滑值方法，从中选择一个误差小、精度高、令人满意的预测法。     

一次指数平滑模型预测法及实际应用

本文分析了一次指数平滑模型预测法的计算原理、计算方法及其应用,该方法有易掌握、易操作、计算方法呈规律性等特点,在日常生活、生产及统计工作的预测研究中具有极其重要的作用,用Turbo c等计算机语言设计成程序后,可广泛应用于研究工厂生产的发展趋势,并对今后产值进行预测。该方法具有较高理论和应用价值。     

指数平滑预测法的运用

指数平滑预测法是用指数折扣加权平均的方法对一个动态数列进行递推预测的方法,在经济管理中有广泛的应用。本文着重研究了平滑系数α值和初始值S_0的确定问题,并以实例说明指数平滑预测法的运用。     

指数平滑法及其在负荷预测中的应用

指数平滑法是电力系统负荷预测的主要方法之一,该方法的准确性取决于平滑系数α.对采用厚近薄远原则与远近相同原则优选α进行对比研究,结果表明采用厚近薄远原则优选α有更好的结果.在此基础上,结合相关分析,给出了厚近薄远的具体方案,并给出了负荷预测的具体实例.     

基于回归分析与三次指数平滑的组合预测

组合预测是把几种单一的预测方法进行组合后得到更好的预测结果的方法.文章根据国家财政用于科学研究支出的统计数据,运用回归预测与三次指数平滑预测,而后求出组合预测的权重,最后得出更优的预测结果.     

季节性指数平滑法在城市用水量预测中的应用研究

针对季节性平滑指数方法对于异常数据适应能力较差的特点,对该方法进行优化改进,建立更加可靠的数据模型,并通过实际监测数据检验,得出改进后的季节性平滑指数法在北方地区预测用水量具有更高的精度,满足给水系统的仿真要求。     

资产未来收益率的分段指数光滑预测

提出了一种改进指数光滑模型——分段指数光滑模型,并用此模型对资产的未来收益率进行预测,实证发现此预测方法比移动平均预测有更好的效果.     

基于指数平滑与曲线拟合的交通违法预测方法研究

为了更加准确地估计交通违法数据的变化趋势,针对交通违法预测需求分析,设计了一种基于指数平滑与曲线拟合方法结合的组合预测方法。算法公式简单、易实现,可移植性较强,具有普适性。利用实际数据对该方法进行了数据验证,并与对比算法进行了效果对比。验证结果表明,本文中提出的方法预测效果较好,具有一定实用性。     

生态环境数据预测方法研究

大规模生态环境数据的处理和统计分析为环境保护和预测提供重要依据,其分析和预测方法成为数据处理的研究重点。在对海量生态环境数据的分类整理和综合处理基础上,基于时间序列的指数平滑法建立了一种动态二次指数生态环境数据预测模型。该模型针对生态环境的实时变化特征,利用二次指数平滑方法实现了静态参数的动态优化处理。以云南大理生态环境数据为样本,通过实验仿真测试和模型分析,结果验证了该模型的适用性和准确性。     

基于分形理论的居民消费价格指数预测

随着我国经济的迅速发展,物价水平明显升高,居民的正常生活受到了很大影响.以居民消费价格指数(CPI)为研究对象,运用分形理论的相关预测知识,分析了我国2000—2011年的居民消费价格指数走势,结合散点图得出CPI指数还会持续上升的结论.在此基础上分析了CPI指数上升的原因,从政策和市场等方面提出相应措施以合理控制物价,确保市场运作的协调统一.     

改进的季节性指数平滑法预测空调负荷分析

根据空调日总负荷和日平均气温之间的较强相关性,对经典的季节性指数平滑法预测模型中的水平因子项进行修正,并去掉趋势因子项,得到了改进的季节性指数平滑预测模型.以上海某医学中心空调系统作为该空调负荷预测模型的应用实例,在整个预测期内模型平均预测误差为8.8%.这表明改进的季节性指数平滑法适合于办公类建筑空调负荷的预测.     

基于文本信息的股票指数预测

基于情感分析方法,对股票市场进行预测。将从社交媒体中抽取的文本信息(词信息、情感词信息和情感分类信息)与股票技术指标相结合,利用支持向量回归构建模型。通过实验与多种预测方法进行比较,结果表明该方法能够获得较为理想的预测结果。     

众包室内定位系统中基于多维尺度变换的接收信号强度平滑理论

基于WLAN指纹的定位方法具有成本低、可用性好等优点,近年来越来越受到人们的关注。为了实现室内定位系统的快速部署,通常采用众包技术替代传统部署方法。在离线阶段建立radio map时,由于利用众包技术采集的RSS数据量大大减少,使得RSS数据中的噪声和采集误差无法得到有效抑制,造成建立的radio map精度较低,定位误差增大。针对该问题,本文提出了一种基于多维尺度变换（Multidimensional Scaling, MDS）算法的RSS平滑理论。利用相邻位置RSS数据之间的相关性,在每个位置推断出一个最优RSS值,从而实现抑制噪声和消除采集误差的作用,最终得到更平滑的radio map,提高定位精度。实验结果表明,采用MDS方法达到了预期的目标。基于WLAN指纹的定位方法具有成本低、可用性好等优点,近年来越来越受到人们的关注。为了实现室内定位系统的快速部署,通常采用众包技术替代传统部署方法。在离线阶段建立radio map时,由于利用众包技术采集的RSS数据量大大减少,使得RSS数据中的噪声和采集误差无法得到有效抑制,造成建立的radio map精度较低,定位误差增大。针对该问题,本文提出了一种基于多维尺度变换（Multidimensional Scaling, MDS）算法的RSS平滑理论。利用相邻位置RSS数据之间的相关性,在每个位置推断出一个最优RSS值,从而实现抑制噪声和消除采集误差的作用,最终得到更平滑的radio map,提高定位精度。实验结果表明,采用MDS方法达到了预期的目标。基于WLAN指纹的定位方法具有成本低、可用性好等优点,近年来越来越受到人们的关注。为了实现室内定位系统的快速部署,通常采用众包技术替代传统部署方法。在离线阶段建立radio map时,由于利用众包技术采集的RSS数据量大大减少,使得RSS数据中的噪声和采集误差无法得到有效抑制,造成建立的radio map精度较低,定位误差增大。针对该问题,本文提出了一种基于多维尺度变换（Multidimensional Scaling, MDS）算法的RSS平滑理论。利用相邻位置RSS数据之间的相关性,在每个位置推断出一个最优RSS值,从而实现抑制噪声和消除采集误差的作用,最终得到更平滑的radio map,提高定位精度。实验结果表明,采用MDS方法达到了预期的目标。     

指数平滑系数的优化研究

通过对指数平滑系数的研究,提出了平滑系数的优化确定方法;并将优化后的指数平滑系数在我国煤炭产量的预测中得以验证.