逻辑斯蒂曲线的几个推广模型与应用

本给出逻辑斯蒂曲线的三个推广模型，即广义逻辑斯蒂曲线模型、含季节性变化的逻辑斯蒂曲线模型、合成逻辑斯蒂曲线模型及其模型参数估计的方法，井对我国汽车生产量作出了很好的预测。     

增长曲线模型中两个最优线性预测

对一般增长曲线模型中一类线性可预测变量KY0L和φ-可预测变量的最优预测进行了研究，在一定条件下分别得到了最优线性无偏预测和最优φ-线性无偏预测，并证明了它们在几乎处处意义下的唯一性．     

增长曲线模型参数的似然比检验

正态假设下增长曲线模型参数的极大似然估计已被广为研究。本文在两类更为广泛的分布族——椭球等高分布族中研究了增长曲线模型参数的极大似然估计问题;并讨论它们与正态假设下其估计的内在联系;导出了一般假设检验的似然比准则;对某些特殊而常见的检验问题,研究了其验检统计量的零分布不变性。     

增长曲线模型参数估计的加权相对效率

对增长曲线模型中参数估计的相对效率，本文提出了一种新的定义－加权相对效率，并研究了它的性质，以及在文献「４」中的两种相对效率的关系。     

关于Bertrand曲线和Mannheim曲线推广的一个充要条件

给出了Bertrand曲线和Mannheim曲线推广的一个充要条件.做为其特例,得到了Bertrand曲线和Mannheim曲线的充要条件.     

Richards模型参数估计及其模型应用

在非线性模型中,Richards模型是一个含有四参数的增长曲线模型,该模型对数据的拟合有较强的适应性,应用较为广泛.但其参数的估计较为复杂,给出简便易行的三种方法,实例应用表明拟合效果很好.     

增长曲线模型中参数估计的一个注记

对于具有序列协方差结构的正态增长曲线模型，证明了在一定条件下不存在方差的一致最小无偏估计。给出了在任意凸损失下存在回归系数矩阵的任何线性可估函数的一致最小风险无偏估计的另一个充要条件。     

增长曲线模型回归系数线性估计的可容许性

本文讨论增长曲线模型回归系数线性估计的可容许性，给出了常见的三种形式不同的可容许性定义．我们在较特殊的齐次（或非齐次）线性估计类中，证明了这三种容许性的一致性，并且得到了其共同的可容许估计的充要条件．     

增长曲线模型回归系数线性估计的可容许性

其中 x、ε为 p 阶随机向量,A:p×q,q≤p 及 p×p 阶阵 G>0已知,β∈R~q 及σ~2>0是未知参数;若 Kβ可估(即 K 是满足μ(K)(?)μ(A′)的已知常数阵),C.R.Rao在二次损失函数:     

增长曲线模型中LSE的相对效率

考察一般的增长曲线模型Ｙ＝ＸＢＺ＋其中Ｖ＞０,０．当参数矩阵Ｂ可估时,文中定义了Ｂ的ＬＳＥ相对于它的ＢＬＵＥ的六种相对效率,并给出了它们的下界．对于一般情形,定义了ＸＢＺ的ＬＳＥ相对于它的ＢＬＵＥ的两种相对效率,给出了它们的下界．     

新陈代谢离散灰色预测MDGM(1,1)模型及其应用

在离散灰色预测DGM(1,1)模型的基础上,提出了新陈代谢离散灰色预测M DGM(1,1)模型,即:对原始数据序列采用新陈代谢的方式逐次建立相应的DGM(1,1)模型,并把该模型用于江西省旅游收入的中长期预测,最后进行了精度检验.结果表明:新陈代谢离散灰色预测M DGM(1,1)模型预测精度较高,可作为中长期预测的工具.     

增长曲线模型（一般协方差结构）的Bayes影响分析

本文讨论具有一般协方差结构的增长曲线模型中未知参数矩阵的Ｂａｙｅｓ影响分析问题．在无信息先验分布假设下,Ｋ－Ｌ距离被用来评估指定响应阵对参数矩阵的后验分布的影响程度．     

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.     

霍尔特-温特模型在货运量季节性预测中的应用

为了提高货运量季节性预测的精度,应用了一种线性季节预测模型,霍尔特-温特模型。通过傅立叶周期分析确定季节影响和周期长度,利用迭代法寻找模型最优参数。将预测结果与其他三个常用季节预测模型:分组回归模型、可变季节预测模型和季节周期回归模型进行比较,结果表明霍尔特-温特模型预测精度最高。     

The Connectedness of Space Curve Invariants

In this paper we will give necessary conditions for a Borel-fixed monomial ideal to be the generic initial ideal of a reduced, irreducible, non-degenerate curve in P³.     

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。     

带ARMA误差的曲线回归模型的估计

考虑广义回归模型ｙｉ＝ｇ（ｔｉ）＋εｉ,１,１≤ｉ≤ｎ,其中ｇ（．）为Ｒ上的未知函数,随机误差εｉ是ＡＲＭＡ（ｐ,ｑ）序列,本文利用线性小波光滑的方法,讨论未知函数ｇ（．）的小波光滑及ＡＲＭＡ（ｐ,ｑ）的参数估计。     

二个四参数增长曲线模型参数初始值的确定方法与模型应用

对非线性回归模型进行非线性最小二乘估计一般需要确定参数初始值.在非线性回归模型中,General Logistic模型和Von Bertalanffy模型是二个含有四参数的增长曲线模型,对数据的拟合有较强的适应性,应用较为广泛.本文给出这两个模型参数初始值的确定方法,并应用于实际拟合,得到很好的效果.     

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．     

龚帕兹曲线参数估计方法及应用研究

在现有文献研究的基础上,对龚帕兹曲线参数估计问题又作了进一步研究,给出了求解龚帕兹曲线参数的一种新方法.将最优化方法与回归方法结合在一起,利用最优化理论中的区间搜索和一维搜索得到一系列c值,利用回归方法可求得与其相对应的一系列a和b的值,当c取最优c*时,a和b便得到最优值a*和b*.经示例计算表明,这种求解龚帕兹曲线参数的方法在电力系统负荷预测中具有较高的预测精度.