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。     

电力需求预测管理信息系统

本文根据电力需求预测模型的特点，提出了能给预测过程提供信息支持和辅助决策的管理信息系统，并对系统进行了详细的分析和设计。     

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．     

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。     

用神经元网络实现ARMA模型参数估计

ARMA模型的参数估计,是一个非线性寻优的过程,本文提出一种新的神经网络算法,用于ARMA模型的参数估计,可以保证计算的收敛性,提高运算速度和估计精度。     

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。     

报童模型及ARMA预测在航空配餐问题中的应用

航班承载人数的不确定性,造成航空公司在配餐中利润的流失,现存的配餐模式存在较多的浪费.本文利用基于损失厌恶的报童模型和ARMA时间序列分析模型对深圳航空公司某航班的配餐份数进行了建模分析和预测,并通过对两种模型输出的比较,得出了长期预测与短期预测的模型应用理论.将实际的历史数据代人到模型中验证,其结果优于经验模式下的配餐盈利情况.本文所采用的研究方法和研究结果对航空公司的精益发展有建设性的意义.     

ARMA模型阶的识别：特征根方法

文献[1]中和用与高阶样本自协方差阵R=(r(p_0 i-j))_(1≤i,j≤p_0)(其中r(k)是样本自协方差函数)有关的对称矩阵R·R~(?)的特征根给出自回归模型AR(p_0)阶p_0的强相合估计.这种定阶方法的优点是计算简便.本文将此方法推广到自回归滑动平均模型ARMA(p_0,q_0),并称此方法为特征根方法.     

组合时间序列ARMA模型在经济预测中的应用——内蒙古十一五期间GDP预测

2006—2010年是内蒙古"十一五"规划的重要时期.利用组合ARMA时间序列模型,对内蒙古2006—2010年GDP进行预测,得出的结果能够帮助我们把握"十一五"期间经济运行的变动趋势,并寻求最佳的调控办法.     

基于指数矩鞅差序列非参数回归函数的估计

本文研究了误差项是鞅差序列,且满足某种指数矩条件的非参数回归函数的估计.利用鞅的某种指数不等式,得到了其加权核估计的强相合以及在有限闭区间内一致强相合的性质,并在某种意义上推广了[5]的结果.     

2000年厦门港货物吞吐量预测

本文是《厦门港及附近水域交管系统应用研究》课题中关于港口货物吞吐量预测的部分。这一课题已通过专家鉴定。文中应用回归模型预测2000年厦门港货物吞吐量。通过从多个解释变量中选择合适的解释变量，可获得较好的预测结果。其结果说明在应用数学模型预测时，最为关键的是模型、变量和数据三者之间的相互适应，而不在于模型的复杂程度，特别是在历史数据不多的情况下更是如此。     

线性回归模型中自变无选择的逐步回归方法及其相合性研究

线性回归模型的建立,一个很重要的过程就是自变元的选择,它直接决定着模型的优劣。本文给出了“宜取回归方程”的逐步回归方法,在一组适当的条件下,证明了这种方法的强相合性。     

基于灰色线性回归组合模型的长沙、武汉房地产投资预测研究

本文通过对长沙、武汉2001-2007年房地产投资额的历史数据进行分析,分别建立了两市的灰色线性回归组合模型.模型较好地拟合了长沙、武汉的房地产投资情况,运用该模型得到了两市2008、2009年的预测值,并对其房地产投资发展趋势的异同进行比较分析,对房地产市场的发展具有一定的指导意义.     

基于场景理论的中国城市居住房地产需求研究

源自芝加哥城市社会学派的场景理论最先发现并研究了文化和价值观对城市居民居住需求的影响力正在逐渐增强这一趋势.在当今我国城市,一些富含文化、价值观背景的特殊居住现象,如房奴、蜗居及蚁族也都客观呈现出了这类趋势的日益增强.将场景理论应用到中国城市居住房地产需求的研究中,通过文献和理论分析,提出了文化、价值观因素对中国城市居民的居住房地产需求影响的三个假设,然后基于场景理论模型构建了基于中国375个城区的区域场景文化因子,接着运用分层回归方法,对地区不同年龄层次人群的居住房地产需求进行了实证分析.最终证明了三个假设,并以此提出了相应的政策建议.     

事故损失风险的经济分析预测模型及应用

本文根据概率论的基本原理．描述了风险管理中内险估算的三种概率分布，并根据这一分布，建立了可操作的事故损失的风险概率预测模型．     

中国经济增长率的分析和预测

作者根据中国经济增长的年度GDP建立了数学模型,对中国经济增长率进行了预测,并给出了一些建议.     

商品的总收益弹性与需求弹性守恒定理及其应用

本文介绍和证明了同一商品的总收益弹性与需求弹性守恒定理［１］及其推论，获得了一个重要公式，即ＥＲ±Ｅｄ＝１（ＥＲ即商品的总收益弹性，Ｅｄ即需求弹性）并以市场上常见的商品为例，列举了这一公式在经济预测决策方面的种种应用。     

分组数据的线性回归模型及其在医学上的应用

本文给出分组数据的线性回归模型及其检验，并将其应用于医学研究。     

具变时滞的细胞神经网络的周期解

本文研究了一类具变时滞细胞神经网络系统,利用重合度理论中的延拓定理、不等式的分析原理、矩阵理论和Lyapunov泛函方法,得到了该系统周期解的存在唯一性及全局指数稳定性的结论,不仅在一些应用领域上是可行的且易检验,而且为神经网络系统周期解的存在性论证,提供了一个新的有效方法.