河流水质模拟预测的统计建模研究——以湟水河小峡桥断面为例

以湟水河国控断面—小峡桥为例,基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对2009~2012年主要污染物月度数据进行建模分析,验证了污染物数据的时间序列特性,研究并选择了这四个序列的最佳ARMA模型,本文也通过模型对2013年的水质进行了预测,并与实际数据加以比较检验。模型实证分析的结果表明:在河流水质模拟预测方面,ARMA模型是一种精度较高且切实有效的方法模型.     

基于时间序列分析的地表沉降数据分析处理

基于平稳时间序列的特性,研究了应用ARMA(m,n)模型对矿区地表沉降数据进行分析处理和预报的方法步骤,并用一组实测沉降数据实例说明.结果表明,应用ARMA(m,n)模型分析处理地表沉降数据十分有效、可靠.     

基于时间序列聚类和ARMA模型的检索量预测

为了通过预测分析检索量数据来指导商家调整产品开发及经营策略,将检索量数据组织为时间序列,对其用自回归滑动平均(ARMA)模型进行建模预测.先将时间序列进行聚类,仅对聚类中心序列进行ARMA模型识别,同类序列用该模型进行近似建模预测:经过数据预处理、相似性分析、基于相似度的聚类、时间序列预测等过程,得到检索量数据的预测值...     

基于Box-Jenkins方法的中国年度GDP时间序列分析建模与预测

通过基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对中国1966-2006年的年度GDP数据序列进行建模分析,验证该序列的时间序列特性,研究并选择了序列的最佳ARMA模型,本文也通过模型对中国2007-2010的年度GDP进行了预测.模型实证分析的结果表明:在GDP时间序列分析建模与预测方面,Box-Jenkins方法及其模型是一种精度较高且切实有效的方法模型.     

基于Box-Jenkins方法的银行业市盈率时间序列建模与预测

基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,利用SPSS软件对平安银行市盈率数据进行时间序列分析,综合各种条件确定了最佳ARMA模型.最后利用所建模型对平安银行市盈率进行了预测.实证分析的结果表明:Box-Jenkins方法及其模型在银行业市盈率时间序列分析建模与预测方面,具有较高的精确度和可行性.     

信息冲击对聚乙烯期货市场波动的影响

为了更好地刻画聚乙烯期货市场,基于APARCH和ST-GARCH模型,提出一种新的GARCH族模型:ST-APARCH模型。与APARCH模型相比,该模型对信息的处理更加平滑,而且概括了更多的GARCH族模型;与ST-GARCH模型相比,该模型考虑了不同市场收益率波动的次幂特征.使用聚乙烯期货市场的收益数据进行实证研究的结果表明,与GARCH,GJR-GARCH,APARCH模型相比,ST-APARCH模型能够更好地刻画聚乙烯期货市场收益率的波动特征,尤其是信息冲击所引起的复杂的杠杆效应.     

基于ARMA-稀疏贝叶斯模型的汇率预测研究

文章基于ARMA模型和稀疏贝叶斯模型,提出了ARMA-稀疏贝叶斯模型,充分利用ARMA模型和稀疏贝叶斯模型在线性模型及非线性模型预测中的优势,将收益率序列分解为线性自相关主体和非线性残差2个部分,然后用ARMA模型对线性自相关主体数据进行预测估计,用稀疏贝叶斯模型对非线性残差进行预测估计,最后合成人民币兑美元日汇率中间价序列预测结果。研究结果证明,运用所建模型预测人民币日汇率中间价和上证指数收盘价,均取得了较好的效果。     

基于组合模型的网络流量预测

为了更好地对网络流量进行分析和管理,提出一种基于小波变换、自回归滑动平均模型(ARMA)和极限学习机(ELM)的组合预测模型W-ARMA-ELM.原始数据通过小波分解产生近似序列和细节序列,通过对分解序列的自相关性和偏自相关分析,平稳序列使用ARMA预测,而非平稳序列使用ELM预测.使用兰州大学教育网、网通流量数据和英国学术主干网流量数据三组不同的网络流量数据来检验组合模型W-ARMAELM的预测性能.实验结果表明提出的组合方法要比单一的ARMA和ELM预测效果要好.同时指出使用自相关和偏自相关分析相结合的方法对分解后的子序列进行平稳性判定有助于选择合适的组合模型从而提高预测精度.     

沪深A股综合指数的时间序列分析建模与预测

通过基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对中国沪、深A股综合指数的2000～2009年月收盘数据序列进行建模分析,验证了沪、深A股综合指数月收盘数据的时间序列特性,研究并选择了这两个序列的最佳ARMA模型,本文也通过模型对2010年的综合指数进行了预测.模型实证分析的结果表明：在股市综合指数时间序列分析建模与预测方面,Box-Jenkins方法及其模型是一种精度较高且切实有效的方法模型.     

一种基于变结构加权的时间序列预测模型研究?

基于文献提出的优化权重方法,针对存在单个离散变结构下的时间序列预测问题,提出了一种变结构加权的ARMA模型.该方法利用优化权重对时间序列变结构前的数据进行调整,形成了新的时间序列,然后再对这个新的时间序列建立ARMA模型进行预测.蒙特卡罗模拟显示,该方法对存在单个离散变结构的时间序列具有较好的预测效果.实证结果表明中国股票市场的日收益率存在明显的变结构现象,并且在预测中运用加权ARMA模型能够明显改善预测效果.