关于我国社会消费品零售总额的分析与预测

运用时间序列分析的方法,借助SAS软件对我国2000 年1 月份到2007 年12 月份社会消费品零售总额进行了分析与预测,得出了比较准确的结果,为有关部门做出正确的决策提供了有力的理论依据.     

对我国社会消费品零售总额的分析和预测

文章运用时间序列中的建模方法并使用SAS软件，对我国社会消费品零售总额的历年数据建立了ARIMA模型，揭示出数据的变化规律，并且通过模型对以后几年社会消费品零售总额做了预测。     

中国社会消费品零售总额的预测模型

用自回归、移动平均、自回归移动平均模型(ARIMA)拟合分析2002年1月到2008年8月中国社会消费品零售总额,建立预测消费品零售总额的疏系数乘积季节模型,并用该模型预测2008年6~10月的社会消费品零售总额和2009年月度消费品零售总额.模型预测误差率都在0.03以内,估计值与真实值吻合,拟合效果能达到预期的目的.     

基于小波消噪和混沌时间序列的交通流预测研究

基于实际交通流变化的不确定性和交通系统时变复杂的特征,应用小波分析理论,对原始交通流数据进行消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律。再针对交通流的非线性特征及其短期可预测性,应用混沌时间序列预测模型来预测短时交通量。结果表明:先进行小波消噪再进行预测所得的结果与实测值有更高的拟合度,可以用于短时交通流的预测。     

长三角社会消费品零售总额影响因素的实证分析

本文建立了一个关于长江三角洲地区社会消费品零售总额的多元线性回归模型,运用spss软件对长三角数据进行了分析,得出影响人们消费行为的主要因素为当地的GDP以及城镇居民可支配收入和农村居民可支配收入,并指出大幅增加人民收入是提高社会整体消费水平的关键所在。     

基于函数性数据分析的中国社会消费品零售总额数据的预测

基于数据的函数性特征,采用函数性数据分析方法对中国社会消费品零售总额进行预测。将总额数据分解为长期趋势成分和季节性波动成分分别进行预测。对长期趋势成分引入居民可支配收入数据来辅助预测,对于季节性成分采用自适应选择权重的加权预测法,将两项预测值的和作为总额预测结果。真实数据上的实验结果表明,本文提出的预测方法预测误差小,且预测结果具有很好的可解释性。     

我国社会消费品饮食类零售总额的预测模型研究

文章运用时间序列乘积季节模型。在SPSS系统下对我国2004年1月至2009年12月共72个月份的社会消费品饮食类零售总额进行实证分析,从模型识别、参数估计、适应性检验和实际拟合4个方面确定了无常数项的统计预测模型,并对模型的预测效果进行检验,结果分析表明,该模型能较好地反应零售总额的变化规律．     

基于函数性数据分析的中国社会消费品零售总额数据研究

运用函数性数据分析中的主微分分析方法对中国1984年至2010年间的社会消费品零售总额进行拟合,较传统方法获得了更好的拟合效果。采用两阶段的拟合过程来分别刻画社会消费品零售总额的长期趋势和季节性波动。结果表明:拟合函数在历年的季节性成分具有大致相同的走势,反映了数据的季节性波动的规律;历年的季节性成分又不是完全重合,而是能够体现年份之间的差异,因而获得了较小的拟合误差。     

基于小波分析对信号噪声的处理

分析了信号处理中噪声的小波分析特性,用一维小波分别对平稳信号和非平稳信号进行了分析和研究;并通过Matlab软件仿真实现了基于小波域的消噪处理,验证了小波分析方法对信号噪声处理的有效性.     

基于小波与BP神经网络的太阳黑子时间序列分析预测

太阳黑子年平均数序列是典型的非线性、复杂时间序列.本文利用小波变换,将太阳黑子年平均数序列进行分解重构,对信号的周期特性进行分析,然后采用BP神经网络对重构信号进行预测,建立太阳黑子年平均数的预测序列.结果表明,该模型具有较高的预测精度.     

Research on the Mechanism of Retail Strategy Influencing Consumer Behavior Intention——Based on Empirical Analysis of Domestic Luxury Cosmetics Brands

This is a research on the mechanism of retail strategy mix and consumer behavior intention,and psychological impact on consumer attitude, consumer purchase decision-making model and its components are conducted firstly. Next, retail strategy, merchandise strategy, and store strategy, contained in the retail management theory, are adopted as other important variables to measure the impact on consumer attitudes. And then, the key factors of retail strategy mix are identified by means of Focus Group (FG). In a...     

基于小波和小波包的信号消噪方法分析

在实际的工程应用中,采集的数据信号存在着大量的电子线路热噪声、环境噪声等系统噪声,小波及小波包对除去噪声信号是非常有效的。采用多种方法对平稳、非平稳信号进行消噪处理,在Matlab环境下比较分析结果,从而找到检测信号的最佳手段。     

一种基于小波网络的混沌时间序列判定

在对混沌时间序列与随机序列的不同特征进行分析的基础上,提出一种可对二者予以区分的判定算法.并结合具有优异特性的小波函数,构造一种小波神经网络.最终给出基于小波网络的集成的混沌时间序列判定-预测算法.     

基于小波分析理论的证券投资市场预测

提出了一种基于小波分析理论对证券投资市场建模及其预测的方法·该方法分两步完成:第一步通过小波分解进行数据滤波,将证券价格变化曲线中的高频信息过滤,从而实现消除噪声,提高预测精度的目的;第二步应用最小二乘方法建立数学模型,并用模型进行中、长期证券价格预测·实际股票价格仿真结果表明:此方法简洁、预测效果良好,优于一般最小二乘方法     

商品销量的趋势分析及预测

本文通过分析商品销量的历史资料，用时间序列分析的方法，对商品未来的销售情况进行科学预测，达到以销定产。     

基于时序动态分析的油井产量预测研究

针对目前常用的油井产量预测方法效果并不理想的问题,开展时间序列分析来进行油井产量动态预测研究。采用时间序列分析结合残差修正方法,建立具有时序动态分析能力的产量差分自动回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA）,得出预测初始值与真实油井产量的残差;通过构建支持向量机（Support Vector Machine,SVM）时序预测模型进行残差修正,获得油井产量组合预测值;并将长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）模型与上述方法进行对比。实验表明,组合预测模型、LSTM模型的预测结果平均相对误差率分别为9.81%和32.44%。说明组合模型预测更精准,为油井产量的动态预测提供了一种有效方法,可作为油井在生产计划时的快速实时辅助依据,具有实用价值。