季节性时间序列预测方法选择

现实生活中大部分的经济数据不仅会随着时间的推移显示出一定的长期趋势,往往还会因为季节性因素而呈现出周期变化,因此,对于这种既具有倾向性变动趋势又有季节性变动的时间序列的预测就成为了统计预测的重要内容之一。因为预测方法选择的多样性,主要讨论温特线性与季节性指数平滑法,自适应过滤法和ARIMA模型拟合法这3种重要且比较典型的预测方法,通过比较3种方法的优劣,有助于在实际预测中预测方法的正确选择。     

基于云模型的时间序列预测

在日常生活中广泛存在着各种时间序列数据,发现时间序列知识、对时间序列进行预测正成为数据挖掘与知识发现的重要内容.首先提出了基于云模型的时间序列预测机制,该机制以云理论为知识表示的理论基础,提出了两种预测知识:准周期变化规律和当前趋势,并综合两种不同粒度的预测知识实现了时间序列的预测.然后着重于运用云模型进行知识表达、定量数值与定性知识的转换以及综合不同时间粒度的知识进行时间序列预测.     

基于时间序列模型的医院门诊量分析与预测

医院门诊量分析与预测对医疗资源管理和为高质量医疗护理提供决策有重要作用.当前在门诊量分析与预测方面的研究还没引起足够重视,且研究主要集中在门诊量预测的计算方法,缺少全面深入的数据分析和规律挖掘.为此提出构建ARMAX模型、神经网络模型和ARMAX模型与神经网络的混合模型,用来描述医院门诊量的线性和非线性特征.以时间序列模型全面深入地分析厦门市医院门诊量日度数据的规律,研究发现,医院门诊量有显著的上升趋势、周内日效应以及很强的序列自相关性.通过样本外预测比较发现,采用混合模型进行预测取得的预测结果较好,这是由于混合模型能够同时获取门诊量数据的线性部分和非线性部分,数据信息比较完整.     

基于时间序列模型的职工平均工资预测

以时间序列模型为基础,对未来中国经济发展和工资增长的形势进行分析,经过合理的假设和筛选,确立工资的6个影响因素,继而引入国家效应、企业效应和个人效应3个影响因子。运用SPSS的相关性分析,对影响山东省职工年平均工资的因素进行分析,分别研究了国家效应、企业效应和个人效应与该地区年平均工资的关系,进一步运用SPSS,综合分析这3个因素对该地区平均工资的影响。最后,通过综合国家效应、企业效应和个人效应这3个因素建立的时间序列自回归模型,得到2011—2035年山东省职工年平均工资的预测值。通过时间序列的自回归模型预测值与实际值的Sequence Plot曲线,证实模拟效果较好,预测值符合模拟趋势。     

基于ARIMA模型算法的频谱时间序列预测分析

结合频谱时同序列的特点,选择ARIMA模型作为预测模型,通过ARIMA模型算法的流程分析,初步论证预测模型及预测精度的可靠性.     

基于时间序列ARIMA模型的电力负荷短期预测分析

科学的预测电力负荷数据可以更有效地进行电力生产规划和电力供需调整。本文基于代顿市2017年度电力负荷数据构建ARIMA模型,并使用该模型预测2018年的第一个月。并与1月份的实际数据进行比较,验证了模型的真实性和可靠性。研究结果表明:ARIMA(1,1,1)具有良好的预测结果和准确的预测精度。平均预测误差约为4.00%,达到了最小误差的预测效果。     

基于时间序列模型的青藏铁路路基变形预测

为分析青藏铁路路基高程不规则变形,通过建立高程—时间响应模型,基于Box-Jenkins建模方法,确定时间序列模型阶数,根据AIC准则,选取适合的时间序列模型,最后给出批量预测全部路基测点高程的算法步骤。研究了青藏铁路路基高程随时间变形规律问题。结果表明：以2010年—2018年每月青藏铁路K1425+050处左侧路基高程数据为例,建立了ARMA(2,1,1)模型,并以2019年数据作为验证集,模型通过了模型适应性检验,证明了模型的有效性和准确性;总结了青藏铁路沿线各测点至2023年12月预测值中可能出现重大变形以及测点左右两侧路基高程差值出现较大差值的10个危险点;在测点K1476+600附近,路基两侧出现明显长距离的差异。可见本模型能准确预测青藏铁路路基高程的变化,对于工程养护维修具有一定借鉴意义。     

基于变权组合模型的时间序列预测

针对时间序列预测中单一模型存在预测精度不高和预测稳定性较差的问题,采用残差赋权方法对单一模型进行组合,并以此为基础,提出基于残差赋权改进的自适应变权组合方法。该方法的基本思想是基于当前时刻的预测结果自适应调整其组成模型的权重值,利用不同的单一模型进行优势互补。将其应用到组合模型中,以实现提高模型的预测精度与稳定性。实验结果表明,该组合方法能有效改善预测稳定性不足的问题,以及进一步提高模型的预测精度。     

时间序列分析预测

将RFDE(Retarted Functional Differential Equation)和NFDE(Neutral Functional DifferentialEquation)引入到时间序列单元分析预测中,建立了RFDE和NFDE进行预测的理论基础和几个新的预测方法,并解决了其它一些预测方法难以解决的预测问题。     

基于时间序列季节调整的家用空调出口分析

家用空调出口量的数据序列中存在明显的季节效应，这会影响对家用空调出口整体趋势的分析及判断．针对这个问题，文章基于X—11模型对家用空调出口量的数据序列进行季节调整，消除其中的偶然因素，并利用SAS软件编程进行了实证分析．结果表明：2002年开始，我国空调出口量有非常显著的线性递增趋势，2008年下半年出现了明显的下滑，2009年初开始略有回升．     

基于多变量相重构的混沌时间序列预测

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性.     

基于时间序列的区域物流网络演化模型的实证分析

为探究区域物流网络产生发展过程的内在规律,首先分析了区域物流网络结构的演化机理、过程和阶段.然后,借鉴评估产业集中度的赫芬达尔指数和区域分布非均衡系数两个参数,构建区域物流网络的时间序列演化模型,以此为工具分析区域物流网络内物流量在各节点分布的离散度和均衡性,从而揭示了物流网络演变及物流枢纽产生的过程.最后,以湖北省为例分析了其演化过程和状态,结果表明武汉物流区域中轴辐式物流网络结构明显,而荆宜和襄十两个物流区域处于低水平的均衡状态.     

基于ARIMA模型的我国一次能源生产量时间序列分析

采用ARIMA模型对我国1950～2008年的一次能源生产量数据进行分析。利用Eviews软件建立了相应数学模型,并用该模型对当前值与未来值做了预测。结果表明,预测效果较好,可以用于对未来进行短期预测。     

基于CPSO和SVM的混沌时间序列预测

提出了一种改进的支持向量机（SVM）混沌时间序列预测精度的方法。对于模型参数估计,引入混沌粒子群优化算法（CPSO）实现全局寻优,利用支持向量回归实现非线性系统的建模和预测。对Mackey-Glass混沌时间序列进行了预测实验的结果表明,本文方法能对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确预测。     

基于CPSO和SVM的混沌时间序列预测

提出了一种改进的支持向量机(SVM)混沌时间序列预测精度的方法.对于模型参数估计,引入混沌粒子群优化算法(CPSO)实现全局寻优,利用支持向量回归实现非线性系统的建模和预测.对Mackey-Glass混沌时间序列进行了预测实验的结果表明,本文方法能对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确预测.     

基于时间序列模型与BP神经网络的深圳近岸海域富营养化预测

本文根据2013—2017年夏季(8月)深圳近岸海域水质监测数据资料,采用营养质量指数法对深圳近岸海域富营养化状况及其变化趋势进行评价,并建立时间序列预测模型与BP人工神经网络模型分别对该海域2018年无机氮、活性磷酸盐、化学需氧量和叶绿素a含量进行预测,并根据预测结果利用营养质量指数法对2018年深圳海域富营养化水平进行预测,同时根据预测结果对深圳海域营养盐结构进行分析,识别东西部海域的富营养化限制因子,据此提出富营养化水平的改善建议。研究结果表明：2013—2017年深圳近岸海域富营养化水平一致表现为西部海域偏高,东部海域偏低的特征,其中珠江口海域在5年间的平均富营养化水平最高,其余依次为深圳湾＞大鹏湾＞大亚湾。2018年富营养化水体基本出现在西部海域,东部海域整体富营养化水平较低,已贫营养水平为主。富营养化高风险区主要分布在西部海域,其中茅洲河口与深圳湾海域富营养化风险尤为高,建议在上述区域进行富营养主要因子无机氮和活性磷酸盐的管控,以期降低富营养化发生概率。针对东部海域沙头角湾和坝光海域表现为中营养水平的情况,建议对上述海域进行无机氮和活性磷酸盐的防治,以达到保持海域营养水平现状的目的。     

基于FIG和GWO-SVM的灌浆功率时序预测

为更好地预测灌浆功率时序,建立基于模糊信息粒化(FIG)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)的灌浆功率时序预测模型。首先,引入信息粒计算方法,将原始详尽的时间序列数值点分解为一系列信息粒,以减少模型的数据输入总量;其次,基于模糊集理论,采用模糊集算子对每个信息粒进行模糊计算,使得到的模糊信息粒可以合理地表示原始数值点集;最后,以支持向量机作为预测工具,并采用灰狼优化算法进行参数寻优,对产生的模糊信息粒进行快速准确的预测。结合实际工程,应用该预测模型对灌浆功率的波动范围和变化趋势进行预测研究,经过性能评价和对比分析,验证了模型的有效性和优越性。     

基于logistics模型的中国人口增长预测

人口问题是个十分复杂的社会问题,准确的人口预测能为国家制定有效的相关人口政策提供重要依据。利用改进的logistics模型在2001年到2007人口统计数据基础上对中国人口进行预测,结果显示在2030年国家的人口数量达到一个峰值,通过与单纯logistics模型相比较,优势明显。     

时间序列在路面平整度预测中的应用

为了解决国际平整度指数IRI预测模型准确性不高的问题,以京沪高速公路实测IRI数据为基础,对log istic回归、多元回归、时间序列这3种建模方法分别进行分析.并根据京沪高速公路平整度实测数据,建立了几个有不同数量滞后值的时间序列路面平整度预测模型,根据与实测值的比较,找出最优的时间序列路面平整度预测模型.分析结果表明:利用传统的log istic回归和多元回归方法难以建立准确预测路面平整度发展趋势的模型;时间序列方法具有较高的预测精度,且其易修正性是其他预测方法所不具备的.