城市日用水量的自回归模型(AR)预测方法

介绍了利用自回归模型(AR)预测城市日用水量的方法，阐述了AR模型的阶数和自回归系数的求解，并结合工程实例，预测出某城市日用水量，达到了较好的预测效果。     

基于改进ARMA模型的时用水量预测

针对时用水量存在周期性的特点,引入季节因子,采用时变ARMA季节模型对非线性非平稳系统的时用水量进行模拟.以杭州市实测用水量为例,分别采用时不变ARMA季节模型和时变ARMA季节模型进行时用水量预测,结果表明时变ARMA季节模型预测精度相对较高,且预测误差相对稳定,较时不变模型更具有实用性.     

自回归模型的自回归分析及其应用

将线性回归分析推广到7种自回归模型的自回归分析,获得自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.通过实例分析论证了自回归模型的应用.     

空间自回归模型在水库边坡位移预测中的应用

针对传统位移监测很少考虑不同测点之间相互作用的问题,基于经济学领域空间计量学基本理论,研究了空间自回归模型在边坡位移预测中的应用。以某工程高边坡外观位移数据为例,对边坡的位移状况进行预测,并与传统的自回归积分滑动平均模型相比较。结果表明:(a)在空间自相关系数较为显著的条件下,运用空间自回归模型可以较为精确地预测边坡变形状况,且优于传统模型;(b)空间自回归模型相较于传统模型参数更加简洁、考虑的影响因素更全面,可以同时对空间所有测点位移进行估计。     

图像的二维自回归滑动平均模型

在一维自回归求和滑动平均模型（ＡＲＩＭＡ（ｐ;ｄ;ｑ）的基础上,探讨了其在二维图像空域序列的模型推广．讨论了图像的二维自回归滑动平均模型ＡＲＭＡ（ｍ ,ｎ;ｐ,ｑ）的建模方法,包括利用模型的自相关和偏相关函数的截尾性及Ｆ检验准则对模型定阶,采用两步估计法进行自回归模型（ＡＲ（ｐ））和滑动平均模型（ＭＡ（ｑ））的参数估计．将此模型应用于对一类纹理图像的建模中,在较低阶时就能得到较好的定量描述,从而为图像的纹理特征提取提供了分类依据．     

幂函数自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到幂函数自回归模型的自回归分析,获得了幂函数自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

对数函数自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到对数函数自回归模型的自回归分析,获得了对数函数自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

线性自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到线性自回归模型的自回归分析,获得了线性自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量。     

投影寻踪自回归模型在长江径流量预测中的应用

为准确预测长江径流量,引入投影寻踪自回归模型,用自相关分析技术确定预测因子,构造了新的投影指标函数,并用基于实数编码的加速遗传算法优化投影指标函数,建立了投影寻踪自回归流量预测模型.将该模型应用于长江径流量的预测,结果表明用该模型预测长江流量时序是可行和有效的.     

自相关线性回归模型的若干问题

在普通线性回归模型的理论、方法的基础上，对讨论更一般的线性回归模型－－自相关的线性回归模型。     

S型曲线自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到S型曲线自回归模型的自回归分析,获得了S型曲线自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

应用自回归模型处理EMD方法中的边界问题

提出了一个\\"边筛分,边延拓"的边界处理方法,利用自回归(AR)模型对一个给定信号的两端进行延拓,较好地处理了经验模态分解(EMD)方法中的信号边界问题,实现了准确的EMD分解.     

正交设计在自回归分析中的应用

在D．D．C法的基础上，对门限自回归模型中门限值、滞后步长、各门限区间模型阶数利用正交设计方法寻优，计算工作量锐减，却可得到精度较高的预报模型．     

一种线性/非线性自回归模型及其在建模和预测中的应用

为提高模型准确性,在经典时序建模策略的基础上,提出了一种带有外部输入的线性/非线性自回归模型,并应用Weierstrass逼近定理推导出其一般表达式(GNARX),该模型允许带有多个外部输入以实现复杂系统的建模和辨识.针对该模型结构给出了其最小二乘参数估计方法,并采用结合建模误差、预测误差及模型复杂度的修正信息准则(AIC)确定最优模型结构.最后,将该模型应用于仿真数据和振动位移采样电流数据的建模与预测.结果表明,GNARX模型的建模和预测精度均高于AR,GNAR,ARX模型及BP神经网络模型,表现出良好的线性/非线性建模和预测能力,及较好的通用性和实用价值.     

门限自回归模型在喀斯特泉流量模拟中的应用

本文以山西龙子祠泉为例，在阐明泉域过界、确定喀斯特含水系统的补给、径流、排泄 条件的基础上，利用频谱分析及灰色系统理论中的关联度分析方法，提取泉的各种信息，然后建 立了能客观地描述泉流量动态的门限自回归模型．     

基于向量自回归模型的税务指标预测

资产负债率是检查企业财务状况的一个重要指标,它的预测是很多企业所关心的。由于影响资产负债率的因素很多,选取了4个影响资产负债率的线性主要因素。根据某公司两年的资产负债率数据,选择变量,建立向量自回归模型。对下一月份的资产负债率进行预测,取得了很好的结果,相对误差控制在1.5%以内。     

变参数自回归模型

对以往的灰色模型和自回归模型作了改进，给出了变参数自回归模型，并对其自激励型和自抑型系统内部作用变化进行了刻划。     

基于人工免疫与支持向量机的日用水量预测

鉴于城市日用水量受众多因素的影响和具有复杂的非线性特点,提出一种基于人工免疫与回归支持向量机的用水量预测模型,根据免疫学原理的阳性选择对样本进行聚类后,由于去除非同类信息的干扰,样本数量大为减少,样本信息得到提纯．把模型应用于城市日用水量预测中,通过合理选择核函数、敏感系数、惩罚因子和宽度参数,从实例分析可知,该模型具有建模速度快、预测精度较高的特点．     

基于小波的加外生变量部分线性自回归模型在石油价格预测中的应用

利用小波函数结合引入外生变量的部分线性自回归模型对WTI现货价格序列进行建模研究,并与部分线性自回归模型和加外生变量的部分线性自回归模型进行比较分析,结果表明：结合小波且加外生变量的部分线性自回归模型的预测精度较高,在石油市场价格预测中有较高的准确性.     

预测我国人口总量的具有外生变量的半参数自回归模型

由于现有人口总量线性预测模型不能理想地描述人口这一非线性问题,根据1952-2005年我国人口总量数据和GDP总量数据自身特点及建模的需要,首先对数据进行对数变换和差分运算得到平稳时间序列,然后将GDP总量这一外生变量的滞后量和人口总量的滞后量作为被解释变量建立了含有外生变量的半参数模型.利用RMSE法(即最小化拟合残差)来选择显著变量及最佳带宽,最后检验所建模型的随机误差项服从独立正态分布.结果表明所建模型能较理想地描述非线性问题,其预测精度与其它线性模型相比有了一定的提高.