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ARIMA模型的中国消费者价格指数时间序列分析

依据CPI能反映与居民生活有关的商品和劳务价格变动的宏观经济指标,借助EVIEWS软件,采用1990年1月至2009年11月中国消费者价格指数的月度数据,建立乘积季节ARIMA时间序列模型,并分析了中国消费价格指数随时间推移的变化规律。研究结果表明:中国消费者价格指数的发展变化情况具有明显的趋势性和季节性。根据这一结果,结合现实提出建议,希望政府能在制定政策时要遵循客观的原则。     

基于ARIMA模型的我国粮食产量时间序列分析

本文介绍求和自回归于移动平均模型ARIMA（p,d,q）的建模方法。基于1978-2009年我国粮食生产总量的数据分析与预测,并用Eviews软件完成建模过程。通过两个模型预测效果的比较,结果表明,平滑ARIMA模型比ARIMA模型预测的准确度大大提高。     

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。     

一种基于Hilbert-Huang变换和ARMA模型的时间序列预测方法

提出了一种基于Hilbert-Huang变换和ARMA模型的时间序列预测方法。采用Hilbert-Huang变换将原时间序列分解成若干个平稳的固有模态函数分量,求出每一个固有模态函数分量的瞬时频率和瞬时幅值,然后对每一个固有模态函数分量的瞬时频率和瞬时幅值序列建立ARMA模型,最后通过合成得到原时间序列的ARMA预测模型。实验结果表明,此方法可有效地应用于非平稳时间序列的预测。     

基于ARIMA模型的时间序列数据挖掘方法改进

ARIMA模型是一种很重要的时间序列数据挖掘模型,但是这个模型往往只是对某个时间点进行研究.事实上一段时间往往影响未来的预测结果,就ARIMA模型的数据挖掘方法进行改进,并用美国IT界的股票价格数据对改进的模型进行了实证分析.结果显示改进后的模型与未来股票价格的预测更加准确.     

Huang变换在地震波信号纠偏中的应用

一种新的信号处理方法Huang变换能够提取信号的均值或趋势，而对地震加速度记录进行二次积分得到较长时间内的位移时程会“飘离”零线，据此通过Huang变换后固有模态函数分量信息重构推导Huang变换在地震波信号纠偏中的原理．为了验证其应用性，从波形、反应谱和结构位移反应进行实例比较分析，结果得出Huang变换在地震波信号纠偏中有一定的应用前景。     

基于ARIMA模型的国内旅游人数预测研究

以我国1985—2005年各年的国内旅游人数为例,运用计量经济学软件Eviews建立时间序列模型ARIMA(p,d,q),并对未来五年内国内旅游人数做出预测,结果表明预测结果满足精度要求,具有较强的实用性。     

基于ARIMA模型对我国第三产业生产总值的分析及预测

第三产业的兴旺发达已成为全球性的经济发展趋势,成为现代经济的一个重要特征。本文通过时间序列模型对我国第三产业生产总值的变化趋势做出了分析及预测,并给出相应建议。     

ARIMA模型在重庆市能源消耗量预测中的应用

能源是人类赖以生存和发展的重要物质基础,对经济的快速发展和人们生活水平的大幅度提高起着无可取代的作用,随着经济的发展人们对能源的需求日益增多,由于地球上的资源是有限的,对未来能源消耗量的准确预测显得尤为重要;运用ARIMA模型对《2013重庆市统计年鉴》中重庆市1981-2012年能源消耗量数据进行分析,结果显示:ARIMA(2,3,2)模型预测未来的结果较为准确,为重庆市资源消耗量提供了可靠的依据。     

基于小波包变换的时间序列模型模态参数识别

提出了基于小波包变换的时间序列模型结构模态参数识别方法.该方法以线性的离散时间序列方程为基础,对结构的振动响应数据进行小波包变换分解,利用小波包函数的正交特性,建立量测点间的离散化运动方程,最后利用该离散化运动方程的系数矩阵,估算结构的模态参数(自振频率、阻尼比与振型).用数值模拟算例对此方法进行了验证,并与随机子空间识别方法结果进行了比较.结果表明,该方法可以正确地识别出结构的模态参数.     

基于ARIMA模型的我国对外出口总额发展趋势预测

近年来,我国的出口总额平均年增长率已经超过了GDP的发展速度,这体现出了我国对外贸易事业迅速发展。文章应用ARIMA模型,借助EVIEWS软件建立了我国1992年至2006年出口贸易总额变化的ARIMA预测模型,并对我国07年出口贸易的发展情况作出了预测。     

基于变换的时间序列相似性分析

为了解决时间序列相似性比较问题,采用从时间序列的直观特征分析入手进行定义的方法,定义了具体的基于变换的时间序列的相似性,并分析了良好的时间序列变换函数所应具备的性质,讨论了一些有代表性的基于变换的时间序列相似性的定义和分析方法,对这些方法的基本思想加以提炼和总结,并讨论了这些方法的优、缺点,为基于变换的现代时间序列分析方法研究提供了较为完整的成果概览。同时,提出了借助变换函数来对时间序列的相似性进行定义的方法,为进一步做好时间序列相似性的比较工作提供了具体方向和理论依据。     

基于ARIMA模型的黄金价格实证分析

本研究以2011年10月至2014年2月的上海黄金交易所黄金Au100g每日的加权平均价为例,以时间序列的相关理论为基础,建立ARIMA(2,1,0)模型对黄金价格的走势进行实证分析,并对2014年3月至2014年5月的数据进行短期预测.实验结果表明,ARIMA(2,1,0)模型能够比较准确地刻画黄金价格的动态走势,这为中国黄金投资者更好地预测黄金市场的行情提供了一个可行的方法,也为他们理性地投资黄金提供了一个理论依据.     

小波分解和ARIMA模型相结合的短期风速预测

风速时间序列的非平稳性使得对其预测比较困难。论文首先对风电场的小时平均风速数据采用基于传统的滚动时间序列模型进行短期预测,针对原始序列的非平稳性和异常点的干扰,利用小波分解理论对原始风速进行小波分解与重构,然后对重构后的概貌部分和细节部分分别采用ARIMA模型进行预测,累加结果得到未来时段的预测风速,经比较分析可知,小波ARIMA模型的预测效果优于传统的滚动时间序列模型的预测效果。     

人民币汇率的ARIMA模型的预测

本文在简要介绍时间序列模型的基础上,使用美元/人民币的日汇率值进行实证研究,建立相应的ARIMA模型。并试图将此模型应用于汇率的短期预测,并对其预测效果进行评价。     

季节ARIMA模型在我国肺结核发病率预测中的应用

目的探讨应用季节ARIMA模型对我国肺结核发病率进行预测的可行性.方法对我国2005年1月-2010年12月肺结核逐月发病率建立季节ARIMA模型,并对预测效果进行评价.结果 ARIMA（3,1,0）×（0,1,1）12模型很好地拟合了既往数据,对2011年1月-9月发病率的预测值符合实际发病率变动趋势.结论季节ARIMA模型能很好地模拟我国肺结核发病率的变动趋势,将其应用于肺结核发病率预测是可行的.     

基于ARIMA模型的风电场短期风速预测

目前,风力发电的并网规模越来越大,但是鉴于风力发电特有的间歇性和随机性的特点,难免会对电力系统的稳定运行和电能质量造成巨大影响,也就限制了风电的发展速度与规模。对风力发电场的风速进行中、长、短期的预测可以在一定程度上有效的解决该问题,依据风速序列的自相关性以及时序性,本文提出了一种基于时间序列分析的风电场短期风速预测ARIMA模型,重点讨论了建模的过程、模型的识别、模型的定阶和模型参数的估计。最后结合风电场实际,对比于持续法预测给出了相应的预测结果和误差分析,验证了所提出的ARIMA模型用于风电场风速预测的可行性。