基于时间序列的全国交易电量预测

本文根据2009年至2012年全国交易电量的月度数据,分别用时间序列分解法、温特斯线性和季节指数平滑法对2013年1-4月全国交易电量进行预测,并将两种预测法进行了对比分析。     

贵州省工业生产总产值的趋势分析和预测

以贵州省 1998年 - 2 0 0 0年工业生产总产值为依据 ,用时间序列的最小平方线性拟合数学方法对工业生产的长期趋势量化测定 ,并用自回归预测法对贵州省未来的工业生产值进行预测     

中国水稻纹枯病发生率预测研究——基于时间序列预测模型

该文以1960年~2007年中国水稻纹枯病发生率年度数据为样本,通过分析病害流行动态与周期特征,运用时间序列Logistic模型、自回归移动平均（ARIMA）模型和自回归AR模型进行预测,在此基础构建组合预测模型预测2014年水稻纹枯病发生率,预测结果与模型构建过程可以为相关研究提供借鉴参考。     

商品销量的趋势分析及预测

本通过分折一部分季节性商品销量的历史资料，以时间序列分折方法为基础，找到了一种对于季节性商品未来销量较为有效的预测方法，并以某城市的啤酒销售量进行实证分析。     

加权零阶局域法在网络舆论趋势预测中的应用

采集了某一时段国内某著名网站上针对某一指定话题的帖子,按时间周期构造了一个关于新增帖子数量的时间序列,利用混沌时间序列预测方法中的加权零阶局域预测法预测了该序列的变化趋势.仿真结果表明该预测趋势与实际趋势在短期内是基本一致的;短期预测误差明显小于长期预测误差.     

时间序列模糊滑动预测

在时间序列经典滑动预测基础上,给出了模糊滑动预测方法,并举例说明了它比传统的滑动预测有更强的修匀能力。     

基于ARIMA风电机组齿轮箱故障趋势预测方法研究

针对齿轮箱计划外停机和意外故障导致的风电机组安全运行问题,提出了一种基于ARIMA模型的故障趋势预测方法;方法可以处理具有非线性和非平稳性特征的齿轮箱运行状态监测数据,用以时间序列的自相关分析为基础的模型预测状态监测时间序列数据的趋势变化;选择生产现场采集到的齿轮箱油泵出口压力SCADA数据和运行实例验证了方法的有效性,实验结果的拟合效果令人满意;研究结果表明方法能够适应齿轮箱运行状态监测数据随时间的变化特征,反映出一定的运行状态变化趋势,具有较好的预测精度和较大的应用范围,对风电机组其他部件的故障趋势预测具有一定的应用参考价值。     

用EXCEL处理物理实验数据

用EXCEL实现了对物理实验数据有效位数的确定和按要求进行修约处理。在此基础上给出了建立计算机处理物理实验数据平台的思路。     

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。     

2003年经济发展趋势预测

<正> 一、2002年经济运行基本情况 2002年,面对复杂多变的宏观经济形势,全省经贸系统认真贯彻国家扩大内需等一系列方针政策,落实省委、省政府的各项工作部署,积极应对入世挑战,在深化改革、调整结构、开拓市场、扩大开放、优化环境等方面做了大量扎实有效的工作,使全省经济运行出现了一系列积极变化,主要经济指标均好于预期。全年国内生产总值达6163亿元,比2001年增长9.5％,比全国平均增速高约1.5     

基于趋势的实时量预测建模及并行实现

提出了基于趋势的预测思路，建立了基于趋势的实时量预测模型，利用高性能并行计算环境，结合并行处理技术将预测模型并行化，较好地解决了预测系统中数据量大、计算速度慢等问题。     

灰色时序组合模型的改进及高校报名趋势预测

剖析了高校报名人数时间序列数据的特点,发现其序列数据兼具趋势性和随机波动的特点,传统模型中的灰色时序组合模型拟和这类数据有一定的优势,通过实验发现该模型的误差还是较大的,对该组合模型在组合方式上进行了创新性的改进,为了检验模型,将其应用于高考报名的趋势分析,发现无论是模型的拟和精度还是预测能力都有了较大提高.     

EXCEL电子表格在光学实验中的应用

利用EXCEL电子表格来进行实验数据的处理,方便、快捷而准确。     

EXCEL电子表格在光学实验中的应用

利用EXCEL电子表格来进行实验数据的处理,方便、快捷而准确.     

商品销量的趋势分析及预测

通过分析一部分季节性商品销量的历史资料，以时间序列分析方法为基础，找到了一种对于季节性商品未来销量较为有效的预测方法，并以某城市的啤酒销售量进行实证分析。     

水文时间序列趋势分析方法初探

本文全面介绍了水文序列趋势性变化的常用分析方法,用陆水流域某站的年径流资料系列对各种方法的计算过程进行了说明,并对有关问题进行了讨论。     

道路交通安全趋势预测方法研究

道路交通安全趋势预测的目的是为了了解道路交通事故发展的未来状况,以便合理、及时地做出相应的决策和计划,避免工作中的盲目性和被动性,有效地控制各影响因素,达到减少道路交通事故的目的。从公安交通管理的实际需求出发,对比分析道路交通安全相关预测方法,提出基于非参数回归的道路交通安全趋势预测方法,使得预测结果更为符合实际发展趋势。     

新疆县域经济发展水平差异趋势分析与预测

区域经济差异是区域经济学研究的核心内容之一。本文采用趋势外推预测法和时间序列分析预测法对新疆县域经济发展水平的绝对差异和相对差异的变化趋势进行了预测，结果表明．绝对差异在。十五”期间会有较大幅度的扩大．扩大幅度大致会在50％以上；相对差异在“十五”期间会有较大幅度的扩大，扩大幅度大致在10％以上。政府与社会各界都应该对县域经济发展水平差异扩大的态势和趋势加以重视。     

关于时间序列预测法的探讨

时间序列预测法是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律的统计方法.本文给出了时间序列模型的模式识别和实现方法,建立了能够比较精确地反映时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型,具有一定的自适应性,能更好地预测实际问题.     

基于人工神经网络的高考扩招趋势预测研究

高考扩招系统足一个“黑箱”,各因素问是否存在因果关系还很模糊,基于人工神经网络自身的特点,采用BP模型,借助MATLAB语言对高考扩招系统进行预测研究．通过对历史数据的处理、程序的设计、网络的训练等进行分析,最终预测出中国未来20年高等教育发展的趋势,为国家相关政策的制定提供参考依据．