ARIMA模型与指数平滑法对山东省GDP的实证分析

文借助Eviews6.0和Excel软件,建立了ARIMA(1,2,1)预测模型和三次指数平滑预测模型,对山东省1978年到2010年国内生产总值(GDP)数据进行分析,并对2011年到2013年的GDP进行预测。结果表明,ARIMA模型预测结果与真实值相比平均相对误差小,结果更为精确,基本符合事实。因此,选择ARIMA(1,2,1)模型作为最优模型为有关部门制定经济发展战略、经济发展规划提供重要依据。     

指数平滑法及其在负荷预测中的应用

指数平滑法是电力系统负荷预测的主要方法之一,该方法的准确性取决于平滑系数α.对采用厚近薄远原则与远近相同原则优选α进行对比研究,结果表明采用厚近薄远原则优选α有更好的结果.在此基础上,结合相关分析,给出了厚近薄远的具体方案,并给出了负荷预测的具体实例.     

季节性指数平滑法在城市用水量预测中的应用研究

针对季节性平滑指数方法对于异常数据适应能力较差的特点,对该方法进行优化改进,建立更加可靠的数据模型,并通过实际监测数据检验,得出改进后的季节性平滑指数法在北方地区预测用水量具有更高的精度,满足给水系统的仿真要求。     

一次指数平滑模型预测法及实际应用

本文分析了一次指数平滑模型预测法的计算原理、计算方法及其应用,该方法有易掌握、易操作、计算方法呈规律性等特点,在日常生活、生产及统计工作的预测研究中具有极其重要的作用,用Turbo c等计算机语言设计成程序后,可广泛应用于研究工厂生产的发展趋势,并对今后产值进行预测。该方法具有较高理论和应用价值。     

基于平滑指数模型的某地区私家车保有量预测

通过分析某地区近几年的私家车保有量的变化趋势,利用平滑指数模型对某地区私家车保有量的预测,从而为私家车保有量的决策提供参考。     

组合预测方法在重庆市GDP预测中的应用

GDP是国民经济发展的一个重要衡量标准,对其进行准确地预测非常重要;以重庆市为研究对象,基于统计数据,应用时间序列分析中的指数平滑法和ARIMA模型以及组合预测模型分别对2015—2020年重庆市的GDP进行了预测,并进行对比分析;研究结果表明:3种方法的误差均较小,但组合模型预测精度更高,重庆市未来几年的GDP年增长率将维持在10%左右。     

指数平滑法在建安工程总成本趋势预测中的应用

本文针地建安工程成本的特点，结合实例，探讨彩二次指数平滑预测模型对建安工程总成本趋势进行预测，以期对建筑施工企业实行成本前馈控制具有借鉴作用。     

应用指数平滑技术预测边坡位移

应用趋势型指数平滑模型根据其观测值的数据特点（具线性趋势）,选取趋势型二次指数平滑的线性 预测公式和相应at,bt的计算公式及合适的平滑系数值进行计算,预测了某市滑坡区５号监测点的位移量。预 测结果表明,该方法应用于斜坡变形位移的预测,可使预测值与实际位移值之间的误差很小。     

指数平滑预测法的运用

指数平滑预测法是用指数折扣加权平均的方法对一个动态数列进行递推预测的方法,在经济管理中有广泛的应用。本文着重研究了平滑系数α值和初始值S_0的确定问题,并以实例说明指数平滑预测法的运用。     

灰色模型在地区 GDP 预测中的应用

采用灰色系统法，建立灰色经济预测模型，利用最小二乘法确定模型中的参数，并用建立的模型对山东省潍坊市2013-2015年的GDP进行预测，分别为2013年42．79 h亿元，2014年48．66 h亿元，2015年55．32 h亿元．分别比上一年增长20．8％，13．7％和13．69％．对误差的计算显示模型的相对残差不超过3．57％，模型精确度较高．     

三次指数平滑模型在短期铁路旅客发送量预测的应用

本文主要介绍了三次指数平滑预测法、的数据原理及在短期铁路旅客发送量预测中的应用,并利用Excd进行建模,分析该方法在数据拟合、预测方面的适用性。最后本文以某企业城际列车旅客发送量为对象,对该预测方法进行实例说明。     

自适应动态三次指数平滑法在交通预测中的应用

针对传统三次指数平滑法预测模型中平滑系数固定不变、难以跟踪时间序列随时间变化的因素、无法反应不同时间段历史数据对预测结果的影响等缺点,提出了一种改进的动态三次指数平滑法.该方法通过误差平方、最小原则和地毯式搜索算法来获得动态调整的平滑因子,对波动范围较大且呈非线性变化规律的数据有很强的适应性.将自适应动态三次指数平滑法与SARIMA模型、三次指数平滑法进行对比,由铁路旅客发送量的仿真实例分析结果可知,自适应动态三次指数平滑法能更好地适应时间序列的变化趋势,具有良好的预测精度.     

指数平滑技术在重庆市煤炭需求预测中的应用

指数平滑技术是进行预测决策的有效方法．以实际数据为基础,结合重庆市近年来煤炭实际消耗量数据的特点（具线性趋势）,建立了重庆市煤炭需求量的趋势型二次指数平滑模型,并研究了指数平滑模型在重庆市煤炭需求预测中的应用．结果表明,预测值与实际消耗量之间的误差很小,说明此模型可很好地应用于煤炭需求的中短期预测,为重庆市能源决策提供可靠的依据．     

利用指数平滑法预测经济变量

在对某经济变量预测中，采用了霍尔特-温特斯指数平滑法和利用季节指数修正二次指数平滑值方法，从中选择一个误差小、精度高、令人满意的预测法。     

指数平滑系数的优化研究

通过对指数平滑系数的研究,提出了平滑系数的优化确定方法;并将优化后的指数平滑系数在我国煤炭产量的预测中得以验证.     

ARIMA与指数平滑在区域高等教育规模预测中的比较研究

文章利用在校学生数作为区域高等教育规模指标,建立了基于四川省高等教育在校学生数据序列的ARIMA和指数平滑预测模型,并进行了比较,得出最优模型为ARIMA(2,1,5)模型;用此模型对四川省2013-2015年高等教育在校学生数做出了预测。结果表明,四川省高等教育在校学生数在近三年内仍会增长,但增长速度趋于缓慢,到2015年末,四川省高等教育在校学生数约为1163100人。     

指数平滑模型的新构思

从二次指数平滑模型着手，针对现有指数平滑模型存在的平滑初值难以确定，平滑参数难以选取等问题，提出避免选取平滑初值的修正二次指数平滑模型，以及用斐波那契算法优选平滑参数的方法，预测了江苏省２０００年的农业总产值，结果表明预测精度有所提高，针对二次指数平滑模型的新构思对其它指数平滑模型同样适用。     

Box-Jenkins法在广西GDP预测中的应用

利用Box-Jenkins方法对1950至2004年广西国内生产总值进行了分析,建立了ARIMA模型,检验结果表明该模型有较好的预测效果.并把广西全社会固定资产投资额作为回归项引入到ARIMA模型中,由此建立了ARIMAX模型,从而进一步提高了模型的预测效果.     

基于指数平滑法的京包线铁路客运量预测

铁路客运量预测是编制旅客运输计划的基础,也是铁路技术设备改造的重要依据。铁路客运量预测的方法有多种,利用时间序列法中二次指数平滑模型,结合京包线近几年旅客发送量调查数据,通过时间序列趋势变化分析,计算得出2012-2013年旅客发送量,为科学规划京包铁路发展提供理论依据。