基于网络搜索和CLSI-EMD-BP的旅游客流量预测研究

准确的旅游预测对于旅游政策制定当局和游客都具有重要意义,可以帮助资源的合理配置并避免拥堵事件和游客滞留事件的发生.为了提高旅游预测的准确性,本文考虑噪声在预测中的干扰,提出一种基于网络搜索的CLSI-EMD-BP预测模型.该模型首先利用CLSI方法对网络搜索数据进行指数合成,并利用EMD对序列进行噪声处理,将高频噪声从原序列中分离,再利用去噪处理后的网络搜索数据对旅游客流量进行预测.实证分析以九寨沟为例对预测期内未来22周旅游客流量进行预测发现,基于网络搜索的CLSI-EMD-BP预测误差显著低于时间序列、网络搜索和BP神经网络三个基准模型.该结论一方面说明了本文预测模型的改进作用,另一方面也表明了噪声处理在预测中的必要性.     

我国6大境外客源市场旅游本底趋势线的建立

提出了旅游本底趋势线的概念,并依据1984年～1996年客流量统计数据,建立了日本、美国、英国、德国、法国和澳大利亚6大境外市场来华旅游的本底趋势线;利用本底线延伸的预测功能,预测了6大境外市场未来4年的变化趋势.     

一个客运复合交通网动力学模型

建议了一个包括公路、铁路、河流航运以及航空客运的复合客运网动力学模型。模型认为网络的节点（城市）数固定,节点之间的连边（某种交通工具的车次）数增加。加边的概率依赖于两个城市之间该种交通工具的客流量（边权）以及两个城市的点权（GDP和人口）,并且客流量与GDP、人口之间存在一定的关系。由此模型进行数值模拟得到的网络拓扑统计性质与实证结果基本符合。     

羊群效应的新测度指数及其对我国股市波动的预测作用研究

羊群效应作为一种典型的市场投资者行为异象，极易对股票价格波动形成影响.因此，在已有羊群效应测度方法基础上，提出了一种新的羊群效应测度指数，并以我国上证综指为样本，运用广义自回归条件异方差混频数据（GARCH-MIDAS）模型实证检验了该指数对上证综指波动率的影响及预测作用，并与多种常用的同频数据GARCH族模型和纳入经济政策不确定性指数（EPU）的波动率模型进行比较分析.实证结果表明，相对于EPU指数，纳入新羊群效应指数的GARCH-MIDAS模型具有更显著的样本内参数估计结果，同时可以更好地解释上证综指波动的长期成分.进一步，模型信度集合（MCS）检验和预测方向准确性（DoC）检验结果表明，纳入新羊群效应指数能够显著提高模型对我国股市波动率的样本外预测精度.最后，采用不同样本外预测天数、不同损失函数、不同滞后期预测以及基于深证成指样本的各种实证结果进一步证实上述结论的稳健性.     

弱化缓冲算子对GM(1,1)模型的预测效应及适用性

在GM（1,1）模型预测中,缓冲算子能有效处理含有冲击扰动因素的原始数据,改善模型的预测效果. 本文在系统分析缓冲算子对GM（1,1）预测作用过程的基础上,提出了GM（1,1）模型的预测效应以及缓冲算子适用性的评价准则. 选用典型的6种弱化缓冲算子对河南粮食产量数据分长序列、宽间距序列和短序列三种情况进行了模拟计算分析. 确立了不同算子对GM（1,1）模型预测产生的效应及其适用范围,并选用具有类似特征的其他数据序列验证了研究结果的有效性.     

MGM(1,n)灰色模型及应用

提出多变量灰色模型（ｍｕｌｔｉ－ｖａｒｉａｂｌｅｇｒｅｙｍｏｄｅｌ）—ＭＧＭ（１，ｎ）模型，它是单变量的ＧＭ（１，１）模型在多变量（ｎ元变量）情况下的自然推广。通过对国有建筑施工企业就业人数和城镇集体建筑施工企业就业人数的建模和预测，表明ＭＧＭ（１，ｎ）模型的精度高于分别单独使用的ＧＭ（１，１）模型的精度.     

含季节性虚拟变量的GM(1,1)模型及其应用

针对GM（1，1）模型难以准确预测季节性时间序列的问题，本文将季节性虚拟变量作为灰作用量引入传统GM（1，1）模型中，提出了含季节性虚拟变量的GM（1，1）模型（简记为GMSD（1，1））.在GMSD（1，1）模型定义型和白化型的基础上，推导了GMSD（1，1，x⁽¹⁾）模型、GMSD（1，1，x⁽⁰⁾）模型、GMSD（1，1，b）模型、GMSD（1，1，exp）模型、GMSD（1，1，C）模型等五种派生型GMSD（1，1）模型，构建了季节性虚拟变量GM（1，1）模型群.同时利用粒子群算法对GMSD（1，1）模型和GMSD（1，1，exp）模型中的解析式进行最优化求解.最后以中国水力发电量的季度数据为例，验证了含季节性虚拟变量的GM（1，1）模型及其派生模型的有效性和优越性.结果表明：相较于传统GM（1，1）模型，引入季节性虚拟变量的GMSD（1，1）模型及其派生模型更能准确地描述系统特征序列的季节性波动和周期性变化特征.     

全连通航线网络和枢纽航线网络的比较研究

以网络利润最大化为目标,分析了几种网络模型参数对全连通航线网络和枢纽航线网络中航班频率、客流量以及单航班座位数的影响.基于相同的网络模型参数,对全连通航线网络和枢纽航线网络中的航班频率、客流量、直达票价、单航班座位数之间的关系进行了研究,结果发现枢纽航线网络中的航班频率、直达客流量和直达票价分别大于全连通航线网络中的航班频率、直达客流量和直达票价,但是不能确定两种航线网络中单航班座位数之间的大小关系.     

初始条件自适应优化的ANGM(1,1)模型及其应用

少数据、贫信息的非等间距序列预测建模是灰色系统理论的重要内容之一，也是现实工程应用中经常遇到的难题.本文基于自适应优化的初始条件，构建了ANGM（1，1）优化模型.首先，在对已有初始条件优化的非等间距GM（1，1）模型缺陷分析基础上，设计出新型的初始条件自适应优化方法.该方法依据1-AGO序列各时点分量的实际值构建权重分配方程，既保证每个时点信息的充分利用，又自适应调整新旧信息的权重大小.然后，根据建模序列的特征，给出时间参数求解的两个准则及其推导公式，进而构建优化模型.最后，分别利用单调和波动两种特征的实际案例数据，构建4种初始条件优化模型，结果显示本文模型预测效果最好，表明本文模型的适用性和稳定性.     

基于神经网络的非线性时间序列预测方法研究

本文提出了一种基于神经网络进行非线性预测的方法，对ＢＰ模型应用于非线性预测了较详细的研究和探讨，应用该方法对经典非线性时序信号进行预测，并与传统预测方法（ＴＡＲ预测法）效果进行了比较，结果证明神经网络预测方法（ＡＮＮ预测法）具有十分明显的优势。     

粗正交小波网络及其在交通流预测中的应用

基于交通流预测的特点和输入向量的主成分分析方法,把粗集理论与正交小波网络相结合,给出了一种基于粗集的正交小波网络交通预测模型,并成功应用于城市交通流的实时预测.粗正交小波网络具有极强的鲁棒性,可以有效克服季节、天气等随机因素对交通流量预测性能的影响;主成分分析方法解决了正交小波网络多维输入时的维数灾难.实验结果表明,该模型的预测精度和收敛速度明显优于常规BP网络和小波框架神经网络,对交通流量等预测问题具有较高的应用价值.     

基于VMD的中国出口集装箱运价指数分析与组合预测

基于分解-重构-分项预测-集成思想,通过优选分解方法、优化重构方法、优选预测方法及合理选择集成方法等途径,构建了基于变分模态分解(VMD)的组合预测模型,对中国出口集装箱运价指数(CCFI)进行了预测,分析了CCFI波动特性及经济内涵.首先,选用VMD将运价指数序列分解为多个模态分量;其次,采用C值优化的FCM算法将模态分量重构为高、中、低频和趋势项,通过波动特性分析挖掘了重构项蕴含的短期市场不均衡因素、季节因素、重大事件及市场供需等经济内涵;再次,构建了基于数据特征分析的预测模型优选方法,进行了重构项预测;最后,将重构项预测值相加集成,分析了预测效果.实证结果表明,构建的组合模型预测效果优于BPNN、SVM、ARIMA等单一模型、EMD组合模型及未优化的VMD组合模型,较好地体现了CCFI外在波动特征与内在经济意义.     

扎龙湿地发展趋势的ARIMA分析

湿地面积发展模型不仅是非平稳序列,而且是非发散的季节周期相关序列,季节序列的特点是季节时滞处强相关。应用非平稳时间序列分析扎龙湿地面积演化动态,可有效地剔除用于预测的历史数据中的野值及奇异点,修正了预测结果,对湿地面积演化有较好的解释能力,利于建模和预测。结果表明,该方法用于湿地发展面积预测建模速度快、预测精度高,是一种行之有效的方法。图4,表3,参3。     

短时交通流预测FSMSVR模型

针对城市道路短时交通流的复杂非线性特点和以往的预测仅考虑典型交通条件（无交通事故等突发事件）的现状,结合交通流的特征,提出了一种有限状态机支持向量回归模型（finite state machine of support vector regression model,FSMSVR）的短时交通流预测机制. 通过线性回归算法和指数平滑算法划分交通流状态,根据各状态特点结合支持向量回归算法建立有限状态机工作机制,实现涵盖典型和非典型交通条件的短时交通流预测. 通过实验例证,对比了FSMSVR模型和传统SVR模型对城市道路6min交通流的预测,研究结果表明,该预测机制能够提高预测精确度,在非典型条件下有着较好的预测表现.     

基于组合预测的装甲装备器材需求确定

为提高装甲装备器材需求预测的科学性,设计基于组合预测的器材需求确定方法。首先明确组合预测模型的构建流程与具体步骤,引入预测有效度理论,以评估模型的预测有效度。其次优化了关联面积法,实现组合预测模型中构成单元权重的动态配置,为模型滚动式更新及最终确定奠定基础。算例分析过程表明,基于组合模型的预测不仅能够提高局部器材需求预测的准确性,而且能够提升整体预测过程的稳定性。     

基于保障活动流程的保障设备需求量计算模型

为解决装备研制阶段保障设备数量预测过程中输入数据难得到、预测精度不高的问题,建立了基于保障活动流程的保障设备需求量计算模型。模型以研制阶段保障系统建模和保障分析数据为输入,分析并计算了功能分析框图中底层保障活动对保障设备的平均需求量和最大需求数量。然后,由功能分析框图中各层保障活动的流程逐层向上汇总得到其顶层保障功能的保障设备需求,进而算得站点内保障设备的配置数量。最后,给出一个歼击机外场保障设备需求量的算例验证了模型的合理性与工程适用性,能够为研制部门预测保障设备数量提供有效的理论与技术支持。     

基于TEI@I方法论的通货膨胀问题分析与预测

基于TEI@I方法论提出了通货膨胀预测的研究框架.首先对通货膨胀的相关影响因素进行了分析,然后建立了因子预测模型、ARIMA模型、向量自回归模型以及马尔可夫状态转移模型,并分别进行了预测.然后采用Boostrap方法进行了集成,得到了每种预测方法的权重,并利用载止2007年12月的数据对2008年的月度通货膨胀率进行了集成预测,实证结果表明新的集成方法使预测结果更为稳定.     

我国交通运输业中旅客运输计量模型的研究

我国交通运输业中旅客运输计量模型的研究欧国立（北方交通大学经济学院，北京１０００４４）ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＰａｓｓｅｎｇｅｒＴｒａｆｆｉｃＦｏｒｅｃａｓｔｉｏｎＭｏｄｅｌｉｎＣｈｉｎｅｓｅＴｒａｎｓｐｏｒｔＵｎｄｅｒｔａｋｉｎｇＯｕＧｕｏｌｉ（...     

基于动态组合残差修正的预测方法

本文建立了一种基于残差修正的组合预测方法,并基于该方法证明了针对多个单一的预测方法根据其在某个时间段的相对预测误差的大小选择组合选项可以进一步提高预测精度.提出了针对不同时间段可根据各种单项预测模型的相对预测误差的大小动态选取相对预测误差最小的两种模型构成组合残差来修正基本方法的预测误差,以提高预测精度.最后通过实际空调负荷预测对其进行了验证,结果表明这种动态组合残差修正的预测方法相对于基于多个固定单一预测方法的组合预测方法,可以进一步改善预测效果.