二次移动平均模型在经济预测中的应用

利用二次移动平均模型,引入均方拟合误差最小的原理确定出时段数N,对国民经济总收入、人口数量等项目进行了预测。     

移动平均线在市场预测中的改进

在证券投资的二级市场上，把一天营业时间分成八个时间单位，利用新的移动平均法加权公式算出当天收盘价格取代原有的移动平均法中的收盘价进行一次移动平均，在市场预测中得到的数字比较精确，并在此基础上建立了其二次、三次移动平均法的预测模型．     

移动平均法在公安情报分析中的应用

移动平均法是通过平均和移动的平滑作用消除数据中异常干扰的一种数据分析方法,它与公安情报的定量研究有着十分密切的联系。作为一种现代数据分析的手段,通过对过去的数据变化的观察,不仅可以对现状提供背景分析,而且对今后的趋势作出较为准确的判断预测。因此比较适合短期预测,而不宜用于长期预测。     

移动平均法计算企业职工养老金替代率的JAVA实现

影响养老保险基金收支平衡的主要因素之一是替代率.采用移动平均法得到企业职工平均工资的趋势值,并结合养老金计算的经验公式,用JAVA程序实现了养老金替代率与收支平衡点的计算,为国家确定养老金的目标替代率和养老保险制度的改革提供了理论依据.     

基于Weibull分布的超高压变电站二次设备寿命预测

针对超高压变电站二次设备检修科学依据不足的问题,给出了一种基于Weibull分布的二次设备寿命预测方法.在对二次设备运行状态信息分析的基础上,建立了超高压变电站二次设备寿命预测模型.在该寿命预测模型中,对表征二次设备各功能模块运行状态信息进行了分类,通过二参数Weibull分布模型得到了超高压变电站二次设备的剩余使用寿命,并进行了实例分析.结果表明,基于Weibull分布的寿命预测模型能够实现超高压变电站二次设备剩余使用寿命的预测,为超高压变电站二次设备的维护和检修提供了依据.     

基于模型预测控制的孤岛微电网频率二次控制策略

在多逆变器并联的孤岛微电网系统中,由于线路阻抗以及负荷分布不均等因素的影响,采用传统的下垂控制会导致稳态下系统频率偏离额定值.为了消除频率偏差,通常采用分层控制方法,但二次层中采用PI控制无法解决不确定通信延时对系统稳定性的影响.为此,在分层控制的基础上,提出了一种基于模型预测控制的孤岛微电网频率二次控制策略,在二次控制系统设计中采用模型预测控制方法,以此解决不确定延时对系统频率的影响;并采用小信号模型和参与因子分析系统的稳定性.最后,通过Matlab/Simulink仿真验证采用所提控制方法的分层控制系统对不确定延时具有较强的鲁棒性,验证了所提控制方法的有效性和可行性.     

移动平均市场预测的探索

在原有移动平均线的理论基础上,把一天分成四个时间单位,并利用加权公式算出当天收盘价格H取代简单算术移动平均中的收盘价S进行一次移动平均,在此基础上建立了其二次、三次移动平均法的预测模型。     

基于二次移动单元的边界点法解弹性力学问题

边界点法是一种结合基本解法和边界元法二者优点的新的边界型无网格数值方法.将边界点法推广到弹性力学问题的数值求解中,在边界点法原有的常数移动单元基础上,引入了二次移动单元,解决了后处理过程中由于近奇异性而产生的边界附近应力的计算精度问题以及薄壁构件的分析问题.用改进的边界点法对弹性力学平面问题的典型算例进行了分析,结果表明数值解与精确解吻合良好.     

基于二次组合的特征工程与XGBoost模型的用户行为预测

特征构造的难题在数据挖掘过程中一直存在,传统固化的特征工程对于业务场景千变万化的数据挖掘任务所带来的效益十分有限,因此解决特征工程的特征构造问题已经成为数据挖掘的瓶颈之一;尤其在机器学习算法快速发展的情况下,特征逐渐成为模型中急需重视的部分。基于电商平台的用户行为数据,在原有特征群的基础上提出了二次组合统计特征的构建方法。利用二次交叉衍生出丰富而又切合业务场景的特征群,同时结合两种滑动窗口的方法,分别是定长滑动窗口获取更多的训练样本,变长滑动窗口获取具有时间权重的训练特征,以此来最大限度地还原出用户真实的行为习惯。最后,使用不同的特征组合结合降维的方法建立对照检验模型;并利用线性的逻辑回归模型、线性支持向量机以及树模型极端随机森林与XGBoost对模型进行交叉验证。结果表明,组合特征在树模型的算法中得到了非常好的表达效果;而且无论在线性模型还是树模型中衍生特征群模型的F1值都优于基础特征群。     

基于指数移动平均的无线层析成像算法

为提高无线层析成像（RTI）算法在多径环境下对运动目标的跟踪精度,降低多径效应对信号变化的影响,引入指数移动平均（EMA）作为无线层析成像中衡量信号变化的参量.采用长时EMA作为基准,无需事先测量待测区域的背景信息.进行了室外穿墙和室内多径环境的单运动目标跟踪实验,与SRTI和KRTI比较,结果显示基于指数移动平均的RTI算法跟踪误差小于其他算法,而算法耗时没有明显增加.      

基于混合自回归滑动平均潜周期模型的短期电价预测

应用混合自回归滑动平均潜周期模型对短期电价序列进行了预测.对消除了趋势影响的电价序列,经离散傅里叶变换转换为复值潜周期模型,采用一种简单的周期图检测方法计算电价序列的周期特征参数.为了计及历史信息对当前状态的影响,采用自回归滑动平均模型拟合残差随机分量,采用赤池信息准则确定模型的阶数,参数则由矩估计得到.该模型不要求预先假设电价序列的周期尺度,周期的个数和大小由模型计算确定,方法简单.采用美国宾夕法尼亚、新泽西、马里兰电力市场的实际电价数据对模型进行了检验,验证了模型的有效性.     

对存货核算“移动加权平均法”的认识

存货是企业在生产经营过程中为销售或耗用而储存的各种有形资产，企业可根据自身生产的经常性特点及计价方法的适用性而采用不同的存货计价方法。移动加权平均法的核算结果是最准确的，可以使管理者以最快的速度了解最近期的存货结存成本。移动加权平均法在实际工作中最常遇到的问题为“红出库”带来的影响。     

基于小波分析和ARIMA模型的交通流预测方法

针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;采用综合自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型对交通流进行预测;并对实测交通数据进行验证分析.结果表明,该方法具有较高的预测精度,可用于交通流的实时动态预测.     

中国农村劳动力转移的计量研究

农村剩余劳动力转移关系到中国全面小康社会的建设，文章主要使用计量方法，研究了自新中国成立以来农村劳动力转移与经济发展变量之间的相互关系，得到以下结论：1)农业劳动力与农业增加值是反方向变化；2)工业化与城镇化发展是劳动力转移的动力；3)第三产业是吸纳农村剩余劳动力的主要产业．     

一种确定自回归滑动平均模型最小阶次的新方法

针对经典Akaike信息准则(AIC)在模型定阶时缺少阶次范围下界而引起的模态遗漏问题,根据稳态图和AIC准则,提出了一种自回归滑动平均模型在模态参数辨识中的定阶方法.该方法先利用稳态图能够鉴别真假模态的特点,进行各阶模态频率的估计和均值的求取,进而根据模态稳定性判定准则计算出阶次范围下界,最后利用AIC准则确定最优的模型阶次.仿真结果表明,与经典AIC准则相比,所提出的方法定阶后进行模态参数的辨识,不仅识别出了经典AIC准则遗漏的第3阶模态参数(误差为0.18%),而且使第1、2阶模态参数的精度分别提高了2.31%和6.31%.对悬臂梁的模态实验结果表明:该方法不仅辨识出了经典AIC准则遗漏的第1阶模态参数,使其误差仅为0.62%,而且也大大提高了其他各阶模态参数的精度.     

非同分布NA列滑动平均过程的完全收敛性

根据Li等(1992)建立的i.i.d.随机变量序列滑动平均过程的若干极限结果,建立关于非同分布NA列的滑动平均过程的完全收敛性.