云模型在商品月销售量预测中的应用

针对营销企业商品月销售数量变化不定的难点,提出了基于云模型的商品月销售量的预测方法。根据云规则发生器计算云模型的数字特征值和所需数目的云滴,来预测未来商品月销售数量。云模型预测解决了预测数据的模糊性和随机性问题。实验结果表明,和基于时间序列季节预测方法相比,采用云模型预测的结果更准确,对企业的销售预测具有现实意义和参考价值。     

积分季节ARIMA模型和太阳黑子月数据的时序模型

本文提出积分季节ARIMA模型,并以之对太阳黑子月数据建立模型,进行分析和预测,取得良好效果.     

月电量需求预测的组合时序模型算法

电力、电量需求预测，是电力系统计划管理的重要内容和手段之一。用组合时序模型法，预测了某地区未来（１９９５～１９９７年）３６个月的供电量。经１９９５．１～１９９６．４共１６个月实际供电量检验，预测值的相对误差均在合理的范围内。预测结果，为该地区电力系统工程的规划、电网的发展、经济运行等方面，都提供了科学的参考数据。     

堆石坝变形监测的灰色非线性时序组合模型

结合堆石坝变形的特点,应用逐步回归方法提取大坝变形观测数据系列的水压和温度分量后,用灰色非线性系统模型模拟剩余数据系列的趋势项,用时间序列模型模拟剩余数据系列的随机项,由此建立了堆石坝变形监测的灰色非线性时序组合模型。计算分析表明新模型提高了拟合精度,使堆石坝变形监测的数学模型更趋于合理。     

多变量时序模型的典则型研究

本文从多项式矩阵理论入手，指出多维时序模型的自回归部分多项式矩阵与滑动平均部分的多项式矩阵右互质，只是保证模型为典则型的必要条件，而不是充分条件，因此，为了获得多变量时序模型的典则型，必须限制模型的部分参数表达形式，因此提出了一种形式简单的多变量时序模型的典则型，并给出了实现的具体算法，还证明了该典则型自回归与滑动平均部分的多项式矩阵是右互质的．     

一般综合阻尼系统的时序模型

本文研究在一般情况下同时计及粘性阻尼和结构阻尼的系统模态分析和时模型。阐明系统在状态空间中的性质,推导出位移传递函数的表达式。应用拉氏换和Z变换间关系,得到系统的ARMA时间序列模型,从而提供了用频域法和序法来识别该系统模态参数的途径。     

运用SAS软件系统对商品批发单价的回归分析

本文运用SAS软件系统对商品批发单价进行了研究,建立了非线性回归模型,用t检验法检验了模型的合理性,并对商品的单价作出预测,为商品批发价格的预测提供一种方便实用的方法.     

时序法在股市行情技术分析中的应用

采用时序法进行股市行情技术分析。介绍了时序法的基本原理。以“辽源得亨”股票为例，在建模的基础上进行了股票曲线的模拟及预测。结果表明，时序法能比较客观地反映股市行情的真实情况，能正确地判断出这随机过程的正常或异常状态，能预测股市随机过程的变化趋势     

论商品购进模型的运用

运用运筹学中的存贮论研企业购进行为，建立商品购进模型，能够科学地指导企业购进活动，实现费用最低化和利润最大化。但该模型的运用必须根据不同情况进行调整变形，综合考虑企业实有库存，市场态势等因素，然后才能达到即满足企业经营需要，又使盈利最大的目的。     

我国社会消费品饮食类零售总额的预测模型研究

文章运用时间序列乘积季节模型。在SPSS系统下对我国2004年1月至2009年12月共72个月份的社会消费品饮食类零售总额进行实证分析,从模型识别、参数估计、适应性检验和实际拟合4个方面确定了无常数项的统计预测模型,并对模型的预测效果进行检验,结果分析表明,该模型能较好地反应零售总额的变化规律．     

贵州省人口总量时间序列的ARIMA模型

人口研究、预测和控制是关系国计民生的大事.对全国人口总量时间序列模型,已有很多人进行了一定的研究,对贵州省人口总量时间序列模型还未有人研究.通过研究贵州省人口总量时间序列(1952~2002年),应用B-J法建立了AR IMA模型.为人口预测和控制提供一个简单易行的统计方法.     

一类时变时间序列模型的参数估计研究

根据对一类时变时间序列模型结构特点的研究,提出了一种时变ＡＲ模型的递推参数估计算法。其原理是将时变参数的估计转化为对状态方程的状态估计,采用卡尔曼滤波推导出参数估计递推公式,并研究了其渐近稳定的充分条件。     

时间序列预测模型研究简介

在对时间序列预测模型的发展进行综述的基础上,就时间序列分析法的研究方法、理论意义、实际应用以及进一步的工作进行了阐述,使对该研究方向的理论、方法和应用有一个较清晰的了解。     

桂林市汽车销售量的时间序列预测模型

选取1999年1月到2007年3月桂林市各季度的汽车销售量原始数据,在SPSS系统下,运用滑动求和自回归(ARIMA)方法及非参数方法建立桂林市汽车销售量时间序列模型ARIMA(p,d,q),从模型识别、参数估计、适应性检验和实际拟合4个方面来确定模型的参数(p,d,q),并对模型的预测效果进行检验。结果表明,ARIMA(0,2,2)模型能够较好地包含桂林市汽车销售量的发展趋势,该模型对2007年2季度至2008年2季度汽车销售量的预测值与实际值的误差小,相对误差可以控制在3%以内。     

盘式电流变传动装置的时间序列模型

电流变流体是一种新型的智能软物质．利用采样实验数据建立自回归时间序列模型,实现电流变传动器的建模．对双谱分析的概念进行讨论,指出双谱对解决非线性时间序列模型的重要作用．给出AR双谱,分析电流变传动器的非线性问题．文中采用虚拟仪器构建测试系统,这是一个通用的并可方便进行多种机电工程实验的平台．     

限制条件下应急设施选址数目优化模型及算法

以往应急设施选址模型大多仅考虑应急现场在网络图顶点,应急设施在任意点的情况.因此提出了考虑应急现场与应急设施均可位于网络图任意点的情况,在有应急事件限制下,以达到设施数目最少为目标的一种城市应急设施选址模型,相比之下该模型更具有操作性与实用性.结合集合运算的思想,提出了一种模型的求解算法,计算实例表明了该模型的正确性与算法的可行性.     

多维时序模型建模方法的探讨

本文在对ARMAV模型进行预处理的基础上,根据采样向量序列的协方差函数提出了一种向量ARMAV模型的参数线性估计方法:矩阵递推法,包括低阶模型到高阶模型的矩阵递推和同阶模型的矩阵递推。并讨论了模型适用性的检验问题。     

RCR:一种面向金融时间序列的相似度量模型

在对我国证券市场交易数据的研究基础上,提出了一种新的面向金融时间序列的相似度量模型。此模型的数学定义清晰,易于计算机实现,能够有效完成形态搜索的自动化。给出了模型的形式化定义和模型的性质,并在实际股票交易数据上进行了相似性搜索实验,实验结果验证了模型的识别能力。