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1.
李朋林 《西安科技大学学报》2007,27(3):494-497,515
选择国债回购利率为研究对象,分别建立了ARIMA及GARCH模型并比较了这两种模型的预测能力。结论表明:使用传统的ARIMA模型,模型ARIMA(0,1,1)配适得较好,如使用GARCH模型,以模型GARCH(2,3)适配效果较好。此外,虽然GARCH模型的预测置信区间的波动性比ARIMA模型要小,但ARIMA模型的预测置信区间要更小一些因此预测能力比GARCH模型更强。 相似文献
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针对ARIMA模型对含有缺失值的时间序列进行拟合预测会产生较大的误差,将分形插值与ARIMA模型相结合运用在大坝安全监测中.首先利用分形插值能通过分形物体的部分信息得出其整体形态的特点,对原始数据进行插值计算,然后建立ARIMA时间序列模型并进行预测.以小湾坝顶某监测点径向位移为例,建立基于分形插值的ARIMA模型,并与实测值比较.计算结果表明,插值后的ARIMA模型较原始模型的拟合和预测精度更高. 相似文献
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乘积ARIMA模型的建立及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
ARIMA模型作为统计预测中的一种重要模型,被广泛运用于各个领域中。本文在非季节性及季节性ARIMA模型的基础上介绍了乘积ARIMA模型的一般表达式,提供了建立这类模型及使用其进行预报的一般过程,并以某超市月顾客量数据进行了实例分析。分析结果表明,当一时间序列不仅含有季节性成分,还混有非季节性成分时,用乘积ARIMA模型的预测精度较高。但该模型只适用于短期预测。 相似文献
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时间序列分析在我国财政收入预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍求和自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)的建模方法及SAS实现.将ARIMA模型应用于我国财政收入的分析与预测,结果表明ARIMA是一种短期预测精度较高的预测模型. 相似文献
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基于ARIMA与信息粒化SVR组合模型的交通事故时序预测 总被引:4,自引:0,他引:4
该文基于自回归滑动平均(ARIMA)模型和支持向量回归机(SVR)模型,构建时间序列组合预测模型,对道路交通事故相关指标进行趋势预测。通过ARIMA预测模型进行线性拟合;基于模糊信息粒化方法,将ARIMA预测模型残差季度变化趋势映射为包含最小值Low、中值R、最大值Up三个参数的模糊信息粒;并以其为输入构建SVR模型,对季度残差变化趋势进行预测;最后根据SVR残差预测值修正ARIMA模型预测值。实证研究结果表明:时间序列组合预测模型精度优于单一ARIMA模型,由模糊信息粒子确定的预测区间较好描述了实证数据的季度变化趋势。 相似文献
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王昕慧 《新乡学院学报(自然科学版)》2012,(3):202-204
利用阻滞增长模型和ARIMA模型分别预测了中国未来的人口数.通过计算误差,发现运用ARIMA模型预测得到的结果更准确. 相似文献
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目的探讨应用季节ARIMA模型对我国肺结核发病率进行预测的可行性.方法对我国2005年1月-2010年12月肺结核逐月发病率建立季节ARIMA模型,并对预测效果进行评价.结果 ARIMA(3,1,0)×(0,1,1)12模型很好地拟合了既往数据,对2011年1月-9月发病率的预测值符合实际发病率变动趋势.结论季节ARIMA模型能很好地模拟我国肺结核发病率的变动趋势,将其应用于肺结核发病率预测是可行的. 相似文献
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<正>将股票的移动平均值乘以各自权重与基准日市值k的比值再乘100得出板块指数,从而计算出板块指数的移动平均线。在这些数据的基础上使用未经处理的ARIMA模型对板块指数移动平均线进行预测。由于未经处理的ARIMA模型误差较大,又对ARIMA模型中的(p,d,q)进行修正,得出准确的ARIMA模型。本文对上证指数和光伏建筑一体化板块指数利用Eviews软件进行相关性分析。 相似文献
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民航客运量的ARIMA模型与预测 总被引:1,自引:0,他引:1
王婷 《五邑大学学报(自然科学版)》2007,21(1):38-42
介绍了求和自回归移动平均(ARIMA)模型的一般表达方式,并提供了使用该模型进行建模和预报的一般过程,最后以某条航线的实测数据为例,进行实证分析,得到了8步的短期预报结果,其相对误差为0.08. 相似文献
12.
基于季节ARIMA模型的电力负荷建模与预报 总被引:5,自引:0,他引:5
电力负荷是影响电网寿命和可靠度的一个重要因素,将季节ARIMA模型引入电力负荷的建模及预报,为电力资源分配的宏观调控及电网改造提供了一种可靠的方法和途径,文中用频谱分析的方法检验电力负荷的季节性并求出一个周期;介绍了具有一个周期的季节ARIMA模型的一般表达方式,并给出进行建模及预报的一般过程,以天津市华苑小区的电力负荷为例,进行了季节ARIMA模型的建模及预报。 相似文献
13.
交通流的季节ARIMA模型与预报 总被引:6,自引:0,他引:6
使用季节ARIMA模型对交通流进行建模及预报为高速公路交通状况分析、道路设施建设、公路效益评价及控制策略设计等提供了一种可靠的方法和途径。介绍了具有周期的季节ARIMA模型的一般表达方式,并提供了使用这一模型进行建模和预报的一般过程。最后以某高速公路的实测数据为例,进行实证分析,得到了72步的长期预报结果,其相对误差为0.13。 相似文献
14.
时间序列分析方法及人民币汇率预测的应用研究 总被引:17,自引:1,他引:16
在简要介绍时间序列模型的基础上,使用人民币/美元的日汇率值进行实证研究,建立相应的ARIMA模型和EGARCH模型并进行预测和评价。研究结果表明,EGARCH模型的预测结果较ARIMA模型理想,适合描述人民币/美元汇率的变动趋势。 相似文献
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厦门市工业总产值时间序列分析研究 总被引:2,自引:0,他引:2
运用传统时间序列季节模型和Box-Jenkins的随机序列模型ARIMA(p,d,g)模型分析法,选取1999年1月至2005年8月厦门市工业总产值资料,建立厦门市工业总产值动态预测模型进行试预测。探索合适的预测模型来对厦门市工业总产值进行短期预测。 相似文献
16.
客流量预测是城市轨道交通规划设计和运营管理的基本依据,已成为城市轨道交通建设过程中的重要环节。本文通过分析平常日客流变化的周规律、非平稳性等时序特征以及ARIMA模型和RBF模型的作用机理,将适合进行线性时间序列预测的ARIMA模型和适合处理非线性问题的RBF神经网络组合,建立了ARIMA RBF预测模型,并用该模型对北京市城市轨道交通平常日客流量进行预测,该模型充分考虑到城市轨道交通客流变化的线性及非线性特征,取得了较好的预测效果。 相似文献
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基于时间序列疏系数模型的太阳辐射年际变化趋势预测 《山东科学》2023,36(1):115-123
利用1961—2016年山东省济南市太阳年总辐射量观测数据,通过模型识别和统计检验,对比分析时间序列模型AR(5)和ARIMA((1,2,4),1,0)的拟合结果。残差检验结果表明,疏系数模型ARIMA ((1,2,4),1,0)可用于预测地表太阳年总辐射量,预测结果显示2017—2025年济南市地表太阳辐射的年际变化整体呈增长趋势。对比多元线性回归模型结果,时间序列疏系数模型误差较小,预测准确度相对较高。 相似文献
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针对目前大多数预测模型在船舶智能运维领域应用过程中存在的预测精度偏低、模型不易构建等问题,提出了自回归积分滑动平均模型(Auto-Regressive Integrated Moving-Average Model,ARIMA)和卡尔曼滤波(Kalman-filter,KF)相结合的船舶系统设备状态参数组合预测模型—ARIMA-KF模型。该模型首先构建了自回归积分滑动平均(ARIMA)单步和多步预测模型;然后利用卡尔曼滤波(KF)算法对ARIMA预测模型参数值进行寻优,得到ARIMA-KF组合预测模型;最后,基于组合模型对船舶海水冷却系统状态参数进行预测,将预测值与实船获取的实际值进行对比及误差分析。结果表明,采用基于ARIMA-KF组合模型比单一的ARIMA模型预测精度提高3%左右。研究结果对船舶系统设备的健康管理和视情维修具有一定的指导意义。 相似文献