基于IOWA的我国能源需求组合预测模型的应用研究

基于诱导有序加权平均算予的组合预测方法是近年来发展的具有广泛应用的预测模型。本文首先采用多元回归、基于HP的ARMA模型及灰色预测方法建立了我国能源需求的单项预测模型,随后引进诱导有序加权平均算子的概念,建立了我国能源需求的组合预测模型。并对我国未来的能源需求量进行了实证分析。预测结果表明该模型能提高组合预测精度,是一种较为简便、快捷且预测效果较好的方法。     

组合预测模型在成都房地产价格中的应用

组合预测理论与建模技术对于信息不完备的复杂经济系统有一定的实用性,鉴于房地产价格的复杂性和非线性的特征,利用成都房地产价格的历史数据,分别采用改进的灰色预测模型、RBF神经网络模型建立了成都房地产价格的单项预测模型,并对单项预测模型的优缺点进行了比较分析。采用标准差法进行权重分配,将两个模型进行组合,建立了成都房地产价格的组合预测模型。运用该模型对成都未来5年的房地产价格进行了预测。     

我国人口预测分析

一个国家或地区人口的准确预测,是制定相应宏观经济政策的重要依据。本文运用罗吉斯蒂曲线预测模型和灰色预测模型分别对我国未来人口进行了预测。同时,文章采用多元回归模型对两种预测结果进行了拟合．提出了预测我国未来人口发展趋势的新思路。     

中国交通货运周转量预测

本文通过查阅大量统计数据,建立弹性系数、线性回归分析和逻辑斯等预测模型,并采用组合预测方法,对中国交通运输货运周转量进行了预测,提出未来20年内中国货运输需求增长较快,2020年我国的货运周转量将是2000年的两倍左右。     

基于虚拟变量法的我国交通能源消费量预测

交通能源消费系统往往会因内外部影响因素的突变而发生结构性变动，虚拟变量法是经济计量中用于处理结构性变动的一种有效方法。本文根据虚拟变量法的原理，利用我国交通能源消费的历史数据，建立了我国未来交通能源消费系统的预测模型。该模型验证了我国交通能源消费系统中结构性变动的存在，并应用所建立的模型对2010年前，我国交通能源消费量的高、中、低三种情景进行了预测。     

组合预测模型在我国快递量预测中的应用

快递量是我国经济结构至关重要的一部分,所以快递量的精确预测对我国经济结构的调整有重要的意义。本文利用1995年至2016年的相关数据,分别应用二次指数平滑模型、多项式曲线预测模型、建立ARIMA模型对数据进行预测和分析,再通过对这三种预测方法分别赋予不同的权重建立加权组合预测模型来改进预测误差,通过比较分析得出算子组合模型预测的精度更高,并运用该组合预测对2017年至2020年的快递量进行预测。     

时间序列法在我国石油需求预测模型中的应用

本文首先介绍了时间序列法以及时间序列的种类,通过分析得出我国石油需求序列是有确定趋势的非平稳时间序列,并选择最小二乘法分两步建立模型。然后详细介绍了建模过程,并对模型预测精度和稳定性作了评价,结果表明所建立的模型是较好的预测模型。最后用该模型对我国2006年—2020年的石油需求进行了预测。     

基于灰色理论的我国民用无人机发展前景

文章预测了我国民用无人机发展前景。我国民用无人机市场正处于快速增长阶段,需求空间巨大,未来市场发展前景十分可观。本文采用基于灰色理论的预测方法,首先对我国无人机市场规模进行分析,使其符合使用灰色预测模型的条件,然后利用灰色理论的CM(1,1)预测模型,运用一次累加生成数列拟合微分方程,得到相关参数及预测方程,进而得到预测值,最后进行精度检验,将所得数据作为2017年至2020年我国无人机市场规模的预测值。基于我国民用无人机的市场规模预测结果及市场规模逐年增长率,并根据全球民用无人机中消费类无人机和专业类无人机的市场构成比例,分别预测了我国两类民用无人机的市场规模。     

资源型城市科技创新能力预警体系及运行机制研究

利用了突变级数法和系统化法建立了资源型城市的科技创新能力预警模型。通过实证分析,以平顶山市2005—2014年数据对其科技创新能力发展情况进行分析,并利用灰色系统预测模型方法对未来城市科技创新能力趋势进行预测。验证了该预警模型能够较好的反映资源型城市创新能力发展情况,可以为相关领域研究者提供借鉴。     

提高组合预测模型精度的方法探讨

本文采用折扣系数探讨了用折扣最小二乘法和折扣最小一乘法建立组合预测模型的方法。该方法不仅可用于趋势预测的组合预测模型的建立，也可应用于一般因果关系预测的组合预测模型的建立     

铁路春运客流量预测

春节运输的组织历年都是铁路局的一大难题,所以合理的掌握并了解我国历年的春运情况,可以对未来的客运组织工作起到很大的帮助。本文以2009年至2019年的客运量为基础,建立灰色预测模型,通过用灰色数列模型GM(1,1)预测方法对未来5年内的春运客流量进行预测。     

中国客运周转量预测

本文通过查阅大量统计数据,建立弹性系数、线性回归分析和逻辑斯等预测模型,并采用组合预测方法,对中国交通运输客运周转量进行了预测,提出未来20年内中国客货运输需求增长较快,客运周转量将是2000年的3倍左右。     

高新技术企业运行发展预警模型研究——以湛江市高新技术企业为例

针对高新技术企业认定后的运行发展监测盲点,分析高新技术企业运行登记指标,利用突变级数法建立高新技术企业运行发展预警模型。并通过预警模型,开展湛江市2015—2017年高新技术企业运行发展预警情况实证分析,并运用灰色预测模型方法对湛江市部分高新技术企业未来运行发展情况进行预测。     

四川省工业利润总额在组合预测方面中的应用与研究

本文分别建立了四川省工业利润总额方面的GMDH自回归预测模型和AC预测模型,然后针对它们的预测效果建立了GMDH-AC组合预测模型。并将组合预测结果与实际值以及单一的GMDH模型、AC模型的预测效果进行了分析和比较,表明了所述方法的有效性和可行性,从而为预测工业利润总额及其它宏观经济预测指标在选择预测方法提供了参考。     

我国天然气供需安全的系统动力学分析

发展天然气,是改变我国能源过度依靠煤炭的不利现状、降低环境污染、提高资源利用效率的关键举措,因此,保障我国未来天然气供需安全将显得尤为重要。本文从这一视角出发,运用系统动力学方法,建立了我国天然气供需预测模型,对我国未来天然气供需趋势进行了预测,进行了天然气消费量的参数模拟实验,提出了促进天然气资源开发利用的政策建议。     

改制科研机构R＆D经费及科学家工程师规模预测

对我国改制科研机构R&D经费和科学家工程师的预测是制定科研机构改制政策的重要参考。用时变离散预测模型对R&D经费总量进行了预测,并从资金结构上预测了未来几年的补充量;用时间外推模型对R&D科学家工程师规模进行预测。在此基础上提出了达到预测目标的条件及政策建议。     

郑州市房地产需求预测分析

本文在分析影响房地产需求因素分析的基础上,对郑州市房地产需求进行预测分析并进行实证研究。文中使用SPSS软件对各因素进行相关分析和通过回归分析对选定的自变量建立多元回归需求预测模型,并且运用了一元线性回归对自变量进行预测,得到未来四年郑州市房地产需求量会上升的结论。     

基于BP神经网络的南通市建设用地需求预测

以南通市1988年～2006年社会经济发展和建设用地数据,利用二元变量相关分析选取南通市建设用地规模扩张的驱动因子,分别采用多元回归分析和BP神经网络构建建设用地需求预测模型.在模型比较优选的基础上,预测未来南通市建设用地需求量,并应用灰色系统法结合趋势判断对预测结果合理性进行了验证.结果表明,运用全部引入法进行多元回归分析,预测模型置信程度较低;运用逐步回归法进行模型优化,多重共线性消除的同时多数驱动因子在预测模型中被剔除,造成指标选取不足;而基于BP神经网络的建设用地需求预测模型融合了各驱动因子对建设用地规模的影响,模型变异系数仅为1.78%,运用该模型可有效提高建设用地需求预测精度,计算结果较合理.     

我国出口企业技术性贸易措施经济损失预测研究

技术性贸易措施造成的经济损失是完全可以计量的.技术性贸易措施经济损失预测就是在已经获取某些评价指标值的基础上,通过所建立的经济损失预测模型,对技术性贸易措施给出口企业造成的损失进行预测.本文采用BP神经网络法构建了经济损失预测模型,预测准确率高达92.99%.预测结果表明,模型融合了各指标对企业应对技术性贸易措施的影响,指标的选择和模型的构建都是科学合理的,为我国出口企业的技术性贸易措施经济损失预测提供了新的思路.     

组合预测模型在宁波港口集装箱吞吐量的预测研究

选取2002-2010年宁波市港口集装箱吞吐量数据,分别建立灰色预测模型与三次指数平滑模型,在两种模型基础上进行加权组合,建立科学的组合预测模型,并对"十二五"规划期间2011-2015年宁波港集装箱吞吐量进行预测。分析结果表明:组合模型的高精度预测可以对今后一个时期宁波港口发展和改革的战略以及可持续发展的建港提供思路。