时间序列模型在CPI预测中的应用

利用时间序列模型对全国2000年5月到2012年4月的月度居民消费价格指数（consumption priceindex,CPI）建立了自回归移动平均模型（ARMA）。并对2012年4月的CPI进行了预测,结果表明,ARMA（1,1）是描述我国CPI变化趋势相对较优的时间序列模型。     

时间序列分析在海南第一、二产业中的应用

本文通过建立时间序列模型,并利用Eviews软件对海南1987年-2007年的农业总产值和工业总产值时问序列数据进行分析,并对海南2008年-2010年的农业总产值和工业总产值进行预测.该模型的预测效果较好,能充分反映时间序列趋势规律.     

时间序列预测模型在中小企业中的应用研究

文章应用几种不同时间序列预测方法对中小企业销售额进行建模并预测,旨在建立适用于中小企业的预测方法和预测模型,收集了某企业某产品2006~2012年各月销售额数据,利用时间序列中的回归模型、ARIMA模型对其进行拟合建模,并运用各模型对2013年前6个月的销售额进行了预测及比较分析,从中选出预测精度相对较高的模型。     

时间序列分析预测模型在大坝安全监测中的应用

为了对大坝的运行情况进行安全的、实时的监控,根据大坝安全监控的理论知识,本文提出了一个基于时间序列模型预测。文中介绍了时间序列法原理,提出预测模型。     

时间序列分析方法在居民消费价格指数预测中的应用

本文利用计量统计软件Eviews中的时间序列分析方法,以我国2004年-2007年的居民消费价格指数为例建立数学模型进行预测分析。对统计数据的短期变化趋势进行验证,结果表明该模型有效,预测值与实际值相一致。     

时间序列预测法的实际应用分析

根据所搜集的实际数据资料，以统计学为基础，采用时间序列预测方法，对扬州市农业总产值时间序列建立了趋势模型，结果说明简单模型也能达到较好的拟合效果和精度。     

时间序列分析预测法在气象上的应用

介绍时间序列分析，建立自回归模型并应用在季节降雨量的预报中。     

基于时间序列分析的节气性火灾分析与预测

以2007-2009年每节气火灾发生数据为样本,利用时间序列分析方法拟合三次多项式函数模型,可以揭示火灾发生的规律性,进而确定火灾发生的高危节气,从而为防灾减灾提供科学依据。     

时间序列分析方法在心理学中的应用

在传统横向研究的背景下,纵向研究方法在国内心理学领域还未受到广泛的重视。随着心理学的不断发展,人们已经不能满足于对现象的简单描述、横断数据资料的分析和差异检验,而要对人类心理现象发生发展的内部动力机制进行研究,把握心理现象发展的内在规律性。因此,纵向研究就越来越受到心理学研究者的重视。时间序列分析方法就是纵向研究的一种非常重要的研究手段。该方法的重要价值在于它不仅能比较个体间心理量发生发展的趋势,确定动态变化变量间的因果关系,而且可以实现对人类心理和行为的预测和控制。虽然时间序列分析的理论比较复杂,需要长时的施测和记录,操作起来也不是很方便,但它的优势也是十分明显的。在国外,时间序列分析方法作为研究手段在心理学研究中已经取得了一系列理论上和应用上的进展。时间序列分析既是一种研究思想也是一种新的数据分析方法,它更加贴近人类心理的真实情境,有利于心理学工作者对心理学问题开展更加深入的研究。     

基于 ARMA 模型的鞍山市空气质量预测分析

基于鞍山市2015年4月2日～26日的空气质量指数数据,将其看为时间序列。通过对其平稳性、自相关和偏相关性的分析,建立了鞍山市空气质量预测ARMA模型。通过实际数据进行预测,并检验模型的精准性。结果表明ARMA模型能收到较好预测效果。     

PLC程序的时序分析编程法

介绍了时序分析法的基本原理及注意事项,编程步骤为前期处理、分析问题、绘制时序图、资源分配、程序编制和调试优化.举例说明了此方法的具体应用过程.     

Hurst Exponent Analysis of Financial Time Series

Statistical properties of stock market time series and the implication of their Hurst exponents are discussed.Hurst exponets of HJIA (Dow Jones Industrial Average)components are tested using re-scaled range analysis.In addition to the original stock return series,the linear prediction errors of the daily returns are also tested.Numerical results show that the Hurst exponent analysis can provide some information about the statistical properties of the financial time series.     

基于时间序列模型的福建省高考录取率预测

高中毕业生数和普通高等教育招生数是影响高考录取率的2个重要因素。分析福建省小学、初中、高中各阶段的毕业率和升学率以及普通高等教育招生数,用时间序列方法分别建立合适的数学模型,进而预测高中毕业生人数和普通高等教育招生人数,推测出高考录取率的短期发展趋势。预测结果表明,2014—2015年福建省高考录取率可能逼近100%。     

Application of uncertainty reasoning based on cloud model in time series prediction

Time series prediction has been successfully used in several application areas, such as meteorological forecasting, market prediction, network traffic forecasting, etc., and a number of techniques have been developed for modeling and predicting time series. In the traditional exponential smoothing method, a fixed weight is assigned to data history, and the trend changes of time series are ignored. In this paper, an uncertainty reasoning method, based on cloud model, is employed in time series prediction, which uses cloud logic controller to adjust the smoothing coefficient of the simple exponential smoothing method dynamically to fit the current trend of the time series. The validity of this solution was proved by experiments on various data sets. Project (No. 2001AA112030) supported by the National Hi-Tech Development Program (863) of China     

Application of uncertainty reasoning based on cloud model in time series prediction

INTRODUCTIONTimeseriespredictionhasbeensuccessfullyusedinseveralapplicationareas,suchasmeteo rologicalforecasting (Andrei,1972 ) ,loadpre dictioninpowersystem (OuandLi,1999) ,marketprediction (Gilesetal.,1997) ,net worktrafficprediction (Edwardsetal.,1997…     

多变量混沌时间序列局部多项式预测方法及应用

为了改善混沌时间序列的预测精度,提出了一种新的多变量混沌时间序列的局部多项式预测方法.它首先利用多变量时间序列的相空间重构理论重构相空间,并据此利用多项式函数构造预测模型,该模型根据嵌入维数构造数据矩阵,进行模型的参数估计和计算一步预测值,最后根据平均根统计量推断预测效果.Lorenz系统的模拟仿真和上海综合股价指数的局部预测结果表明:用多变量混沌时间序列局部多项式预测法进行预测的误差小,且比单变量混沌时间序列局部多项式预测法的预测精度高.     

一种利用时间序列分析的特征提取与损伤预警方法

针对结构健康监测中如何基于在线监测数据实现损伤诊断的问题,提出了一种利用时间序列分析ARMA模型的特征提取和损伤预警方法.首先对所有监测数据样本建立ARMA模型,以模型中AR部分参数的主成分矩阵构建Mahalanobis距离判别函数,提出了一种新的结构损伤敏感指标DDSF.然后,采用t-检验考察该指标在损伤前后是否存在显著性变化,从而可以有效地实现结构损伤预警.三跨连续梁数值算例表明,提出的结构损伤特征指标对结构的微小损伤具有敏感性,具备结构在线实时损伤预警的应用价值.     

因子分析与DEA模型结合在城市经营效率分析中的应用

阐述了数据包络分析（DEA）的原理与方法，用因子分析法选取指标，用DEA方法对广西14个城市的经济发展进行了相对效率的评价与分析。