线性回归与时间序列加法预测模型

线性回归和时间序列预测模型各有千秋,本文将它们结合起来,提出了一种线性回归与时间序列加法预测模型,它提高了拟合度和预测能力。     

多元线性回归模型在拉萨市区生活垃圾产量预测中的应用

本论文通过分析已有的生活垃圾产量数据,找出影响生活垃圾产量的主要因素,运用多元线性回归分析方法建立拉萨市区生活垃圾产量预测模型,旨在实现对未来拉萨市区生活垃圾产量的有效预测.     

线性回归模型在电力负荷预测中的应用

中长期电力负荷预测是规划的前提和基础.以建立线性回归模型来科学预测电力负荷在未来的变化趋势及状态,通过算例分析,得出利用线性回归模型进行电力学系统中长期负荷预测取得令人满意的效果.     

多元线性回归分析及其应用

本文研究了多元线性回归理论及应用,探讨了多元线性回归模型中未知参数的估计及其参数的检验问题,以实例进行了验证.     

多元线性回归法在河北省各市经济指标分析中的应用

本文结合河北省2005年多项经济发展指标，应用多元线性回归法对经济指标进行分析，确定国民生产总值与其它经济指标之间的相关关系。     

线性回归在需求预测问题中的应用

线性回归是重要的统计方法。文章从一元线性回归模型入手,结合实例对模型进行了应用;在此基础上结合人才需求预测这个实际背景重点对多元线性回归模型进行了应用。对改进后的模型分别结合实例进行了验证,取得了较好的效,果,可为需求预测问题的求解提供一种新的思路。     

经济预测中的积分回归模型

本文给出积分回归的分析方法，利用积分回归建立经济的预测模型，分析自变量在不同时段对因变量的影响，并给以实例说明。     

复合模型在混沌时间序列中的应用

神经网络和传统线性模型结合为处理混沌时间序列提供了新的途径。将Elman神经网络和单整自回归移动平均模型结合起来,同时分析我国进出口贸易量时间序列中的线性和非线性两部分,得到更准确的预测精度。实证表明,复合模型吸收两类方法的优点,较单一模型能够更有效地预测我国进出口数据。     

多元线性回归分析在车内噪声预测的应用研究

本文研究了高速列车车内噪声的产生机理及传播途径。探讨了多元线性回归模型中的参数选择及校验问题,以高铁线路试验中实测的车内噪声值来检验了车内噪声声压级预测的模型。     

时间序列预测方法评述

本文对目前常用的和较有发展前途的时间序列预测方法进行了评述,分析了这些方法的长处和不足,并指出了一些值得研究的问题。     

基于非线性时间序列的门限自回归模型建立

目前门限自回归模型是最受大家关注的预测模型。本文以太阳黑子非线性时间序列为研究对象,建立门限自回归预测模型。通过一些相关分析技术来确定预测模型中的门限区间个数和门限值的寻优范围,然后优化门限值和TAR模型的自回归系数。通过实验结果分析表明,门限自回归预测模型能够对非线性时间序列进行精确预测。     

基于多元线性回归模型的中国人口老龄化影响因素分析

探究了我国人口老龄化趋势的主要影响因素,选取了7个影响人口老龄化的重要指标,建立了多元线性回归模型进行分析。由分析结果可得,15岁～64岁的人口数量、人口出生率和人均GDP这3个指标是影响人口老龄化的重要因素。由此可以预测未来我国人口老龄化的发展趋势,并就如何应对人口老龄化提出一些建议。     

时间序列模型在湖北省城市化水平预测的应用

文章在客观评述国内外主要预测方法的基础上。根据湖北省1949-2004年城市化水平的时间序列资料,构建城市化水平的时间序列预测模型,并进行实证检验和预测。     

基于多元线性回归模型的专利技术产业化评价研究

为了使专利技术产业化综合评价工作更为科学、规范,在已建立的专利技术产业化影响因素体系的基础上,结合多元线性回归方法提出基于多元线性回归模型的专利技术产业化的综合评价方法。通过对样本数据的分析,筛选出具有线性关系的因变量,构建模型,并进行残差分析,使模型更加有效、可靠,进而为政府制定相关政策以及企业采取有效策略提高专利技术产业化水平提供依据。     

线性回归在经济预测中的应用

本文利用线性回归模型对具体经济问题进行预测,分别采用两种估计方法：最小二乘估计法和LAD估计法对其进行估计,最后得出当存在异常数据时LAD估计法优于最小二乘估计法的结论。     

我国石油需求的多元线性回归预测模型研究

通过关联度系数的分析选择模型的自变量,各变量序列的单位根检验表明序列非平稳,为消除可能的虚假回归,利用协整关系来建立多元线性回归模型。对模型进行逐步完善并进行系数、残差和稳定性检验。通过对预测精度的评价,表明所建立的模型有较好的预测效果,并对我国2006年—2020年的石油需求进行了预测。     

马尔科夫模型与时间序列法组合预测产品销量

在现代企业管理中,营销管理、目标管理、成本管理已广泛应用,但这些规律理论应用的基础是对来年销售量的预测。文章根据个体消费者的消费随机性特点、空调年销售规律变化特点,根据马尔科夫模型随机性、稳定性特点以及时间序列法对短期预测和变化规律稳定的预测精确度较高的特点,提出对空调的销售量进行预测的马尔科夫模型与实践序列法相结合的方法。     

专利技术许可合同登记中基于多元线性回归分析模型的价值预测性研究

专利价值的评估是专利在运用过程中的关键因素,它决定着专利最终能否实现流转.本文依托2018年—2021年上半年所登记的专利实施许可合同展开各专利指标在多元线性回归模型中对专利许可费预测的研究.研究发现专利权利要求、专利引证次数、合同支付方式等指标对专利实施许可费的影响作用较强.此外研究发现,专利权利要求等指标在所构建的...     

时间序列调和模型对旅游周期的预测

本文运用时间序列分析法对北京海外旅游人数进行周期估计,首先运用线性滤波器剔除数据的趋势项,其次对调和模型进行参数估计,最后将所计算的周期与其他方法所计算的周期进行比较.文中运用的方法对于一般的经济数据具有通用性.     

时间序列调和模型对旅游周期的预测

本文运用时间序列分析法对北京海外旅游人数进行周期估计,首先运用线性滤波器剔除数据的趋势项,其次对调和模型进行参数估计,最后将所计算的周期与其他方法所计算的周期进行比较。文中运用的方法对于一般的经济数据具有通用性。