基于时间序列分析的图书类目馆藏量预测

利用时间序列分析方法建立H315与H319两类图书馆藏量模型,预测出后两年馆藏,实验表明所拟合模型具有很好的预测性能。根据预测结果,图书馆合理安排图书架位,从而能减少图书倒架工作。     

基于灰色神经网络的公路物流需求量预测模型

以浙江省公路货运量历史数据为例,考虑到影响货运量主要因素,采用灰色神经网络模型GNNM(1,N)进行预测,并与灰色模型GM(1,N)和神经网络预测结果相比较。计算结果表明:该方法在预测公路物流需求量具有有效性;在灰色模型GM(1,N)预测时,通过比较紧邻均值生成序列的生成系数α对预测精度的影响,选取了最优值进行计算从而提高了灰色模型的预测精度。     

浅谈时间序列的分析预测

时间序列理论是研究计量经济的基础，时间序列分析预测方法是定量分析的主流方法，本文阐连了时间序列的基本特征，并介绍了时间序列的有效分析预测模型：由于已有模型的固有缺陷，这将促使我们进一步探究先进的方法理论。     

现代物流对内蒙古经济促进作用的定量分析

通过建立一元线性回归(Linear regression)模型,对内蒙古自治区国内生产总值和货物周转量间的关系进行了定量研究,并对现代物流业未来的发展提出相应的建议.     

产业创新生态系统种群构成与产业创新能力的关系 ——基于向量自回归(VAR)模型的实证分析

从中观产业创新生态系统视角,运用向量自回归(VAR)模型构建产业创新能力与种群密度、种群丰富度之间的动态关系系统,着重探讨产业创新生态系统演化过程中种群构成对产业创新能力的影响规律。格兰杰因果关系分析表明,种群丰富度、种群密度是引起产业创新能力变动的格兰杰原因。脉冲响应与方差分解表明,种群密度与种群丰富度的正向冲击均会对产业创新能力产生积极的作用,种群密度对产业创新能力的影响较之种群丰富度要大一些;种群密度当期的正向变化会在未来对产业创新能力产生短期的促进作用,且促进作用的增长率会先迅速增大、之后逐渐降低并在第4年作用消失,而种群丰富度的当期正向变化会对产业创新能力产生长期的积极影响。据此提出构建合理的创新生态系统、完善种群结构等建议。     

基于ARIMA模型的东三省粮食产量时间序列分析

本文利用时间序列分析中的ARIMA(p,d,q)模型,根据1978-2013年我国东三省粮食产量数据进行了随机性分析,结合EVIEWS和SPSS等统计分析软件,通过对模型识别、比较、建立以及检验,最终选定ARIMA(3,1,2)模型,并运用此模型拟合了东三省2009-2013年的粮食产量,同时对东三省2014-2023年未来十年的粮食产量进行了分析与预测。     

基于时间序列参数估计的潜周期模型研究

潜周期模型在实际生活问题中应用很广泛,它是时间序列分析中研究比较集中的一个模型。大体上看,潜周期模型可以分为两个类:一是频率不随时间变化(固定频率)的情况,二是频率随时间变化(时变频率) 的场合。潜周期模型也是二维随机场的重要模型之一,在二维信号处理、二维时空序列的预测中常有应用。对该模型进行各种参数方面的研究。     

上证指数的时间序列分析及其预测

本文根据中国1991年-2009年上证指数的历史数据,建立了三个对上证指数未来走势进行预测的模型,并对预测结果进行了分析,依据分析结果对模型进行了评价。     

基于一元线性回归分析的大坝预测模型的建立及其引用建模样本数量对预测效果的影响

本文主要介绍一元线性回归分析的基本原理和方法,并结合实例分析。在建模过程中采用不同数量的检测数据进行建模,得出用该模型预测变形的合理性,引入变量多的模型的预测的效果较好。     

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。     

专业研究发展趋势的预测模型——以竞争情报研究为例

以竞争情报研究为例,建立专业研究发展趋势预测的灰色GM(1,1)模型及回归分析模型,对近年来竞争情报研究文献量的统计数据进行拟合与预测,并就两种预测方法的模拟和预测效果进行对比分析.结果表明,回归分析模型对竞争情报研究的模拟预测效果更好;在对不同专业研究的发展趋势进行模拟和预测时,要根据不同情况,选择更为恰当的预测模型.     

基于时间序列模型的传染病分析

本文选取了从2005年1月到2011年9月间丙类传染病的月发病数,在考虑长期趋势与季节因素的基础上,选择ARIMA模型来对我国丙类传染病每月的爆发数量进行拟合,同时对未来1年的发病情况进行预测.     

基于灰色预测模型对J省大病保险基金的现状分析

文章运用灰色预测模型GM(1,1)对J省城乡居民大病保险的参保情况和基金收支情况进行了预测。指出：J省城乡居民大病保险目前总体运行良好,医保基金有结余,但由于筹资渠道单一、监管机制和法律不健全等因素,导致大病保险在可持续性上存在一定风险。并提出了拓宽筹资渠道、加大监管力度、搭建信息共享平台并发挥商保机构专业优势等建议,以保障大病保险更加稳健发展。     

农产品价格时间序列几种预测模型的研究

本文分析与比较了单指数平滑、双指数平滑、自回归单整移动平均法、季节自回归单整移动平均法这四种畜产品价格预测方法。由于指数平滑法遵循“重近轻远”,在短期预测上能得到较好的预测结果,使时间序列所包含的历史规律性能显著地体现出来。季节ARIMA有时得不到较优的预测模型,这时可以用非季节ARIMA模型来代替,弥补季节ARIMA的不足之处。综合生猪业的发展,用基本的原理和预测模型来逐步分析模拟猪肉的价格,通过大量的努力找到最优的模型。     

基于灰色系统理论的经济预测模型研究

分析了灰色系统理论用于经济预测的可行性,介绍了灰色系统理论的两种模型:灰色GM(1,1)模型和动态等维GM(1,1)模型,并介绍了包括"未知数据法"在内的各种模型检验方法,通过一个实例将上述模型用于预测并对结果进行检验.结果表明,灰色系统理论可以用于经济预测且动态等维GM(1,1)模型比传统的GM(1,1)模型预测精度高,预测结果更可靠.     

基于时间序列分析的体育比赛成绩分析与预测

对时间序列分析在体育比赛成绩分析与预测中的应用进行了研究。讨论对体育比赛成绩数据进行时间序列分析的可行性。通过软件SAS和E-view进行实例分析,给出优化模型,用以预测比赛成绩。然后通过对比预测成绩与真实成绩之间的差异,对运动员进行定量评价。     

基于时间序列的网络流量分析与预测

随着计算机网络的迅速发展,目前的网络规模越来越庞大和复杂,相应面临对网络有效管理的要求就越来越高。本文通过对CERNET(ChinaEducationandResearchNetwork)上某个端口的网络流量数据的统计分析,给出了一种用时间序列的方法对流量数据进行模拟仿真,从而达到对网络流量的控制和预测以便提高对网络服务的质量。     

基于ARMA模型的我国“十二五”时期财政科技支出预测分析

科技投入是促进经济发展的主要途径和手段,国家财政科技投入水平代表政府对科技的重视程度。本文通过建立我国财政科技支出值的时间序列ARMA模型,对我国"十二五"时期的财政科技支出情况进行预测,以期为政府和企业制定相关政策提供参考和建议。     

大型工业城市碳排放影响因素分析及趋势预测——基于PLS-STIRPAT模型的实证研究

选取天津市作为大型工业城市的代表,利用PLS-STIRPAT模型对影响天津市1995—2013年的碳排放因素进行实证分析,并利用灰色模型预测天津市2020年能源强度。研究结果显示:人口数量和第二产业比率是影响天津市碳排放最主要的2个因素,能源强度和第三产业比率抑制天津市碳排放量的增加,且天津市目前不存在环境库兹涅兹曲线;利用GM(1,1)预测可以得出:2020年天津市能源强度为2005年的44.76%,降幅达到55.24%,优于全国的减排标准。     

基于扩展logistic模型的产业集群生态共生稳定性分析

通过建立扩展的Logistic模型,描述不同共生关系下的集群内企业间的成长情况,并进行生态稳定性分析。研究发现集群在对称互利共生且企业独立成长的情形下,企业的质参量水平最高,也是最和谐稳定的。通过对共生关系的分析,提出产业集群生态共生稳定平衡的两点重要条件,其一集群内企业间必须保持一定的差异性,其二集群内企业必须协作与竞争并存。