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。     

ARIMA模型在地区GDP预测中的应用研究

在时间序列分析理论的基础上,以山东省2007年第一季度到2011年第四季度的GDP总值为基础,利用SPSS软件,对数据进行时间序列分析,建立时间序列分析模型,并对模型进行检验。利用建立的模型对山东省在2012年的GDP的增长趋势做出预测。     

ARIMA模型在广西消费价格指数分析与预测中的应用

根据运用软件建立ARIMA（1,1,1）求和自回归移动模型,并分析广西消费价格指数（CPI）变化规律,为广西消费价格指数（CPI）提供较好的预测,对政府宏观政策的实施提供重要依据。     

ARIMA模型在居民消费价格指数预测中的应用

本文以我国2001-2009年月季度的消费价格指数为例,通过SAS软件对AR IMA模型进行拟合预测,结果表明该模型有效,预测值精度较高。     

组合预测在安徽省能源消费中的应用

鉴于能源消费系统的复杂性和非线性特征,首先利用安徽省1994-2011年的能源消费数据,分别建立二次多项式模型、灰色预测模型和时间序列模型,并对其结果进行统计检验和比较分析;其次在使误差平方和达到最小的条件下进行权重分配,建立组合预测模型,结果表明该模型的精度高于各单项预测模型,可以用来预测安徽省未来的能源消费量;最后应用组合预测模型预测出安徽省未来4年的能源消费量.     

Holt-Winters模型与X-11模型在预测中的比较研究

以实际数据为例,时一时间序列分别建立Holt-winters模型与X-11模型并进行预测.从而对这两种统计模型进行比较研究,得出对于既有趋势又有季节性的时间序列进行预测X-11模型优于Holt-Winters模型.     

矩阵在多项式乘积中的应用

设f(x) ,g(x)∈F[x],且 °(f(x) ) =n , °(g(x) ) =m ,其中f(x) =a0 xn+a1xn -1+…+an (1)g(x) =b0 xm+b1xm -1+…+bm (2 )用矩阵表示f(x) =(a0 ,a1,…,an) (xn,xn-1,…,1) T (3)为了叙述方便,给出如下定义.定义1　在(3)式中,称1×(n +1)矩阵A =(a0 ,a1,…,an)为多项式f(x)的系数矩阵;称(n +1)×1矩阵X =(xn,xn -1,…,1) T 为f(x)基底矩阵。其中f(x)的系数矩阵A与基底矩阵X都是f(x)按降幂排列而构成的,且A的行数和X的列数都等于 °(f(x) ) +1。显然(f(x) =AX .定义2　已知多项式(1) ,(2 ) ,则(n +1)×(n +m +1)矩阵B(f,g) =b0 b1…bmb…     

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。     

ARMA模型在中国股市中的应用

主要介绍了建立ARMA模型的方法,并据此对隆平高科历史收益率历史数据建模,以EVEEWS软件为分析工具.结果表明,该模型对短期投资决策有一定的指导作用.     

ARIMA模型在楚雄市年平均气温预测中的应用研究

文章运用时间序列ARIMA模型的建模方法对云南省楚雄市1961年到2010年年平均气温进行分析研究,通过SAS软件建立了ARIMA(p,d,q)时间序列模型,同时运用建立的模型对楚雄市未来4年的年平均气温值进行了预测;本文的研究结果对当地工农业生产、人民生活具有一定参考价值。     

基于ARIMA模型的河南省能源需求量预测

利用ARIMA模型对1979—2009年河南省能源需求总量数据进行分析,结果表明河南省能源需求总量在做短期预测时ARIMA（2,2,4）模型是合理的,此模型可为河南省制定节能政策用提供可靠依据。     

人口模型在贵州省总人口预测中的应用

合理的人口规模是实现经济可持续发展的一个重要前提,因此,建立合理的人口模型,准确预测未来人口的发展趋势,对贵州省未来经济的发展具有十分重要的意义。运用马尔萨斯人口模型、阻滞增长模型和GM（1,1）灰色模型,结合贵州省1978-2013年历年人口数据,用2010-2013年的实际数据作为检验标准,对贵州省2010—2020年的人口数作估计和预测。比较分析这三种人口模型,得出在正确选择人口增长率的情况下,马尔萨斯模型预测的结果更为理想的结论。     

联供用能模式的热力学分析

本文以某抗生素原料生厂的用能系统为例,在现场测试的基础上,对企业现有用能模式进行了热力学分析,指出了这种用能模的不合理性;从按质用能、合理匹配的原则出发,提出了切实可行的联供用能模式,进行丁热力学分析;在分析、归纳测试数据的基础上,提出了评价企业用能模式的三个技术经济指标,并给出简便计算式。     

ARIMA模型在移动话务预测中的应用

电信运营商通过分析各个时间段、各个具体区域、热点区域的历史话务数据,能够对未来一段时间的话务量进行预测,从而提供面向运营商管理层的决策支持。因此,采用合适的方法对话务量进行准确预测,无论对于话务短期均衡,还是对于网络规划都有一定的帮助。本文将短期预测的代表方法——自回归求和滑动平均（Autoregressive Integrated Moving Average Model,简称ARIMA）模型应用于话务分析,并与往常使用的指数拟合趋势线方法进行对比,实验结果表明ARIMA预测精度较高。     

时序全局主成分分析在中部六省经济发展评价中的应用

选取中部六省2005～2009年的地区生产总值、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值、人均地区生产总值、工业增加值、固定资产投资、社会消费品零售总额、地方财政一般预算收入、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入等11个指标数据,利用时序全局主成分分析方法动态描绘中部六省2005～2009年的经济发展历程。     

自相关函数在时间序列模型识别中的应用

自相关函数反映了时间序列变量的内部联系和相互依赖关系.文章利用自相关函数识别时间序列变量的性质和形态,检验时间序列过程是否为零均值过程及其所建模型的适应性,并通过实例验证了该方法的有效性与可行性.     

生态化模式在自闭症儿童教育干预中的应用

20世纪以来,生态学作为一种跨学科的元理论,已经广泛渗透和浸润到各个学科领域.运用生态学的眼光、态度、理念和方法来关照、思考、解释、践行自闭症的教育实践,是由自闭症儿童教育干预过程的复杂性、持续性和发展性决定的.文章通过梳理相关文献,并结合国内的成功实践,从生态化模式的定义及要素、生态化模式的运作与应用、生态化模式的启示及建议等维度展开,系统介绍了该模式在自闭症儿童教育干预中的应用,以期丰富我国自闭症教育干预领域的理论研究和实践研究.     

随机需求且库存有限的生产存贮模型

在实际的生产销售中,由于存在很多不确定因素,需求也是不确定的.在生产率确定且仓库容量有限条件下,建立了随机需求的存贮模型,并求出最优生产量,最优生产时间.最后用算例说明此模型的合理性.     

开封市旅游创汇收入预测模型分析

文章在分析1999-2009年开封市旅游创汇收入额年度数据的基础上,建立了旅游创汇收入额的ARIMA（p,d,q）模型。结果表明,ARIMA（1,1,1）模型提供较准确的预测效果,可以用于未来的短期预测,并为开封市入境旅游的政策和规划提供可靠的依据。