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。     

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。     

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。     

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。     

基于ARIMA模型的青岛市GDP预测分析

国内生产总值(GDP)是衡量一个国家经济状况的重要指标,对促进经济增长和协助地方经济决策具有重要意义。本文以青岛市为例,选取青岛市1990年至2014年青岛市GDP指标数据作为样本,建立了ARIMA模型,并对青岛市GDP进行预测,并进行检验。结果表明模型的预测数与实际GDP值误差较小。同时根据对影响GDP的指标分析为青岛市经济决策提供重要的依据。     

对山西城镇居民家庭消费性支出的预测分析

运用SAS软件系统中的时间序列建模方法对1981-2000年山西城镇居民家庭人均全年消费性支出建立了ARIMA模型，并做了预测分析，得到了较高的预测精度，为家庭人均全年消费性支出的预测提供了一种方便实用的方法．     

非典型的时间序列预测法的选择与运用

预测成功与否也取决于对各种模型的正确选择与灵活运用。非典型时序在实际中普遍存在,但不恰当的选择与运用模型,会导致模型无法客观反映实际,影响预测效果甚至带来负面影响。在对现象的分析研究基础上建立模型、检验模型显得至关重要。     

Generalized Sampling Series Approximation of Random Signals from Local Averages

Signals are often of random character since theycannot bear any information if they are predictable forany timet,they are usually modelled as stationary ran-dom processes. Balakrishnan[1]and Lloyd[2]investiga-ted the Shannon sampling on stationary randomp…     

用实验室常规仪表提高RLC串联谐振中Q值测量精度的方法

本文介绍了用常规仪表提高RLC串联谐振中Q值测量精度的方法,并对教学实验室中的电阻箱、空心电感线圈、电容箱、常规仪表等器材对测量精度的影响作了分析,并用实验数据加以说明。     

提高容量法测硅准确度的研究

分析了溶液的酸度及指示剂对测定二氧化硅准确度的影响,提出了控制溶液酸度及恰当运用指示剂的方法.可提高容量法测硅的准确度.     

Research on Acoustical Environment Planning of Harbour Cities

ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＡｃｏｕｓｔｉｃａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＰｌａｎｎｉｎｇｏｆＨａｒｂｏｕｒＣｉｔｉｅｓＬｉｕＸｉａｏｔｕ（柳孝图）（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０...     

连续归纳法在级数中的应用

叙述了连续归纳法,并用它证明了级数中的若干命题.     

幂级数在组合概率计算中的应用

通过求解一类丢番图方程解的个数，介绍了生成函数的构造方法和技巧，从而以幂级数作为生成函数，介绍了它在组合概率计算中的应用．     

基于神经网络的受灾面积预测精度研究——以襄樊市小麦条锈病发病面积为例

利用人工神经网络技术,根据襄樊市历年小麦受灾面积数量对襄樊市小麦受灾面积进行预测,并根据有关专业知识讨论如何通过增加输入单元提高中长期预测精度.     

半平面上Dirichlet级数的增长性

利用孙道椿教授定义的无限级Dirichlet级数的型函数,得到了半平面上Dirichlet级数增长性的一个较重要的结果,也就是论文中定理1。该结果是在对孙道椿教授所得到的不等式结论进行改进的基础上,得到的一个等式的结论,具有一定的学术价值。     

一种新的时间序列组合预测模型及其应用

提出了一种新的时间序列组合预测模型（PCA-BPNN模型）,即先利用主成分分析方法对原输入变量的空间进行重构,然后借助于各主成分对总体样本的贡献率来确定网络结构.最后利用1999年1月至2005年12月甘肃省天水市胆结石发病率的资料验证了该方法的有效性.     

函数展成幂级数方法探讨

本文通过例题展示函数展开成幂级数的某些方法与技巧。