基于ARIMA的GDP预测模型的构建及应用

为了准确预测山东省“十二五”期间GDP增长趋势,本文通过分析山东省1978～2012年GDP数据,构建了基于ARIMA模型的GDP预测模型.结果表明,ARIMA(2,2,2)模型能够较好地拟合山东省1978～2012年间GDP变化,在此基础上对山东省2013～2015年GDP进行了预测,结果依次为59 613.02,69 204.16,80 328.56亿兀.     

基于小波分析和ARIMA模型的交通流预测方法

针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;采用综合自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型对交通流进行预测;并对实测交通数据进行验证分析.结果表明,该方法具有较高的预测精度,可用于交通流的实时动态预测.     

基于ARIMA模型的福州市雷暴日趋势分析

在分析ARIMA(p,d,q)预测模型的基础上,以福州市1961-2006年的雷暴日为时间序列基础,通过对该序列进行平稳性分析、差分处理、自相关、偏自相关系数计算与绘图、ARIMA建模、参数估计、假设检验及模型预测,将ARIMA模型运用在雷暴日的趋势分析上.研究结果表明,ARIMA能很好地拟合计算出未来短时段内的数据,...     

小波分解和ARIMA模型相结合的短期风速预测

风速时间序列的非平稳性使得对其预测比较困难。论文首先对风电场的小时平均风速数据采用基于传统的滚动时间序列模型进行短期预测,针对原始序列的非平稳性和异常点的干扰,利用小波分解理论对原始风速进行小波分解与重构,然后对重构后的概貌部分和细节部分分别采用ARIMA模型进行预测,累加结果得到未来时段的预测风速,经比较分析可知,小波ARIMA模型的预测效果优于传统的滚动时间序列模型的预测效果。     

基于ARIMA模型对上证指数的预测

股票价格涉及很多不确定因素,且各个因素之间的相关关系错综复杂, 因此要从理论上彻底弄清楚股市的变化机理十分困难.然而股市是一个运动的、特殊的系统, 它必然存在着规律.以上证综合指数为例,利用EVIEWS软件对其股票价格建立ARIMA模型,提出了股票价格序列的一步向前静态预测方法,用于股票价格序列的建模及股价短期预测,希望为企业和投资者在进行相关决策时提供有益的参考.     

基于自回归滑动平均模型的玛纳斯河洪水预报

水文预报作为重要的防洪非工程措施,对位于高寒山区的玛纳斯河流域防汛抢险、水利工程建设和调度具有重要意义.通过对玛纳斯河水文系统的分析,确定出影响玛纳斯河径流量的主要因素,建立了玛纳斯河流域流量预报的自回归滑动平均ARMA(p,q)模型,对肯斯瓦特水文站实测径流过程进行了预测检验.结果表明,自回归滑动平均模型对实测年径流量有很好的逼近拟合效果,相对误差很小,ARMA(p,q)模型用于径流量预测有较高的精度,是可行的.     

基于经验模式分解与LM一BP神经网络的大坝变形预报模型

提出一种基于经验模式分解(EMD)与LM-BP神经网络相结合的模型进行大坝变形预报的方法.先利用EMD具有根据信号本身特征进行自适应分解的功能将变形时间序列分解为一系列不同尺度的固有模式分量IMF,再根据各个IMF的变化规律采用相匹配的LM-BP模型进行预报,最后对各分量的预报值进行叠加得到最终的变形预报结果.实例分析...     

正交化经验模式分解方法

针对Hilbert—Huang变换中经验模式分解所得固有模式函数存在的不完全正交问题，基于Gram-Schmidt正交化方法，提出了一种新的正交化处理方法，可得到完全正交的固有模式函数，从而完善了Hilbert—Huang变换方法．通过典型时程曲线的数值模拟的分解结果表明了这一方法的正确性，实际地震波数据的分解显示了这一方法的良好应用前景．     

基于奇异谱分析的上证指数预测模型

该文应用奇异谱分析(SSA)的方法,对一维时间序列--证券指数,构造延迟矩阵,运用时间经验正交函数(EOF),对原序列进行重构,有效地提取序列中隐含的波形信号;利用自回归移动平均模型(ARMA模型)对原序列和重构结果分别进行预测,并进行比较.     

基于ARIMA模型的居民区电动汽车负载特性分析

随着电动汽车规模的日益扩大和居民区充电设施的逐渐完善,大量电动汽车的充电行为将给居民区电网负荷带来较大影响。本文在电动汽车充电特性研究的基础上,提出了一种基于自回归求和滑动平均(ARIMA)模型的面向居民区的电动汽车负载特性分析方法,通过构建多辆电动汽车的总耗电模型,较好地预测了电动汽车总体充电需求,进而实现对居民区变压器容量的合理配置。最后选取若干具有代表性的小区,测试分析了电动汽车接入前后的台区负载变化情况,验证了所提方法的有效性。     

基于ARIMA模型的我国GDP短期预测

国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标,因此对GDP的预测越来越受到政府和公众的关注.由于影响GDP的因素有很多,而且这些因素间又常常存在多重共线性,所以准确找出影响GDP的重要因素并进行建模比较困难,而且经济数据常常是自相关非平稳的,因此本文采用ARIMA模型来拟合1991年到2010年的GDP数据并预测GDP.结果表明ARIMA(1,1,1）能较好拟合GDP数据,预测表明我国经济发展势头良好.     

基于ARIMA模型的全国能源消费的短期预测

目的:根据全国能源历史消费数据来预测未来能源消费,为科学制定能源规划及经济发展战略提供建议。方法:选取1953-2011年的全国能源消费总量数据,运用ARIMA(1,1,3)模型预测未来4年的能源消费量。结果:2012年至2015年的能源消费量依次为354948.40、371466.8、392505.06、413849.93(万吨标准煤)。结论:预测结果表明国家制定的能源消费总量控制目标比较合理。但是我国仍需要更多的措施来实现这一目标。     

基于Modflow和ARIMA 模型的峰峰矿区岩溶地下水模拟及预测

为科学有效地了解峰峰矿区岩溶地下水的均衡状态和用水规划实施后未来(2018～2025年)地下水动态变化,通过构建地下水流数值模型(visual modflow模拟程序)和ARIMA降水量预测模型(R语言软件),对研究区岩溶地下水资源量和水位动态变化进行模拟和预测。结果表明,现状开采条件下,峰峰矿区岩溶地下水多年平均补给量为8 726. 62万m~3/a,排泄量为8 937. 96万m~3/a,均衡差为-211. 34万m~3/a,处于负均衡状态。随着矿区用水规划的实施和用水结构的调整,预测2018～2025年岩溶地下水位将呈小幅度波动上升趋势,降落漏斗范围明显缩小。研究成果可为峰峰矿区地下水资源的合理开发利用提供依据和参考。     

基于ARIMA风电机组齿轮箱故障趋势预测方法研究

针对齿轮箱计划外停机和意外故障导致的风电机组安全运行问题,提出了一种基于ARIMA模型的故障趋势预测方法;方法可以处理具有非线性和非平稳性特征的齿轮箱运行状态监测数据,用以时间序列的自相关分析为基础的模型预测状态监测时间序列数据的趋势变化;选择生产现场采集到的齿轮箱油泵出口压力SCADA数据和运行实例验证了方法的有效性,实验结果的拟合效果令人满意;研究结果表明方法能够适应齿轮箱运行状态监测数据随时间的变化特征,反映出一定的运行状态变化趋势,具有较好的预测精度和较大的应用范围,对风电机组其他部件的故障趋势预测具有一定的应用参考价值。     

交通流的季节ARIMA模型与预报

使用季节ARIMA模型对交通流进行建模及预报为高速公路交通状况分析、道路设施建设、公路效益评价及控制策略设计等提供了一种可靠的方法和途径。介绍了具有周期的季节ARIMA模型的一般表达方式，并提供了使用这一模型进行建模和预报的一般过程。最后以某高速公路的实测数据为例，进行实证分析，得到了72步的长期预报结果，其相对误差为0．13。     

GDP时间序列的ARIMA模型研究

在经典计量经济学建模过程中,通常假定经济时间序列是平稳的,而且主要以某种经济理论或对某种经济行为的认识来确定计量经济学的模型理论的关系式.然而在经济领域中,许多时间序列数据不是由平稳过程产生的,基于此,研究了国内生产总值GDP随时间位移而持续增长的特性,确定了模型的自回归阶数,建立了ARIMA模型,并对ARIMA模型进行了检验,确定了模型的平稳性与模型自回归影响的持久性.     

中国人均GDP的ARIMA模型分析与预测

人均GDP是反映一个国家综合实力的重要经济指标,由于经济波动的影响和随机因素的干扰,一般单变量模型模拟的效果较差,利用ARIMA(1,1,2)模型建模,可用过去人均GDP的值和过去误差来预测未来人均GDP的走势,有较强的预测能力,从而为经济政策的调整和制定提供参考.     

基于ARIMA模型的风电场短期风速预测

目前,风力发电的并网规模越来越大,但是鉴于风力发电特有的间歇性和随机性的特点,难免会对电力系统的稳定运行和电能质量造成巨大影响,也就限制了风电的发展速度与规模。对风力发电场的风速进行中、长、短期的预测可以在一定程度上有效的解决该问题,依据风速序列的自相关性以及时序性,本文提出了一种基于时间序列分析的风电场短期风速预测ARIMA模型,重点讨论了建模的过程、模型的识别、模型的定阶和模型参数的估计。最后结合风电场实际,对比于持续法预测给出了相应的预测结果和误差分析,验证了所提出的ARIMA模型用于风电场风速预测的可行性。     

民航客运量的ARIMA模型与预测

介绍了求和自回归移动平均(ARIMA)模型的一般表达方式,并提供了使用该模型进行建模和预报的一般过程,最后以某条航线的实测数据为例,进行实证分析,得到了8步的短期预报结果,其相对误差为0．08．     

中国居民消费价格指数的ARIMA预测模型

本文将2009年1月至2014年12月期间的中国居民消费价格总指数进行了分析,对序列进行了季节性检验和季节性调整,通过计算季节指数,利用时间序列图以及ADF检验方法检验了调整后序列的平稳性,得到了居民消费价格总指数的ARIMA模型.最后分别对CPI进行静态预测和动态预测,将预测结果乘以季节指数将预测结果还原,得到了较为满意的结果.