模糊时间序列模型在短期气候预测中的应用

将模糊时间序列模型引入短期气候预报,利用重庆34个地面气象观测站的逐日观测资料(1971—2007年)和重庆市旱涝灾害监测预警决策服务系统计算的干旱指数和洪涝指数等资料,运用模糊时间序列模型分别对2001—2007年重庆市城口县1月降水、1月平均气温的预报结果(年度预测)和重庆市春旱指数的预报结果(年度预测)进行了模糊时间序列分析,预测了2004—2007年的发展趋势,用2004—2007年实测值与预测结果进行了比较,并与加权集成、人工神经网络集成、数据挖掘集成等模型进行了精度比较和分析.结果表明:模糊时间序列模型各项精度评定指标优良,并且计算简单,具有一定的实用价值.     

热控涂层性能退化模型与模型参数求解

针对航天器热控涂层性能的退化规律,提出了类指数模型、指数-指数组合模型,并应用LM(阻尼最小二乘法)算法给出了模型参数的求解方法.利用美国Teflon型涂层地面模拟试验数据进行模型参数求解,并应用得到的模型进行预测外推,将各模型对应的预测结果以及国际上常用的简单指数模型对应的预测结果和美国9年时间跨度的试验数据进行了比较.比较结果表明,提出的模型和给出的方法对于航天器热控涂层性能退化预测是有效的和可行的,并且预测结果优于已有的简单指数模型.     

指数平滑法在科技成果转化率预测中的应用

根据沈阳市1991年至1998年获奖科技成果转化情况的调查资料，采用统计分析，利用二次指数平滑法建立科技成果转化率的趋势模型，用于对今后若干年我市科技成果转化率区间预测,并给出了预测的可靠性。     

基于ARIMAX模型的水泥稳定碎石基层温度预测方法

水泥稳定碎石基层路用性能受养护温度影响较大,而基层实际养护温度与大气温度、地表温度等因素密切相关。在实际工程中,利用大气温度、地表温度对基层施工后的养护温度进行预测具有一定的现实意义。文中以地表温度与大气温度为自变量,基层温度为因变量,依据AIC和SC准则,借助Eviews9软件对每个自变量建立了ARMA预测模型,在此基础上采用最小二乘拟合参数建立了用于预测基层温度的ARIMAX模型。最后基于实际数据和预测数据借助相对误差百分比检验后,证明该模型拟合良好,预测准确度高。     

单一商品市场中价格波动模型的理论分析

为了深入研究商品价格的变化规律, 推广了一类单一商品价格模型.在平衡价格和模型方程中反应函数满足一定的条件下, 利用分步法和微分方程与积分方程的等价关系, 证明了价格函数的存在性和有界性;根据模型方程的一次近似无实特征根的结果, 得到了商品价格波动的充要条件.以朴素消费模型作实例, 验证了经济参数对商品价格波动的重要影响.     

基于GARCH模型的波动率预测及应用

以中国石油（601857）股票2010年1月15日至2011年1月17日交易日收盘价格的实际数据为样本,建立了股票对数收益率波动率的GARCH模型,利用Eviews软件进行参数估计得到波动率的方程,并对波动率进行预测,从而得到基于GARCH模型预测波动率的欧式看涨期权的价格和风险值VaR的计算。     

马柯维茨模型在深圳股市应用中的实证研究

讨论了马柯维茨模型在深圳股市的实际应用问题.考虑到中国股市不允许买空卖空的情况,对改进的马柯维茨模型进行实证研究.运用深圳40指数的部分成分股2002年1月至2004年4月的历史数据对股票市场做了实证分析,研究了股票组合的风险变动规律,利用变异系数选出最优投资组合.并且经验证此方法是合理且可行的,因而有理由相信这种方法是可以对投资组合进行预测,从而能够指导投资者投资行为的.     

利用层次分析法评估上海世博会影响力

选取可持续发展这一侧面确立评价指标体系,建立GM(1,1)模型,利用未获得申博权的1995年至2002年的数据预测出若不举办世博会上海市2003年至2009年可持续发展的各项指标值,利用层次分析模型分析出可持续发展的各项指标的权值。通过对2003年到2009年每相邻2年实际可持续发展综合指数作差比较得出在2003年到2009年间上海可持续发展力度越来越强,再与预测的可持续发展综合指数进行比较,定量评估了上海世博会对上海市可持续发展的影响。     

基于ARIMA模型的时间序列建模算法和实证分析

通过对时间序列ARIMA模型建模方法的研究,将方差分析运用于时间序列建模,对季节数据做方差检验并确定周期。基于统计软件SAS分析ARIMA模型建模方法的具体算法,绘制详细的建模流程图。从模型的识别、参数估计、建模和预测等各方面介绍了模型建立和预测的全过程。利用SAS软件,结合引入的方差检验方法和算法流程对1990年1月至2010年12月的中国消费者价格指数季节性时间序列建立了乘积ARIMA模型,预测并分析了CPI的基本走势。     

确定性时间序列模型及ARIMA模型的应用

本文根据2003年1月至2008年8月西安市社会消费品零售总额的月度数据,建立了确定性时间序列模型和ARIMA模型。借助于MATLAB及SAS软件,对西安市2008年9月至2009年12月社会消费品零售总额进行分析预测,并将两种模型的预测效果进行比较,从而探索出比较合适的短期预测方法,旨在阐明这些模型在经济预测领域中的广泛应用。     

基于Shapley值的中国电力需求组合预测模型

针对中国1997~2013年的电力消费量,采用3次指数平滑模型和ARIMA模型分别进行了建模与拟合分析,通过合作对策理论中的Shapley值法求解了两模型所占权重,从而构建了所需组合模型,并用该组合模型预测了2015年和2016年的中国电力需求量.实例结果表明,组合模型有着更高的拟合精度,拟合相对误差平均值仅为1.52%.     

ARIMA与指数平滑在区域高等教育规模预测中的比较研究

文章利用在校学生数作为区域高等教育规模指标,建立了基于四川省高等教育在校学生数据序列的ARIMA和指数平滑预测模型,并进行了比较,得出最优模型为ARIMA（2,1,5）模型;用此模型对四川省2013—2015年高等教育在校学生数做出了预测。结果表明,四川省高等教育在校学生数在近三年内仍会增长,但增长速度趋于缓慢,到2015年末,四川省高等教育在校学生数约为1163100人。     

基于GM（1，1）-Markov模型的我国人口城市化水平预测

结合灰色GM（1,1）模型和马尔可夫链理论的优点,建立耦合的GM（1,1）-Markov预测模型。实例预测2009年-2015年我国人口城市化水平,其结果证明GM（1,1）-Markov模型预测精度较高,具有较强的科学性和实用性。     

城市电力需求灰色预测模型研究

采用灰色系统理论预测城市用电量,通过1999~2006年的数据来对模型进行验证,结果表明,模型的检验值P>0.95、C<0.35,这说明模型的预测精度为"优"。同时,对南京市2009~2015年全社会用电量进行预测,结果表明,今后几年南京市的用电量增加很快,这就要求加快电力建设,来满足今后几年经济发展对电力的需求。     

上市公司财务困境预测的信用评分模型

信用评分是通过选择财务指标,建立判别模型来预测公司财务困境的方法.根据中国证券市场的实际情况在财务困境的界定,财务指标的选择和计算等方面对信用评分模型进行了调整,并运怂用于中国上市公司财务困境的预测.研究首次引入了包含股票价格的市场信息变量,并在判别模型表现时对估计样本和测试样本进行了区分.结果表明新模型在预测能力上要优于Altman,Ohlson和Zmijewski的模型,新模型在上市公司财务困境前一年的预测有较高的准确性,随着时间的推移,预测能力有明显的下降,因此模型适用于短期预测.     

基于SWAN模式的黄渤海一次强冷空气研究

利用MICAPS、T639、日本传真图等资料,对2012年1月20日前后的一次强冷空气过程进行研究,并将各种预报产品和旅顺站预报经验相结合,对黄渤海的海表风场、海浪场进行预报和经验总结.此外,还利用NFS(Non-hydrostatic Forecast System)风场驱动SWAN(Simulating Waves Nearshore)模式,对此次冷空气所造成的大浪进行模拟,并将预报结果、模拟结果分别与观测资料进行对比,以提高预报能力和检验SWAN模式对发生在黄渤海的冷空气所致大浪的模拟能力.结果表明:以NFS风场为驱动场时,SWAN模式可以很好地对黄渤海海域的海浪场(含波高、波向)进行模拟,预报的风场、海浪场与观测资料基本一致;在高风速下,预报的波高与实测波高一致性较好,但在中低风速下,预报的波高略低于实测值.     

一种改进的IPSO-BP神经网络在股指预测中的应用 ——以上证综指为例

针对股票数据具有规模庞大、结构复杂、多噪声和高度模糊非线性等特点而导致预测难的问题,利用改进的粒子群算法(固定惯性因子动态化)优化BP网络权阀值,建立了一个基于历史日收盘价、最低价、最高价、成交量、成交额、涨跌幅为输入变量,日开盘价为输出变量的预测模型.利用MATLAB软件对2007年1月4日至2015年8月31日上证综指(开盘价)进行了仿真预测,并且从绝对误差与相对误差等角度对比分析了BP网络优化前后的预测结果,结果表明IPSO优化后的BP网络不仅可以更快地实现收敛寻优,而且在对未来股价的趋势判断与指数     

综合运输系统运输量分配模型研究

本文在分析运输结构优化依据的基础上,根据多产品替代方法原理,结合各种运输方式的特点,建立了综合运输系统运输量分配模型。通过对吉林省1971～1987年数据进行试算,证明该模型具有较高的精度和预测能力。用它预测吉林省未来年份各种运输方式运输量得到满意的结果。     

基于ARIMA的居民消费价格指数建模与预测

根据我国2007～2010年的实际居民消费价格指数,建立了基于ARIMA的物价指数预测模型。实验结果表明,该模型的绝对误差以及百分比绝对误差都控制在了一定范围之内,因此该模型拟合效果较好,预测值接近实际值。最后,应用该模型对我国2011年1月至5月的居民消费价格指数进行了预测。     

基于灰色预测及多目标规划模型的水资源预测及优化配置

为探讨城市水资源预测和优化配置的方法,以北京市为例,采用灰色GM（1,1）预测和多目标规划模型方法进行数学建模,以研究北京市在实现经济效益、社会效益、生态效益和环境效益最大化前提下的水资源的优化配置方案。预测结果显示,北京市2015年的水资源总量为21．4523亿m^3,再生水量为11．96亿m^3,总需水量为39．74亿m^3,仍将存在6．33亿m^3缺口,将依赖于境外调水,与北京市水资源“十二五”规划十分接近。多目标规划模型结果显示,北京市可通过增加水资源的循环利用,减少农业用水、生活用水和环境用水量,维持现有工业用水量,实现可供水量与总需水量的基本平衡,并实现城市经济效益、社会效益、生态效益、环境效益的最大化。灰色GM（1,1）预测和多目标规划模型可较好地预测城市未来供、需水状况,并进行水资源的优化配置,可用于区域水资源预测和综合规划。