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基于奇异谱分析的上证指数预测模型北大核心CSCDCSTPCD
作者：吕红费文龙秦伟良
发表期刊：南京理工大学学报（自然科学版） 2003年z1期
关键词：奇异谱分析经验正交函数自回归移动平均模型上证指数
摘要：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.
水电投资对区域经济影响的定量化分析
作者：方春阳赵晓丽胡军峰李国东
发表期刊：现代电力 2005年3期
关键词：水电投资区域经济经济发展定量分析自回归移动平均模型
摘要：以四川省水电投资与其经济发展的关系为例,以研究水电投资建设期对区域经济的影响为目的,运用投入产出法分析了水电投资对社会总产值、对相关行业、以及对就业的影响.分析结果显示:水电投资1万元,会带动四川省总产值的增长约3.46万元;在对相关行业的影响上,四川省水电投资对机械工业的带动作用最大,投资弹性为1.9%;对社会服务业的影响也较大,投资弹性为1.56%;排在第三位的是电子及通信设备制造业,投资弹性为1.41%.1997年四川省水电投资…查看全部>>
时间序列分析方法及ARMA,GARCH两种常用模型CSTPCD
作者：武伟刘希玉杨怡王努
发表期刊：计算机技术与发展 2010年1期
关键词：时间序列分析法自回归移动平均模型条件异方差模型
摘要：证券市场具有数据单一性(大量不需要经过特殊处理的数据)、分析手段多样性和隐蔽性的特点,且与其飞速发展不相称的是证券分析技术进展的缓慢.股市系统中时间序列的预测问题具有重要的理论及实际意义,时间序列的获取是通过对数据库中数据进行分类汇总分析而获得.获取时间序列数据以后可以对它进行预测分析,从而较准确地预见系统的演进.文中介绍了时间序列的基本知识,同时比较了ARMA和GARCH两种常用模型,得出对于中国股市,GARCH模型性能优于ARCH模型.
基于滑动窗口和ARMA的Argo剖面数据异常检测算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：罗一迪蒋华王慧娇王鑫
发表期刊：计算机工程与应用 2018年19期
关键词：Argo浮标滑动窗口自回归移动平均模型异常检测
摘要：针对由于Argo浮标的随机性和抛弃性而导致难以保证剖面数据质量的问题,根据滑动窗口(Sliding Window,SW)与自回归移动平均(AutoRegressive Moving Average,ARMA)模型的特点,提出了一种基于滑动窗口和ARMA的Argo剖面异常检测算法.利用滑动窗口将Argo剖面时间序列进行划分,再通过建立ARMA模型获取剖面的预测值,然后确定置信区间,最后通过判断观测数据是否在置信区间内实现异常检测.通过全…查看全部>>
城域网P2P流量预测模型研究北大核心CSCDCSTPCD
作者：董智超袁小坊王东裴唯谢高岗
发表期刊：计算机工程与应用 2010年22期
关键词：流量预测P2P小波分析自回归移动平均模型
摘要：网络流量测量与建模对网络管理有着重要的意义.为了合理规划P2P网络资源,提出了一种基于小波与时间序列分析的P2P流量预测模型.通过对原始序列的小波分解与单支重构,并使用了所提出的一种统计分析方法对流量进行平稳化处理,针对各分支特点分别采用ARMA和ARIMA模型进行预测,最后组合各分支的预测结果获得最终预测值,并对该预测值使用动态指数平滑模型进行优化.实验结果表明,对比已有的方法,这种方法具有更高的预测精度.
基于EEMD-PCA-ARIMA模型的大坝变形预测北大核心CSCDCSTPCD
作者：郑旭东陈天伟王雷段青达甘若
发表期刊：长江科学院院报 2020年3期
关键词：大坝变形变形预测集合经验模态分解主成分分析自回归移动平均模型
摘要：针对大坝观测数据中存在的噪声容易掩盖实际变形曲线走势的问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)、主成分分析(PCA)和自回归移动平均模型(ARIMA)的大坝变形预测方法.通过对观测数据进行EEMD和PCA,从而构建映射矩阵,然后利用映射矩阵对原始数据构建的样本矩阵进行转换,实现消噪效果,进而对处理后的观测数据进行ARIMA建模预测,据此构建EEMD-PCA-ARIMA模型.依据所提出的模型对实际大坝坝顶水平位移观测数据进行预测分…查看全部>>
ARMA模型在胆结石病发病率预测中的应用北大核心CSCDCSTPCD
作者：马亮亮田富鹏
发表期刊：军事医学科学院院刊 2010年5期
关键词：自回归移动平均模型预测时间序列分析胆结石病发病率
摘要：目的探讨应用时间序列自回归移动平均模型(ARMA)预测胆结石病发病率的可行性.方法应用EViews3.1软件对青海海西自治州2001~2006年逐月发病率进行ARMA建模拟合;按照残差不相关和简洁的原则确定模型结构,依据赤池信息准则(AIC)与施瓦茨准则(SC)、拟合优度确定模型的阶数.对所得模型的残差进行统计验证,依据残差序列图中实际值与拟合值的拟合效果确定最终模型.利用最终模型预测2007年的胆结石病月发病率,比较预测值和实际…查看全部>>
基于小波分析的导弹装备备件需求组合预测北大核心CSCDCSTPCD
作者：赵建忠徐廷学李海军叶文
发表期刊：电子学报 2014年3期
关键词：备件需求预测小波分析灰色模型自回归移动平均模型
摘要：针对导弹装备备件需求呈现非线性、非平稳的特征，提出了把小波分析理论应用于导弹装备备件需求预测的构想。首先根据总体评价指标来确定小波最佳分解级数，将备件需求时间序列分解到不同尺度上以减少原始序列的随机性和波动性；然后对具有平稳特性的高频信息用改进动态自适应隔代映射遗传算法和阻尼最小二乘法优化的ARMA模型进行预测，而对反映整体趋势的低频信息用GM （1，1）模型进行预测；再将各模型的预测结果进行叠加，从而得到原始序列的预测值。最后通过导…查看全部>>
“十二五”时期中国水利投资预测研究CHSSCDCSSCI
作者：吴丽萍陈宝峰张旺
发表期刊：经济与管理 2011年8期
关键词：水利投资预测多项式分布滞后模型自回归移动平均模型
摘要：基于1952-2009年的统计数据,运用自回归移动平均模型和多项式分布滞后模型对中国“十二五”时期的国内生产总值和水利投资额进行预测.实证结果表明:多项式分布滞后模型的预测效果比仅考虑当期经济发展水平对水利投资的影响所建立的传统线性预测模型更为理想；在此基础上,运用自回归移动平均模型可预测出中国“十二五”时期的水利投资额.
基于ARIMA和神经网络模型的城市燃气负荷预测北大核心CSCDCSTPCD
作者：黄岳嵘徐晓钟张益铭王劲松
发表期刊：计算机应用与软件 2011年12期
关键词：自回归移动平均模型神经网络小波燃气负荷时间序列预测模型
摘要：城市燃气负荷预测是城市天然气调配的重要环节.在对燃气负荷时间序列进行小波周期分析的基础上,建立燃气负荷的基于ARIMA的神经网络温度矫正模型,ARIMA模型对年周期数据进行平滑,有效去除了过去的短期影响；将大气温度作为神经网络的输入对ARIMA模型预测值进行修正.经过检验,该模型很好地揭示了燃气负荷时间序列的特征,预测效果较好.

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