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贝叶斯向量自回归(BVAR)利用先验的统计信息能够克服时间序列数据较短的困扰,理论上在我国区域经济预测中应该具有良好的效果。绝大多数区域预测模型文献缺乏"真正"意义上的样本外预测误差评价研究,但我们早期对民族八省区主要经济指标2010—2015年的预测为本文详细评价BVAR模型实际预测误差提供了绝佳的机会。以民族地区为例,本文的分析表明,BVAR模型的预测误差非常小,预测能力令人非常满意。同时本文也分析并指出进一步提高BVAR模型预测精度的努力方向。 相似文献
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基于神经网络的房屋销售面积预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
房屋销售面积的预测直接影响房地产开发商的投资额,而多种不稳定因素又给预测带来了困难。传统的基于统计方法的预测模型比较成熟,但缺点是适用性差、实时性不强,不能反映预测过程中的不确定性与非线性,其预测值和实际值常有较大的误差。人工神经网络能很好地处理非线性问题。在预测模型中引入神经网络和传统的线性回归方法,共同处理模型中的线性及非线性因素,以达到降低误差的目的。实验结果表明,该模型能达到有效的预测结果, 相似文献
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文章认为相空间局域线性回归法是电力系统短期负荷预测混沌预测法中广泛使用的方法,在用线性最小二乘法估计局部线性化模型的参数时,往往由于病态的数据矩阵导致估计值对噪声过于敏感而变得不可信.针对这种情况应用最小均方误差准则和最陡下降原理提出了一种基于自适应滤波电力系统短期负荷预测算法,避免了病态矩阵的影响.实验结果表明该算法预测结果稳定、可靠. 相似文献
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各种最优定阶准则的自回归模型集成预报方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文采用人工神经网络方法，将目前国内外最为常用的几种自回归模型（ＡＰ（Ｐ））定阶准则确定的各种最优阶数的自回归模型进行集成预报试验。结果表明，集成预报模型的预报能力要优于每一种最优阶数的自回归模型，且具有一定的稳定性。这为平均温度的短期气候预测以及其它学科的预测研究提供了思路和方法。 相似文献
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灰色线性回归组合克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺点和不足,本文系统地推导了灰色线性回归组合模型,通过此模型对我国煤矿百万吨死亡率进行预测,结果表明该模型基本正确,预测精度可靠,能够为煤矿安全生产提供理论依据。 相似文献
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建设用地需求量预测对合理规划建设用地规模以及有效控制建设用地数量具有重要意义。本文应用多元线性回归模型(MLR)、GM(1,1)灰色系统模型和基于主成分分析的BP神经网络模型(PCA-BP)建立3种预测模型对2020年连云港的建设用地需求量进行预测。结果表明:3种模型的预测精度均较高,其中PCA-BP神经网络模型预测的平均绝对误差(MAE)、误差均方根(RMSE)以及平均相对误差(MRE)在3种模型中均最小,预测精确度最高,多元线性回归模型次之,灰色GM(1,1)模型略低;根据精度评价结果最终确定以3种模型预测结果的平均值作为2020年连云港建设用地需求量的预测值,得出预测结果为189506.02 hm~2。 相似文献
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中国石油消费量增长趋势分析——基于ARIMA模型的预测与分析 总被引：2，自引：0，他引：2
石油属于重要的战略物资和民用能源,对其消费量进行预测,可为合理安排原油生产和石油进出口提供依据,优化社会资源的配置。本文采用Box和Jenkins的ARIMA模型,对1953年以来我国石油消费量的年度数据进行分析,原始数据来源于《中国统计年鉴》。与结构性因果模型、自回归(AR)、移动平均(MA)、自回归移动平均(ARMA)模型等相比较,ARIMA模型不但适合于我国石油消费量的非平稳时间序列的特点,并且预测效果比较理想。结果表明,ARIMA(4,1,5)模型的预测效果良好,2001年~2005年平均预测误差仅为4.01%,可用于未来我国石油消费量的预测。对2006年~2008年的预测结果表明,今后几年我国石油消费量将以较高的年增长率增加,2008年将达到约53 000多万吨标准煤,表明今后几年我国对外石油依存度将再度上升。 相似文献
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组合预测方法研究的若干新结果 总被引：2，自引：0，他引：2
本文对组合预测方法的一些基本问题进行了较深入的研究:证明了随着预测方法的增加,最优组合预测方法的预测误差平方和并不一定减少;给出了最优组合预测方法的预测误差平方和恰好等于参加组合预测的各个单项预测方法预测误差平方和的最小值的充分条件;对递归等权组合预测方法的收敛性等问题给出了理论证明,并给出了一种新的替换准则。本文还就最优组合预测方法预测误差平方和的取值范围等问题进行了研究,给出了一些新的结果。 相似文献
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贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计方法进行的一种预测，它与传统预测方法的不同之处在于利用了来源于经验和历史资料的先验信息。通过实证分析的方法，将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较，结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性。 相似文献
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贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计方法进行的一种预测,它与传统预测方法的不同之处在于利用了来源于经验和历史资料的先验信息。通过实证分析的方法,将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较,结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性。 相似文献
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线性回归模型在电力负荷预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
中长期电力负荷预测是规划的前提和基础.以建立线性回归模型来科学预测电力负荷在未来的变化趋势及状态,通过算例分析,得出利用线性回归模型进行电力学系统中长期负荷预测取得令人满意的效果. 相似文献
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人民币／美元汇率短期预测的神经网络模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文研究利用人工神经网络建立人民币／美元汇率短期预测模型的必要性及可行性，探讨了一种改进的误差反向传播算法，建立了人民币／美元汇率短期预测的神经网络模型。结果表明，该模型具有较高的预测精度。 相似文献
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线性回归是重要的统计方法。文章从一元线性回归模型入手,结合实例对模型进行了应用;在此基础上结合人才需求预测这个实际背景重点对多元线性回归模型进行了应用。对改进后的模型分别结合实例进行了验证,取得了较好的效,果,可为需求预测问题的求解提供一种新的思路。 相似文献
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