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季节性时间序列预测方法的评述与改进设想 总被引：5，自引：0，他引：5
本文对目前常用的季节性波动时间序列预测方法,从原理、思想、特点和缺陷等方面,作了较全面的分析归纳和评述。本工作有助于我们加深对方法的理解、选择和使用。文章还针对各类方法所存在的问题提出了几种进一步改进的设想。 1 引言社会经济系统中的许多变量除了含有随机性扰动和趋势性变化以外,还兼有季节性(或称作周期性)波动.这种季节性的波动是由于系统内部的周期性运动与变化规律和系统的外部环境的季节性作用特点等因素所造成的。由于这种因果关系的错综复杂和不明确,人们通常撇开这些复杂的关系而转向直接对被测量的时间序列进行分析和研究,从而同时预测出其趋势性变动和季节性波动。可见,季节性波动预测较一般预测有特殊的困难.为此,人们提出了各式各样的预测方法来解决这一问题。 相似文献
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二次指数平滑公式由于具有时间序列数据厚近薄远的调节性、修匀平滑性、递推性、自适应性等优点,在传统时间序列预测中占有重要的地位,起着特殊的作用.但是,和移动平均方法一样,对于呈现增长变动趋势的经济变量,指数平滑方法也会产生滞后偏差.自然,在线性增长模型中,也不例外。本文拟对二次指数平滑在线性模型预测中的滞后效应与预测误差分析方面进行一些探讨. 1 问题的提出在传统的时间序列预测方法中,指数 相似文献
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本文主要研究了基于改进指数平滑算法的气温预测问题。首先引入时间序列模型概念,对常用气温预测模型进行简要分析,另外对一阶指数平滑算法进行相关推导,同时提出了自适应指数平滑算法;其次,结合广西容县近30年月均气温实测数据,分别建立BP神经网络预测模型、传统指数平滑算法预测模型以及改进后的基于自适应指数平滑算法的预测模型,对2016年气温数据进行预测并分析模型优势;最后,将改进模型用于预测2017年和2018年中未知月份的月平均气温值,并针对实验结果进行数据分析修正。通过对不同预测模型的比较和仿真实验,结果表明基于自适应指数平滑算法的气温预测模型预测精度较高,实用性强,具有一定的推广性。 相似文献
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温特指数平滑法是六十年代初由温特研究制定出来的一种较高级形式的指数平滑法。这种方法不仅可以针对趋势型数据样式进行调整它还可以作季节性调整,所以它能用来预测兼有趋势型和季节型两种样式的数据序列。 相似文献
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分解预测技术是一种较早采用和经常使用的预测方法。它用一些简单的数学公式来分离一个时间序列的4种分量:季节性、周期性、趋势性和随机性部分。对一个时间序列移去其中的季节性和随机性分量便得到趋势一周期曲线。作者认为,这条趋势一周期曲线是企业经营预测最重要的基本环节。分解预测技术在各企业生产领域得到了广泛的应用。 相似文献
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1 问题的提出时间序列预测方法,如移动平均法、指数平滑法、自适应过滤法、趋势曲线外延法等,由于模型简单,需要的资料少,计算容易,在工业企业产品销售短期预测中广为使用。在与某机械制造厂销售计划部门共同研究产品销售预测过程中,我们根据该厂1982年以来的产品销售统计数据,分别用移动平均法、指数平滑法和自适应过滤法对未来年度的产品销售量做了预测研究。有关预测结果如表1所示。 相似文献
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指数平滑法是分析经济时间序列的最常用方法,其数学模型为: 其中:S_t是第t+1期的预测值、α为平滑系数(或加权系数) 在应用指数平滑法进行预测时,如何确定平滑系数α是提高预测精度的关键。在预测中,一方面我们希望提高α值,借以增加近期数据的权数;另一方面又希望减少α值以平滑随机误差,显然这两项要求是相互矛盾的。所 相似文献
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指数平滑常数的特性及其选择 总被引：1，自引：0，他引：1
指数平滑法是短期经济预测中一种极为有效的方法,尤其适用于没有季节效应的时间序列预测,效果尤佳。在应用指数平滑法预测时,平滑常数α的选择是否适宜,直接影响到预测效果的好坏,本文就平滑常数α的特性和选取原则进行有关的讨论,并介绍几种较为常用的选择方法。 相似文献
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季节模型预测的定基比率法 总被引：4，自引：0，他引：4
一在经济预测中,常常遇到对具有明显季节性变动规律的经济变量进行预测的问题,即季节变动预测。在季节变动预测中,常用的方法之一是把经济变量的季节波动时间序列进行分解,测定其长期趋势T、季节变动S、循环变动C和不定变动I等组成因素,并利用乘法模型X=T·S·C·I,计算表征该变量季节变动一般规律的指标——季节指数SI,用以进行预测。依据乘法模型进行季节变动预测,其关键在于计算季节指数。计算季节指数通常是依据三年以上分季(月)的季节波动时间序列,按同期平均法求各该季(月)水平的平均值(?)k,然后除以各季(月)水平的总平均值(?),即可得到季节指数: 相似文献
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时间序列的趋势变化对预测结果的准确性有很大的影响。本文通过对平滑指数的分析，介绍了变指数的平滑方法，此外，给出了利用观察估的累加和比例与观察值数的比例判断趋势变化的方法。 相似文献
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本文通过新疆统计年鉴中仅有的新疆1990-2015年的交通客运量数据为研究对象,先利用时间序列(指数平滑和ARIMA)模型和非线性回归方法,进行初步地统计分析。根据预测误差最小的原则确定采用指数平滑模型和ARIMA(1,1,1)模型客运量预测的平均值作为新疆交通总客运量的最终预测方法.并给出了新疆2016—2020年的交通客运总量以及公路、铁路、民航等各客运量的预测结果。 相似文献
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本文分析与比较了单指数平滑、双指数平滑、自回归单整移动平均法、季节自回归单整移动平均法这四种畜产品价格预测方法。由于指数平滑法遵循“重近轻远”,在短期预测上能得到较好的预测结果,使时间序列所包含的历史规律性能显著地体现出来。季节ARIMA有时得不到较优的预测模型,这时可以用非季节ARIMA模型来代替,弥补季节ARIMA的不足之处。综合生猪业的发展,用基本的原理和预测模型来逐步分析模拟猪肉的价格,通过大量的努力找到最优的模型。 相似文献
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根据Kolmogorov连续性定理,本文建立了混沌—神经网络(C-ANN)预测模型;提出了基于遗传算法和神经网络的混沌预测模型与方法(C-ANN-GA混合预测方法);解决了混沌时间序列的非解析式预测问题;使混沌时间序列预测方法得到了新的改进和发展。 相似文献
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平滑系数的选取是影响指数平滑法预测精度的瓶颈因素,实际应用中更多的是依靠经验选取,缺乏科学性.本文通过对指数平滑系数与权系数特性的分析,提出了对平滑系数优化的新方法,并将该优化方法在ERP项目具体实施中的生产经营目标预测时进行了验证,取得了满意的效果. 相似文献
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对于问题:长为1的棒子随机折成3段后能组成三角形的概率,文献[1]、[2]中给出了两种不同的结论.通过对问题表身及这两种解答方案的分析,说明了文献[2]结论错误的原因,并从随机变量的函数的分布的角度推导论证,解释了文献[2]中所提出的质疑点.最后采用计算机对该问题进一步进行了模拟验证. 相似文献
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[目的/意义]21世纪互联网技术的发展为学术研究提供了开放的交流平台，科研信息资源由此呈指数增长，学者难以从繁杂的信息中快捷获取所需信息，从而导致学术资源利用率低下。学术资源精准化、个性化推荐，成为了提高学术信息流转效率和实现价值增值的有效途径。[方法/过程]本文利用文献发表时间因子与文献语义相似度对异质信息网络进行加权，并基于此加权网络采用Node2vec进行有偏随机游走生成图节点序列，然后利用Skip-gram语言模型进行序列学习，最终计算节点向量的相似度以实现学术信息推荐。[结果/结论]以CNKI中的数据集为例对本文所提出的模型进行验证，实证结果表明，使用该模型推荐的论文与学者，一方面与目标学者的研究方向相符合；另一方面在时间维度上也较为精准，能够有效满足学者信息需求。 相似文献
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有关预测精度的几个问题 总被引：1，自引：0，他引：1
费革胜在《预测的精度分析》一文(以下称文[1])中对预测的精度问题进行了研究,提出了预测的精度应满足的5个原则,同时分别就点预测和区间预测给出了精度计算公式,并证明了两者的统一性,为更深入研究预测的精度问题奠定了基础。在进一步的研究中我们发现[1]所给出的两个精度公式存在较大的局限和缺陷。下面拟从几个不同角度出发,提出预测精度应满足的另外一些原则,并通过计算说明[1]所建议的 相似文献
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[目的/意义]旨在将科技文献的价值进行量化,提高PageRank算法应用在科技文献排名中的准确性。[方法/过程]在加入时间因子的PageRank算法的改进算法WPageRank的基础上,加入引用相关度进行改进,并计算文献的固有价值,与文献的PageRank值进行加权求和,得到文献的最终价值。[结果/结论]本文提出的方法使新发表的高质量文献也可以获得较高排名,并且使领域内的高质量文献更容易被检索到,同时保证了检索的时效性和主题集中性。 相似文献