基于ARIMA-BP神经网络模型的桥梁SHM应变预测分析

桥梁结构健康监测的应变监测数据具有较强的趋势性与随机性，为提升数据的预测精度，提出将传统单一的自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和BP神经网络预测模型进行加权与组合，并将这两种方法分别运用于江西省某跨江大桥桥梁结构健康监测系统记录的应变监测数据的预测进行验证。结果表明：仅运用单一模型预测时，BP神经网络的预测效果要优于ARIMA模型；加权与组合模型的预测精度均优于单一模型，其中加权模型及组合模型的残差平方和（SSE）与BP神经网络模型相差最大，分别高达50.23%与49.87%；对比加权模型与组合模型的各项误差指标，发现二者预测模型的预测精度极为接近；单一预测模型的误差包络范围大于其他两类模型，其中ARIMA模型的误差总和约为50 με，BP神经网络模型的误差总和约为30με，加权模型的误差总和约为21.09 με，组合模型的误差总和约为20.97 με。经分析，加权预测模型与组合预测模型均能实现对桥梁SHM应变预测。     

基于TOPSIS准则和SARIMA模型的江苏省快递业务量短期预测

物流产业与诸多产业都有非常密切的联系，在推动GDP增长和提高社会经济发展方面具有不可忽视的作用。利用过去的快递业务量预测未来值，有利于反映物流产业的发展趋势。基于江苏省2013年5月至2021年4月的快递业务量数据，选用简单季节ARIMA（差分自回归移动平均）模型和乘积季节ARIMA模型以及基于TOPSIS（逼近理想解排序）准则的两种ARIMA组合模型进行拟合，并预测2021年5月至2022年2月的快递业务量数据。发现3种模型预测的平均相对误差均较小，且组合预测模型的预测效果优于其他两种季节ARIMA模型。     

福建省GDP时间序列模型建立及实证分析

根据福建省1981—2011年GDP数据,利用Eviews6.0计量经济学软件和时间序列理论,建立了求和回归移动平均模型ARIMA(4,1,1),并根据模型进行实证分析,结果表明GDP预测效果较好,平均误差9.91%,并预测2014年GDP产值为22 569.578亿元。     

时间序列与BP神经网络在新疆GDP预测中的对比分析

根据新疆维吾尔自治区2009年统计年鉴中的数据,构建并选用合适的时间序列模型、BP神经网络模型,对2004年-2008年的新疆GDP进行预测,并用预测结果与实际值求得相对误差,然后将两种模型的误差进行比较。结果表明,BP模型应用于新疆GDP预测较时间序列预测有较高的预测精度和良好的泛化能力。     

基于组合预测模型的我国GDP预测分析

利用中国1990—2009年的GDP数据,在建立指数曲线模型、ARIMA模型和三次多项式模型的基础上,以误差平方和最小为最优准则建立组合预测模型,对中国2010—2015年的GDP值进行预测。结果显示,组合预测模型的精度高于各个单项预测模型;2010—2015年的年均增长率为14.79%,我国国民经济仍以较快的速度增长。     

基于混沌时间序列的CPI短期预测分析

有效控制CPI关乎国计民生,但其变动的随机性增加了预测难度。在对混沌时间序列预测流程进行了梳理的基础上,首先采用最大Lyapunov指数法辨别CPI时序的混沌特性,运用混沌理论重构相空间,利用逐步回归分析和BP神经网络进行混沌预测,并将ARIMA模型作为比较预测模型,最后从预测和拟合两个方面对模型进行效果评价。综合分析结果显示:2014年CPI增长范围为[2.8%,5.3%],变动幅度较大;2015年将高于4%;而2016年有望突破5%。该研究为CPI短期预测提供了较为可靠的方法,且预测结果可成为政府宏观调控政策的科学依据。     

基于ACO优化的ARIMA-ES-RF布伦特原油价格预测研究

为解决传统单一的自回归积分滑动平均(ARIMA)和指数平滑(ES)预测原油价格(以布伦特原油为例)误差较大,难以精确地预测序列非线性特征的问题,提出自回归积分滑动平均(ARIMA)-指数平滑(ES)-随机森林(RF)组合预测方法。目前虽已有大量的原油价格预测模型,但还未有文献利用随机森林组合传统时间序列模型对原油价格进行研究。在此基础上,利用蚁群算法(ACO)对随机森林的重要参数(树的数量及根的深度)进行智能搜索,将随机森林组合模型的预测精度反馈给蚁群进行信息素的实时更新,输出使得组合模型预测精度最高的模型参数。研究结果表明：提出的蚁群优化参数后的组合随机森林模型能更好地预测布伦特原油价格的趋势,预测精度均方根误差(RMSE)从1.15降低至0.88,减少了0.27;平均相对误差从1.10%降低至0.86%,降低了0.24%,预测精度较以往的原油价格预测模型有显著提升。     

ARIMA模型在福建省GDP预测中的应用

本文介绍求和自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)的建模方法及Eviews实现。将ARIMA模型应用于福建省历年GDP数据的分析与预测,得到较为满意的结果。     

BP神经网络在安徽省GDP预测中的应用

根据2008年安徽省统计年鉴中的数据,构建并选用合适的BP神经网络建立了安徽省GDP的神经网络预测模型。计算结果表明,BP模型应用于安徽省GDP预测具有较高的预测精度和良好的泛化能力,它为经济预测工作提供了一种全新的思路和方法。     

GDP时间序列模型构建及预测——以四川省为例

ARIMA时间序列模型是利用变量过去的变动规律对未来值进行短期预测的合适模型,GDP是衡量一个国家或地区经济发展和宏观经济运行状况的一个重要参考指标.本文利用四川省1978-2012年的时间序列数据建立四川省GDP的ARIMA(1,1,0)模型并利用该模型进行短期预测,预测出四川省在2016年国民生产总值将突破4万亿元,在2010年基础上翻一番.     

我国港口投融资政策的思考

一、我国港口投融资现状与问题目前我国有近1500个港口,对外开放的港口达130个,每年接纳世界100多个国家和地区的36000多艘船舶,基本上形成了大中小配套、通用性和专业化兼备的港口体系。这些港口的建设资金,从投资来源上讲,主要是国家、省、市财政投资和企业自有资金的投入。它有力地保证了港口设施建设,促进了港口的发展,为经济发展起到了重要的作用。但随着改革的不断深入,单纯依靠国家财力和企业自有资金来从事港口建设,已越来越不能满足经济发展的需要。近年来,尽管国家对港口建设的投资力度在不断加大———1995年投资68亿元,2000年81…     

房地产销售上网冷思考

一、什么信息在上网为了提高商品房交易信息的透明度,规范商品房销售行为,方便房地产登记,2004年3月24日上海市人民政府批转了《上海市商品房销售合同网上备案和登记办法》(以下简称《办法》),规定上海市新建商品房的销售(包括预售和现售)均应按《办法》规定进行合同网上备案和     

我国服务外包的外汇管理

承接离岸服务外包是一国在全球价值链可分解的技术条件下,有效融入全球生产网络体系中的新型国际分工方式,也是产品内部分工和服务贸易出口的重要表现形式,因此,近年来我国对承接服务外包的外汇管理政策支持力度不断强化.基于此,本文对服务外包的内涵、我国离岸服务外包业的特点及服务外包发展所面临的外汇管理问题进行了分析,并就外汇管理政策如何更有效地促进我国承接离岸服务外包发展提出了具体的对策建议.     

企业员工信息的系统组织与开发利用

网络组织是一种适应信息社会生产要求的新型组织模式 ,本文在分析科层组织存在的问题以及IT对组织变革的技术与环境支持基础上 ,提出了网络组织的基本概念、内容框架。     

江苏沿海地区港口与城市经济关系研究

采用因子分析和主成分分析得到反映城市经济水平的指标为城市综合得分,以反映港口经济水平的指标为全港货物吞吐量和城市综合得分两个指标研究连云港市港口与城市经济的关系。分析结果表明：连云港的港口经济对城市经济的发展起着积极的推动作用,而城市经济的发展对港口经济发展的促进作用不显著,最后根据研究结果对港口与城市经济互动发展提出了建议。     

基于SWOT模型的图书馆竞争力分析

SWOT分析是组织竞争力分析的重要方法,文章利用SWOT模型分析了图书馆发展中存在的机会、优势、劣势和威胁,以期为图书馆创新服务内容、转变服务方式提供有力支持。     

粮食安全的经济法保护研究

粮食问题是我国经济社会发展所面临的首要基础问题,保障粮食安全对保障国内经济安全具有重要意义。经济法在维护市场秩序、克服市场失灵方面具有得天独厚的优势,文章指出应当从经济法维度对粮食市场运行加以规制。应当加快制定粮食安全综合性立法、健全法律政策体系、加大农业资金投入和健全粮食市场供销体系,维护我国粮食安全。     

我国就业歧视研究进展述评

就业歧视是劳动力市场亟待解决的世界难题。文章基于就业歧视定义范式、认定规则、系统成因、影响层次、治理机制等,从分层发展角度系统梳理近年来我国就业歧视的研究成果,透视其研究转型的本土化、规范化与综合化困境,指出只有创建特色研究方法、构建横向理论结构、解决纵深关键问题,才能建立中国特色就业歧视经济学。     

基于SCP范式的重庆旅游业发展分析

旅游业是一个以旅游资源为基础,依靠自然环境和人类历史文化遗产发展起来的产业。重庆市直辖以来旅游业飞速发展,景点不断增多,推动其步入了蓬勃发展的新阶段,但快速发展的背后也存在诸多不足,须在肯定的同时正视其不健康的发展可能带来的不良后果。文章采用现代产业经济学的"结构—行为—绩效"分析范式(Structure-Conduct-Performance,简称SCP范式)对重庆市旅游业进行了详细的分析。     

旅游者在线口碑分享行为的研究

文章基于旅游者在线分享行为动机分析和旅游者在线分享行为模型构建,以明孝陵为例,运用结构方程分析发现旅游者出于优质的产品、服务和环境的体验而产生在线分享行为。