基于ARIMA模型的我国电力生产预测研究

考虑到电力对国家社会经济发展的重要性,本文研究了我国电力生产的预测模型。鉴于我国电力生产时间序列数据的完备性,在对该时间序列进行平稳性检验的基础上,比较分析建立了我国电力生产量的ARIMA模型,并运用所建立模型进行了预测。     

基于ARIMA模型的蚌埠市PM2.5预测

本文首先从真气网选取蚌埠市2018年6月1日至2019年5月31日的PM2.5日浓度数据作为样本数据,接着运用EVIEWS10.0软件并借助由Box和Jenkins创立的ARIMA(p,d,q)模型对样本数据进行合理建模,并验证所建立的AR(1)模型的合理性;然后运用所建立的AR(1)模型对蚌埠市2019年6月2日至2019年6月6日的PM2.5日浓度进行预测,最后将预测结果与实际值进行比较,结果表明:使用建立的AR(1)模型对蚌埠市短期内PM2.5浓度预测所得值与蚌埠市PM2.5浓度的实际值相对误差较小,其误差大小在10%之内,适合做蚌埠市PM2.5日浓度的短期预测。     

基于ARIMA模型的中国社会消费品零售总额季度预测

本文介绍了自回归单整平均移动模型即ARIMA模型的基本原理及其构建与应用的方法;并分析中国2003年-2010年社会消费品零售总额的季度数据,运用ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s模型,对历史数据-2010年四个季度社会消费品零售总额进行预测,其预测值与实际值拟合效果较好;在此基础上,预测出了2011年四个季度的社会消费品零售总额。     

基于ARIMA模型的贵州省社会消费品零售总额预测研究

通过本文对贵州省1978年至2010年社会消费品零售额年度数据的搜集,在数据的基础上,建立了贵州省社会消费品零售额的ARIMA模型,得到可靠的模型后以此对此后贵州省社会消费品零售额做一定的分析及预测。     

基于ARIMA模型的渭南市降水量趋势分析与预测

采用ARIMA模型对渭南市1953～2013年历史降水量趋势进行模拟,优选参数,建立降水量预测模型,对2014～2018年的降水趋势进行预测。经拟合结果分析可知ARIMA模型能够比较好地预测渭南市年降雨量变化趋势,渭南市近些年降雨量呈现略微下降的趋势,但随着预测期的延长,预测精度降低。建议在使用ARIMA模型预测年降雨量时,尽量保证数据序列足够的情况下,采用逐年实时校正的预测方法。     

基于ARIMA模型预测国际粮食价格走势——以小麦为例

近年来我国粮食进口增速迅猛,国内外粮食市场联系日益紧密.我国作为世界第一粮食生产和消费大国,在粮食贸易的国际市场中发挥了重大作用.2013—2016年度我国主要粮食产品中,大米和大豆进口世界第一,小麦进口位居第四.从粮食进口总量来看,我国已是名副其实的粮食第一进口大国.由此可见,我国与国际粮食市场之间的联系日益紧密,国际粮食市场的价格波动必然经由多种渠道牵引国内粮食价格,进而影响到国内的粮食安全,本文以小麦为例,选取1994年—2016年的月度实际价格,分析预测国际粮食价格走势,对于我国粮食安全有着重大意义.     

基于ARIMA模型的云南省第三产业发展预测

通过采用自回归差分移动平均(ARIMA)模型,对云南省第三产业产值序列进行分析,进而了解云南省第三产业未来的发展趋势,明确推动产业优化发展的方向。在使用STATA软件建模后,根据信息准则对模型进行筛选,得到了ARIMA(2,2,2)模型。随后,对模型进行拟合度检验,证明模型可以对第三产业产值进行短期的预测与分析,期望能为今后的相关研究提供参考。     

基于ARIMA模型的风电功率预测

风电功率的随机波动被认为是对电网带来不利影响的主要因素。研究风电功率的波动特性,对改善风电预测精度与克服风电接入对电网的不利影响都有重要意义。本文通过对30天的风电数据加总,求得15min级的风电功率数据,提出了基于ARIMA模型的风电功率的预测模型。通过对数据进行单步预测取得较好的预测结果,说明ARIMA(1,1,1)模型能够较好的拟合原始数据。给风电功率的预测提供了新的思路。     

我国消费者信心指数趋势分析及预测——基于ARIMA模型

本文利用ARIMA模型拟合了我国消费者信心指数序列,并利用拟合的模型进行了事前预测,以期对相关政策的制定给予可行性参考意见。     

ARIMA模型在石油价格预测中的应用

首先分析了影响石油价格的各种因素,并以布伦特原油在国际油品市场的普氏现货报价为依据,建立ARIMA预测模型,最后以2005年下半年油价走势为例,说明如何将定性分析与定量分析相结合,对石油价格的未来走势进行分析和判断。对相关企业的科学决策有一定的借鉴意义。     

ARIMA模型在中国GDP预测中的应用

文章对我国1978-2015年国内生产总值进行了分析。运用Box-Jenkins方法建立了ARIMA模型。通过对数据的平稳性检验、模型参数识别与检验、模型检验等综合分析,确立了ARIMA(2,1,0)模型。该模型具有简单实用、预测精度高的特点,能恰当描述我国GDP(国内生产总值)状况,并对"十三五"期间的GDP增长速度做出短期预测,为政府部门制定"十三五"期间的经济计划提供依据和参考。     

基于岭回归法的中关村高新技术园区总收入预测

利用岭回归法,选取中关村园区和北京市相关指标,建立多元线性回归预测模型,有效消除园区总收入预测中的多重共线,并得到拟合效果较好的收入预测值。该模型用定性和定量相结合的法方法进行园区经济预测,有助科学地制定园区发展计划,同时该方法对地区经济影响因素分析有一定的借鉴作用。     

基于ARIMA模型的产业集群稳定性研究

通过统计分析产业集群月产出量数列平稳性,运用时间序列分析方法,建立产业集群ARIMA模型,预测在某一时间点的产业集群产出情况,为生态园产业链稳定性建设提供理论依据。通过实际数据研究,运用EViews软件,验证产业集群ARIMA模型可行性。为解决产业集群稳定性预测中外部扰动因素对稳定性的影响,提供了理论途径。为产业集群建设稳定持续的发展提供了科学有效的理论方法。     

基于ARIMA模型的航材需求预测

为了对航材的需求进行预测,本文根据时间序列乘积季节模型,利用统计软件SPSS,对收集到的航材需求的历史数据进行了建模、参数估计、检验、预测,经检验预测效果较好。该方法简便实用,利于实际推广和使用。     

基于灰色神经网络的咸宁市财政收入预测研究

在介绍灰色神经网络模型原理的基础上,以湖北省咸宁市为例,利用灰色神经网络模型预测出2011-2014年咸宁市财政收入,由于灰色神经网络模型考虑了多指标的共同作用,具有更好的预测效果。     

基于ARIMA模型的湖南省物流需求预测研究

基于ARIMA模型对湖南省物流需求预测进行了研究,模型的回归和拟合效果良好,预测相对误差较小,最后针对湖南省物流业的发展提出了相关对策和建议。     

基于ARIMA模型的湖南省物流需求预测研究

基于ARIMA模型对湖南省物流需求预测进行了研究,模型的回归和拟合效果良好,预测相对误差较小,最后针对湖南省物流业的发展提出了相关对策和建议.