基于X12-ARIMA加法模型的保费收入研究

文章基于1999年1月～2011年8月中国保费收入月度数据,采用当下最为热门的季节调整方法X12-ARIMA加法模型,对其进行季节调整,得到经调整后的时间序列和季节调整因子,在假设季节调整因子短期内不发生变化的条件下,采用两种模型估计方法建立经调整后的时间序列模型,从而建立中国保费收入月度数据短期预测模型。     

基于电量在线测控技术与应用的研究

随着节能减排观念在各行各业的风行,智能电网的建设也被提上日程。电网建设要求对电力的生产、变送、调度、使用整个过程进行更有效的在线测控,这促使电量测控技术及其应用快速发展。当前,运用新技术研制新一代电量在线测控产品势在必行,此类产品在国内有广泛的前景。     

基于等效结构应力法的ST12点焊疲劳寿命分析

对ST12低碳钢拉剪点焊试件进行不同载荷工况下恒幅疲劳加载试验。使用基于美国ASME标准下的结构应力法对ST12点焊模型验证网格不敏感特性。利用最小二乘法将不同载荷条件下计算的结构应力与相应试验疲劳寿命拟合出预测方程,利用预测方程估算出的预测寿命与主S-N曲线法的预测寿命对比分析。研究表明:对于ST12低碳钢拉剪点焊试件,在低载高周疲劳工况下,主S-N曲线法的预测寿命偏危险,基于结构应力法的预测方程较为适用。     

基于SVR模型的区域公路货物周转量预测

针对区域货物周转量的特点:时间上的大波动性和区域之间的密切相关性,指出:反映区域货物周转量预测的指标数据存在高度的非线性、耦合性和时变性。通过对区域公路货物周转量历史数据的分析,确定了相关预测变量。在上述基础上,建立了基于SVR的区域公路货运周转量预测模型。由于该模型建立在统计学习理论的基础上,因而具有良好的非线性数据处理能力,并保证了预测模型的泛化性能。以金华市为应用对象,说明了该模型的有效性。     

基于指数法的我国区域金融风险评价及预测

区域金融风险由于区域间经济发展的差异性显得更加复杂,预防也更加困难。通过构建区域金融风险指数,对我国31个省、市、自治区(不含港、澳、台)的金融风险进行评价及预测分析,研究得出:我国整体金融风险与六大区域呈现同步变化趋势,基本呈现四个阶段的变化特征,即缓慢上升、迅速下降、极速攀升、缓慢下降;四个阶段中西北地区、西南地区、东北地区整体金融风险均普遍高于中南地区、华北地区、华东地区。预测结果显示,2019—2023年我国及六大区域整体金融风险水平均有所下降,其中东北地区、西北地区、西南地区、中南地区整体风险水平均超过全国。针对我国区域金融风险呈现的差异性特征,要求金融风险防范措施应该差异化制定。     

基于灰色残差模型的我国财政收入预测

为提高我国财政收入的预测精度,更好地实现财政收入的资源配置、收入再分配和宏观经济调控的职能,在传统灰色预测技术的基础上,本文建立了残差灰色预测模型预测我国财政收入,并通过实例分析验证了该模型的实用性和精确性。     

基于时间序列模型的区域收入差异预测和分析

当前,我国区域收入的差距明显,特别是东西部之间,由于各种因素的影响,城镇居民收入增长数量和增长速度的差距越拉越大,已成为构建和谐社会征程中的不利因素。本文搜集了全国、浙江和四川城镇居民人均可支配收入的历年数据,运用EViews与SPSS统计软件对其进行了分析和建模,预测和分析了全国、浙江省和四川省城镇居民人均可支配收入的发展趋势,并提出了相关的建议。     

基于逐步回归分析的武汉区域物流量预测

区域物流量的预测是区域物流规划以及经济发展的重要前提。对区域物流量影响较大的因素有很多,从中选择重要且相互独立的变量来建立回归方程比较困难。因此,本文以武汉市区域物流量预测为实例,采用逐步回归分析法建立模型,将影响程度大的变量依次纳入模型中,大大地提高了模型的运算效率。     

基于重心法与物流量预测的物流园区选址

在研究物流园区选址理论的基础上,为使物流运输成本最小和物流园区的建设符合长远发展,在对物流园区选址时使用理论中的重心法并建立相应选址数学模型,将数学模型与趋势外推预测法预测的物流园区物流量结合,在定量的基础上计算得到物流园区的选址位置,同时为精确地得到选址位置开发了基于重心法的选址模型软件.最后通过吉木乃县物流园区选址说明该方法的可行性.     

基于EGARCH模型的我国通货膨胀率预测

文章收集中国通货膨胀数据，依次建立了ARMA模型、GARCH模型、TARCH模型、EGAR．CH模型。结果表明，EGARCH模型的拟合效果最好，可以为我国通货膨胀率提供短期预测。     

基于ARIMA模型的电影票房收入预测

电影行业是我国文化产业的核心,而电影票房收入影响着电影行业以及我国文化产业的持续发展,因此对电影票房的预测就显得尤为重要。文章以2013年3月至2018年12月全国电影票房收入为数据基础,建立了全国电影票房收入的自回归移动平均(ARIMA)模型,并对2019年1月至2019年10月我国电影票房收入进行了预测。     

基于重心法与物流量预测的物流园区选址

在研究物流园区选址理论的基础上,为使物流运输成本最小和物流园区的建设符合长远发展,在对物流园区选址时使用理论中的重心法并建立相应选址数学模型,将数学模型与趋势外推预测法预测的物流园区物流量结合,在定量的基础上计算得到物流园区的选址位置,同时为精确地得到选址位置开发了基于重心法的选址模型软件。最后通过吉木乃县物流园区选址说明该方法的可行性。     

基于PNN-LSSVM模型的医院总收入预测

目的:以云南省某医院总收入为研究对象,对该医院2013年收入数据进行建模、预测。方法:根据医院总收入特性,首先对医院总收入进行分类,分类后分别建立适合各类别的LSSVM模型。结果:相比单一预测模型预测精度高,对30个样本点预测平均相对误差为4.95%。结论:医院总收入直接反映了医院的业务情况、筹资结构和经济效益,与医院的可持续发展息息相关,且各因素之间的关系是模糊的,很难依据各影响因素进行预测。本文充分考虑到医院总收入的特性,利用建立的PNN-LSSVM模型对医院总收入进行预测,为医院制订中、长期发展规划提供依。     

基于神经网络与灰色系统模型的巨项目风险预测

巨项目概念的提出为工程项目风险管理的方法和技术提出了新的要求,传统的风险预测与管理方法在巨项目中产生了一定的局限性。文章用神经网络逼近非线性插入方法构建时间序中的风险预测,并建立风险时间序列的GM模型和时间响应函数预测巨项目的风险,最后通过实例计算预测结果的准确性,对巨项目的风险预测具有一定的参考价值。     

基于ARIMA模型的中国CPI分析与预测

作为衡量宏观经济运行情况的核心指标,消费者价格指数(CPI)日益成为人们关注的焦点。本文以中国1990年1月至2013年4月最新的月度CPI作为研究对象,以严谨的分析构建了自回归移动平均ARIMA[(1,2,6),1,(1,12,25)]模型。结果表明模型拟合效果好,预测精度高,在此基础上成功对2013年5月至12月的CPI走势情况进行预测。     

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。     

基于灰色模型的铁路客流预测方法

铁路客流量的预测对于铁路交通业具有重要的实际意义,本文探讨应用灰色预测方法来预测铁路客流量的方法,并且通过对我国2007-2009年铁路客运量预测的实证分析,证明了此方法的可行性,并且检验了此方法的精确度,为准确预测铁路客流量提供了一种简便可行的分析预测方法。     

基于投影寻踪回归的区域物流预测

在区域物流需求预测中,组合预测法相对各单项预测法有明显的优势,投影寻踪回归亦采用多个岭函数的组合进行拟合,比同时采用多个单项预测方法的组合更方便。投影寻踪方法最早出现在20世纪60年代末70年代初,对于处理高维、     

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。