改进的TLBO及其在自来水供水量预测中的应用

为准确预测城市自来水供水量,提出采用教与学优化算法(TLBO)优化的极限学习机预测方法.针对TLBO算法收敛精度低、易陷入局部最优的不足,提出一种改进的TLBO算法(ITLBO).在ITLBO中,增加一个最差学生补习阶段,通过老师对该学生单独辅导或者采用一个反向学习策略快速提升学生成绩;在此基础上,采用一种干扰算子对老...     

基于机器学习的水文系列插补延长模型研究

传统的水文插补延长模型预测效果一般且计算较为繁琐,难以满足重要水文资料的插补延长.文章基于机器学习模型,依据安塞水文站和枣园水文站多年水文资料,利用水文数据间的非线性关系建立水文插补延长模型.结果表明,传统的水文插补延长线性模型具有一定的效果,但仍需进一步提升;机器学习模型能搜寻数据间的非线性关系,不同的模型效果具有一...     

股票价格波动的信息渠道影响研究——基于媒体报道和分析师预测的视角

文章手工收集、整理了2006-2015年中国A股上市公司的媒体报道倾向数据,实证研究了媒体报道正向倾向与分析师乐观预测偏差对上市公司负收益偏态系数的影响。研究表明,虽然媒体报道正向倾向、分析师乐观预测均分别对上市公司股价负收益偏态系数产生显著的负向影响,但是两者的交互项对股价负收益偏态系数的影响则是显著为正,即当媒体报道正面倾向与分析师乐观预测两者共同作用时,将会触发"信息过度关注偏差"机制,从而降低了上市公司股票收益。文章研究还发现,媒体报道、分析师预测和"信息过度关注偏差"机制的作用强度,在市场化程度高地区要明显大于市场化程度低地区,可能的原因是市场化程度高地区的企业更加容易被媒体报道和分析师关注,进而产生更强的关注效应。     

基于线性回归的广西粮食产量预测模型探讨

广西是一个农业大省,粮食产量在全国占有的比重相当大。影响广西粮食产量的因素相当的多,通过对影响粮食产量的各种因素的分析比较,从中选取对粮食产量影响相当大的种植面积,单位种植面积产量,年平均降水量这个三个因素进行线性回归分析,得出广西粮食产量的线性回归模型,根据模型对广西粮食产量进行预测。     

关于粮食安全预测的一个文献综述

粮食安全的预测是与粮食安全紧密相关的课题。本文对近年来粮食供需预测的文献进行总结,认为粮食供需预测主要有统计-计量模型,作物机理模型和经验推算预测,多数文献研究认为我国粮食供求处于紧平衡,但并不存在粮食安全问题。     

基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析

本文利用支持向量机（SVM）机器学习算法,融合宏观经济数据、上海现货铜价格、LME期铜价格和美元汇率来研究预测上海期货交易所铜期货价格。通过上海期货交易所cu1402合约210天交易数据和同期相关经济数据,来预测铜期货每日最高价、最低价、开盘价和收盘价。模型结果显示,对上海期货交易所铜期货cu1402合约价格预测存在一个25天左右的累计平均误差最小的规律。另外,也对影响沪铜期货每日最高价、最低价、开盘价和收盘价的经济数据分别作了分析,其中沪铜期货价格的历史数据、铜现货价格和LME铜期货价格都对沪铜四种价格预测存在重要影响作用。     

企业财务需求预测方法论

通过对经营规划财务需求的分析,以现金流为解析工具,对企业财务预测技术进行了一系列方法讨论,主要着眼于报表类方法的分析,形成一套系统的分析方法论。     

基于人口自然增长的北京市老年人口空间分布预测研究

北京市正面临严峻的老龄化问题,但既有研究大多基于现状老年人口分布,具有一定局限性.需对未来老年人口空间分布进行预测.采用年龄移算法预测了2020年北京市乡镇(街道)尺度下的老年人口空间分布.基于2000-2010年数据的方法有效性检验说明了该方法的预测精度较高,且反映出2000-2010年期间北京市老年人口的市内迁移主要表现在由核心区(东城区和西城区)向4个近郊区(昌平区、大兴区、通州区和丰台区)的迁移.对2020年老年人口多情景预测表明,在人口自然增长状态下2020年北京市老年人口总量在427-448万之间,人口年龄结构老化是北京市老年人口增长的主要影响因素,人口死亡率的影响较小且对各区县的影响差异很小.在2010-2020年期间,近郊区域是北京市老年人口自然增长最快的区域,应作为在未来北京市养老政策制定尤其是养老资源空间配置的重点区域.     

基于误差校正的多因素BP国际碳市场价格预测

碳价预测是碳金融市场参与者进行风险管理的关键要素,已有基于多因素的碳价非线性预测模型没有对碳价影响因素进行降维,造成预测模型复杂;现有研究在对碳价初始预测误差进行预测时,没有考虑不同频率数据适用的预测方法,难以较好地刻画不同频率数据的波动特征.以CER现货价格为研究样本,构建了基于误差校正的多因素BP国际碳市场价格组合预测模型:利用ALASSO方法筛选碳价主要影响因素以达到降维目的,运用BP模型构建基于多因素的碳价初始预测模型;按照分解-重构-集成的思想进行误差校正,即运用EEMD分解初始预测误差,利用游程判定法重构分解项,并分别选用Elman对高频进行预测,运用SVM预测中频和低频,运用ARIMA方法预测余项,将各分项预测值叠加为误差预测值,进而得到校正后的碳价预测值,并与其他模型进行对比.     

通货膨胀先行指标研究方法文献综述

<正>对通货膨胀的准确而快速的预测是中央银行货币政策有效实施的一个基础,这是因为货币政策操作存在的内部时滞和外部时滞使得政府运用货币政策治理通货膨胀的效力存在不确定性,而且事后的控制容易造成经济剧烈波动。为将通货膨胀消除于萌发阶段,保证经济平稳发展,中央银行迫切需要找到通货膨胀