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回归-时间序列组合模型在石油企业费用预算编制中的应用 被引量：1
1
作者 胡江波 刘金兰 《沈阳理工大学学报》 CAS 2006年第1期83-86,共4页
石油企业完善的预算编制机制对企业的长远发展有重大作用.而其中的费用预算又是影响企业销售量和利润的一个重要因素.本文对石油销售企业的费用预算编制方法进行了研究,并根据费用的特点,提出回归-时间序列模型来进行费用预算编制,以提... 石油企业完善的预算编制机制对企业的长远发展有重大作用.而其中的费用预算又是影响企业销售量和利润的一个重要因素.本文对石油销售企业的费用预算编制方法进行了研究,并根据费用的特点,提出回归-时间序列模型来进行费用预算编制,以提高企业的预算编制效率和科学水平.同时,通过对电费的实例计算验证了方法的实用性和可靠性. 展开更多
关键词 预算管理 费用预算编制 石油企业 回归-时间序列组合模型
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基于时间序列分析模型的尾巨桉DH32-29木材含水率动态模型研究
2
作者 汤雷吼 林建国 韦添露 《农村科学实验》 2025年第3期169-171,共3页
为了更好地利用和加工尾巨桉DH32-29木材,了解和分析尾巨桉DH32-29采伐后水分含量的变化情况,该文以5年生尾巨桉DH32-29为研究对象,在广西壮族自治区国有派阳山林场采伐了符合条件的5年生尾巨桉无性系DH32-29林木40株,对采伐后的木材进... 为了更好地利用和加工尾巨桉DH32-29木材,了解和分析尾巨桉DH32-29采伐后水分含量的变化情况,该文以5年生尾巨桉DH32-29为研究对象,在广西壮族自治区国有派阳山林场采伐了符合条件的5年生尾巨桉无性系DH32-29林木40株,对采伐后的木材进行取样并使其自然干燥,并于2023年9月12日至2024年1月10日每间隔5 d调查1次木材含水率情况。对5年生尾巨桉无性系DH32-29木材样木的含水率均值应用时间序列进行分析,经平稳化处理、模型检验后,确定5年生尾巨桉无性系DH32-29在采伐后120 d内的含水率预测模型为Y_t=0.138-1.000×εt-j。经检验,模型的拟合优度R2为0.988,模型表现优秀,拟合效果好,具有较高的准确性和可信度。最后得出了5年生尾巨桉DH32-29无性系采伐后125~150 d的木材含水率。 展开更多
关键词 尾巨桉DH32-29 时间序列分析模型 木材含水率 动态模型
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水文时间序列逐步回归随机组合预测模型及其应用 被引量：15
3
作者 汤成友 郭丽娟 王瑞 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2007年第6期1-4,共4页
由于气候因素和下垫面因素的综合影响,水文时间序列表现出复杂的非线性,包括确定性成分和随机成分,如月径流序列、日均流量序列等。这些预报对象如果不加处理直接用AR(p)建模进行预测误差较大。文中介绍了通过对非平稳序列提取周期项和... 由于气候因素和下垫面因素的综合影响,水文时间序列表现出复杂的非线性,包括确定性成分和随机成分,如月径流序列、日均流量序列等。这些预报对象如果不加处理直接用AR(p)建模进行预测误差较大。文中介绍了通过对非平稳序列提取周期项和趋势项后的余差序列建立AR(p)模型进行水文中长期预报的组合预测方法,并以嘉陵江北碚站7月最大洪峰流量序列为例对组合模型进行验证,结果比较满意。 展开更多
关键词 逐步回归 周期分析 趋势分析 自回归模型 组合模型 水文时间序列 水文中长期预报
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基于在线监测时间序列数据的水质预测模型研究进展
4
作者 秦艳 徐庆 +3 位作者 陈晓倩 刘振鸿 唐亦舜 高品 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期116-122,共7页
当前地表水突发性污染事件频发,已造成严重的环境和社会影响,对环境监管部门应急处置能力建设提出了新要求和新挑战。地表水水质在线监测数据具有高频率和高时效等特点,系统论述了基于在线监测时间序列数据的水质预测模型的研究现状和进... 当前地表水突发性污染事件频发,已造成严重的环境和社会影响,对环境监管部门应急处置能力建设提出了新要求和新挑战。地表水水质在线监测数据具有高频率和高时效等特点,系统论述了基于在线监测时间序列数据的水质预测模型的研究现状和进展,包括数据软测量、预处理方法和水质预测模型等,分析了不同水质预测模型在应用过程中存在的问题,并对未来研究方向进行了展望,以期为水质预测预警和环境监管提供技术支持和方法参考。 展开更多
关键词 水质预测模型 在线监测 时间序列分析 自回归模型 人工神经网络
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边坡变形的灰色-时间序列组合预测模型 被引量：1
5
作者 刘园春 《冶金丛刊》 2017年第4期10-11,31,共3页
边坡变形是一个非平稳的时间序列,可分解为趋势项和随机项两个部分。利用灰色模型对边坡变形非平稳时间序列进行趋势项提取,使非平稳时间序列转化为平稳时间序列,对随机项进行时间序列分析。将以上两个模型结合,建立起灰色-时间序列(GM-... 边坡变形是一个非平稳的时间序列,可分解为趋势项和随机项两个部分。利用灰色模型对边坡变形非平稳时间序列进行趋势项提取,使非平稳时间序列转化为平稳时间序列,对随机项进行时间序列分析。将以上两个模型结合,建立起灰色-时间序列(GM-AR)组合预测模型。以茅坪滑坡变形和某尾矿库边坡变形为例进行预测分析,对比结果可知,组合预测模型具有更高的预测精度和良好的应用前景。 展开更多
关键词 边坡 变形 组合预测 灰色模型 时间序列分析
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观测分析中的回归-时序列模型 被引量：16
6
作者 张利 李富强 +1 位作者 汪树玉 刘国华 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期572-576,共5页
大坝观测数据经常规回归分析后的残差序列一般并非为白噪声 .考虑将回归拟合与随机型时间序列方法结合 ,先对大坝位移数据按水位、温度、时效等物理因素作回归分析 ,再对回归残差作时序列建模处理 .实例采用Box- Jenkins法和由自相关、... 大坝观测数据经常规回归分析后的残差序列一般并非为白噪声 .考虑将回归拟合与随机型时间序列方法结合 ,先对大坝位移数据按水位、温度、时效等物理因素作回归分析 ,再对回归残差作时序列建模处理 .实例采用Box- Jenkins法和由自相关、偏自相关函数及 AIC准则进行模型识别 ,建立时序列模型 .应用示例的计算表明 ,这样获得的回归 -时序列模型能很好拟合实测数据 ,提高精度 ,误差序列也符合白噪声要求 . 展开更多
关键词 回归-时序列模型 大坝观测数据 回归分析 自相关函数 Box-Jenkins法 偏相关函数 残差序列
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一种区域地下水位预报的时间序列分析组合模型 被引量：2
7
作者 何宗花 《广东水利电力职业技术学院学报》 2003年第4期33-35,共3页
根据地下水位动态变化的特征 ,建立提取水文趋势项的时间序列分析组合模型 ,并用逆函数法对地下水位进行预报。经典型实例验证 ,模型精度较高 。
关键词 预报 地下水 时间序列分析 组合模型
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时间序列中的协变量调整非参数回归模型（英文）
8
作者 马云艳 寇光杰 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2015年第4期432-448,共17页
在某些场合,回归模型中的预测变量与响应变量不能被直接观测,而是受到某个可观测变量的影响,在这种情况下人们提出了协变量调整模型.本文在时间序列场合下讨论协变量调整非参数回归模型(CANR),提出了回归函数的两步估计法,在α-混合条... 在某些场合,回归模型中的预测变量与响应变量不能被直接观测,而是受到某个可观测变量的影响,在这种情况下人们提出了协变量调整模型.本文在时间序列场合下讨论协变量调整非参数回归模型(CANR),提出了回归函数的两步估计法,在α-混合条件下讨论了估计的大样本性质,最后研究了模型在模拟和实际金融数据中的应用. 展开更多
关键词 Α-混合 协变量调整非参数回归 时间序列.
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基于ARIMA-LSSVM混合模型的犯罪时间序列预测 被引量：14
9
作者 涂小萌 陈强国 《电子技术应用》 北大核心 2015年第2期160-162,166,共4页
对犯罪时间序列的预测对帮助公安部门更好地掌握犯罪动态,实现智能犯罪发现具有重大意义。针对犯罪时间序列预测的计算需求,结合真实犯罪数据集,提出了ARIMA-LSSVM混合模型。该模型通过ARIMA预测出时间序列的线性部分,通过PSO优化的LSSV... 对犯罪时间序列的预测对帮助公安部门更好地掌握犯罪动态,实现智能犯罪发现具有重大意义。针对犯罪时间序列预测的计算需求,结合真实犯罪数据集,提出了ARIMA-LSSVM混合模型。该模型通过ARIMA预测出时间序列的线性部分,通过PSO优化的LSSVM模型预测非线性部分,以对序列进行充分拟合,最后通过混合算法计算最终结果。使用此混合模型达到了精准的预测效果,证明了模型的有效性。 展开更多
关键词 犯罪时间序列 相空间重构 滑动自回归平均模型 后向传播神经网络 PSO-LSSVM
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基于非线性时间序列的门限自回归模型建立 被引量：1
10
作者 顾鞍明 徐化冰 《黑龙江科技信息》 2011年第30期45-45,共1页
目前门限自回归模型是最受大家关注的预测模型。本文以太阳黑子非线性时间序列为研究对象,建立门限自回归预测模型。通过一些相关分析技术来确定预测模型中的门限区间个数和门限值的寻优范围,然后优化门限值和TAR模型的自回归系数。通... 目前门限自回归模型是最受大家关注的预测模型。本文以太阳黑子非线性时间序列为研究对象,建立门限自回归预测模型。通过一些相关分析技术来确定预测模型中的门限区间个数和门限值的寻优范围,然后优化门限值和TAR模型的自回归系数。通过实验结果分析表明,门限自回归预测模型能够对非线性时间序列进行精确预测。 展开更多
关键词 非线性时间序列 门限自回归模型 太阳黑子 预测
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基于混合自回归模型和神经网络的时间序列预测
11
作者 武俊峰 江其保 《华东交通大学学报》 2006年第4期141-143,共3页
在求出混合自回归时间序列模型的成分个数的基础上,应用BP神经网络对时间序列进行了预测,并对模型进行了数值模拟表明该预测模型的具有较高的精确度和广泛的应用前景.
关键词 混沌时间序列 BP神经网络 混合自回归时间序列模型
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基于时间序列组合模型的河川年径流预测 被引量：4
12
作者 陈志忠 《水利规划与设计》 2016年第11期60-62,83,共4页
河川年径流序列具有小样本、非线性和非平稳性等特点,传统预测理论很难对其实现精确预测。考虑从多角度优化预测算法,建立基于时间序列的组合预测模型。本研究利用小波变换理论提取信号的细节特征,将年径流分解为非线性的趋势项和平稳... 河川年径流序列具有小样本、非线性和非平稳性等特点,传统预测理论很难对其实现精确预测。考虑从多角度优化预测算法,建立基于时间序列的组合预测模型。本研究利用小波变换理论提取信号的细节特征,将年径流分解为非线性的趋势项和平稳性的波动项,分别利用最小二乘支持向量机(LSSVM)理论和自回归(AR)模型进行趋势预测,利用加法原则重构信号实现河川年径流预测模型。以新疆开都河年径流序列进行实例计算,结果表明预测值与实测值基本一致,具有较高的预测精度。研究结果可为河道防洪、水库运行调度与区域水资源配置提供参考。 展开更多
关键词 河川径流 时间序列组合模型 自回归模型
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基于时间序列模型的国内航空货运量组合预测 被引量：3
13
作者 朱志愚 刘燕 《西安航空学院学报》 2017年第5期65-70,共6页
为了预测未来几年国内航空货运量,以2001-2016年我国国内航空货运量的统计数据为基础,采用时间序列模型中的二次指数平滑法和灰色预测法建立单项预测模型,在此基础上以误差平方和最小为目标建立了组合预测模型。通过预测结果与实际数据... 为了预测未来几年国内航空货运量,以2001-2016年我国国内航空货运量的统计数据为基础,采用时间序列模型中的二次指数平滑法和灰色预测法建立单项预测模型,在此基础上以误差平方和最小为目标建立了组合预测模型。通过预测结果与实际数据相比较,计算平均绝对百分误差进行精度检验,结果表明组合预测模型有效可靠,具有较高的预测精度。以此方法预测了2017-2021年国内航空货运量,为航空公司及相关政府部门提供数据参考。 展开更多
关键词 航空货运量 时间序列模型 组合预测
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季节性多元回归模型与时间序列分解模型在内陆用箱需求预测中的应用比较 被引量：1
14
作者 王腾龙 《集装箱化》 2016年第8期1-4,共4页
“一带一路”战略的部署和实施推动我国产业结构调整和经济转型发展,作为连接丝绸之路经济带与海上丝绸之路的桥梁,我国中西部经济走廊的作用和地位越发显现.一方面,随着沿海制造业向内陆转移,腹地货源得到释放,从而带动物流运输业发展... “一带一路”战略的部署和实施推动我国产业结构调整和经济转型发展,作为连接丝绸之路经济带与海上丝绸之路的桥梁,我国中西部经济走廊的作用和地位越发显现.一方面,随着沿海制造业向内陆转移,腹地货源得到释放,从而带动物流运输业发展;另一方面,在世界经济下行以及集装箱船舶运力严重过剩的背景下,船公司为填满舱位,争相通过向内陆延伸海运服务来扩大营销网络覆盖面,以期从源头上掌提集装箱货源, 展开更多
关键词 多元回归模型 分解模型 时间序列 季节性 海上丝绸之路 产业结构调整 物流运输业 经济转型
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降雨时间序列分解预测模型及应用 被引量：16
15
作者 黄显峰 邵东国 阳书敏 《中国农村水利水电》 北大核心 2007年第9期6-8,共3页
为了对随机型时间序列进行预测,在分析其性质的基础上,提出了将其分解为趋势项、周期项和平稳随机项,建立时间序列分解预测模型,分别对趋势项和周期项进行检验和提取,利用自回归模型人工合成新的序列对平稳随机项进行模拟和预测。将该... 为了对随机型时间序列进行预测,在分析其性质的基础上,提出了将其分解为趋势项、周期项和平稳随机项,建立时间序列分解预测模型,分别对趋势项和周期项进行检验和提取,利用自回归模型人工合成新的序列对平稳随机项进行模拟和预测。将该模型应用于降雨量预测,取得良好效果,表明了该模型的有效性和适用性。 展开更多
关键词 时间序列 分解预测模型 随机项 自回归模型
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隧道围岩变形的非线性自回归时间序列预测方法研究 被引量：14
16
作者 文明 张顶立 +3 位作者 房倩 齐俊 方黄城 陈文博 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1-7,共7页
针对传统时间序列预测模型的单一线性和忽略施工过程影响的静态局限性,提出非线性自回归(包括NARNN与NARXNN)时间序列预测模型.该模型通过引入动态施工影响因子作为附加的外部输入,同时结合模型本身的反馈结构和延迟单元,在结构和动态... 针对传统时间序列预测模型的单一线性和忽略施工过程影响的静态局限性,提出非线性自回归(包括NARNN与NARXNN)时间序列预测模型.该模型通过引入动态施工影响因子作为附加的外部输入,同时结合模型本身的反馈结构和延迟单元,在结构和动态特性上更加符合实际系统,可以非线性动态地考虑隧道施工全过程.运用该模型对史家山2号隧道施工过程中的围岩水平收敛和地表变形进行预测.结果表明:1)非线性自回归预测模型比传统的ARMA预测模型的预测精度高、适应性好;2)通过多次预测并对结果取平均值,可以保证非线性自回归预测模型预测结果的预测精度和稳健性;3)通过优化动态施工影响因子的取值方法,可以进一步提高NARXNN时间序列预测模型的预测精度. 展开更多
关键词 公路隧道 时间序列模型 非线性自回归神经网络 动态施工影响因子 围岩变形预测
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基于ARIMA-GM组合模型的湖北省电力需求预测研究 被引量：8
17
作者 王莉琳 张维 +3 位作者 赖敏 向铁元 杨再鹤 周波 《中国农村水利水电》 北大核心 2013年第4期101-105,共5页
通过分析湖北省历年电力消费量,利用灰色模型(GM)和自回归积分移动平均(ARIMA)模型分别对2012-2020期间的湖北省电力需求量进行了预测,然后通过方差倒数法进行组合预测,得到了精度更高的预测结果。通过分析整个预测过程及结果,该方法易... 通过分析湖北省历年电力消费量,利用灰色模型(GM)和自回归积分移动平均(ARIMA)模型分别对2012-2020期间的湖北省电力需求量进行了预测,然后通过方差倒数法进行组合预测,得到了精度更高的预测结果。通过分析整个预测过程及结果,该方法易于操作,精度较高,是一种对电力需求预测方法有益的探索。 展开更多
关键词 时间序列 灰色模型 自回归积分移动平均模型 方差倒数法
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深基坑施工时地表沉降预测的时序-投影寻踪回归模型 被引量：15
18
作者 尹盛斌 丁红岩 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期369-374,共6页
为了保证施工的正常进行、实现信息化施工,必须对基坑实际监测数据进行分析与预测。现有的趋势时间序列分析方法很难满足实际施工中高度非线性问题的拟合,预测误差较大。基于这点考虑,以天津某工程基坑施工地表沉降观测序列为例,在对原... 为了保证施工的正常进行、实现信息化施工,必须对基坑实际监测数据进行分析与预测。现有的趋势时间序列分析方法很难满足实际施工中高度非线性问题的拟合,预测误差较大。基于这点考虑,以天津某工程基坑施工地表沉降观测序列为例,在对原始数据进行分析的基础上,提出既可以考虑趋势时间序列,又具有高度非线性拟合性能的时序-投影寻踪回归模型。首先,通过比较分析几种时间序列方法的逼近误差和预测误差,寻求出一种逼近较好的时间序列预测方法。然后,将预测得到的时间序列和观测数据相结合,采用投影寻踪回归方法拟合。应用结果表明,该模型逼近性能良好,预测误差小,可为深基坑位移沉降的动态预测提供一条较好的途径,对基坑动态设计与信息化施工等方面具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 时间序列分析 投影寻踪回归模型 基坑施工 地表沉降
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基于非线性时间序列的预测模型检验与优化的研究 被引量：17
19
作者 单伟 何群 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期2485-2489,共5页
模型的适用性检验和参数优化是系统建模的最关键环节,对于预测模型的适用性检验,常采用残差方差图、最小信息准则和AIC准则等方法,存在计算量大、准确性低、模型不唯一等缺点.本文给出采用自相关系数和偏自相关系数的拖尾先对ARIMA模型... 模型的适用性检验和参数优化是系统建模的最关键环节,对于预测模型的适用性检验,常采用残差方差图、最小信息准则和AIC准则等方法,存在计算量大、准确性低、模型不唯一等缺点.本文给出采用自相关系数和偏自相关系数的拖尾先对ARIMA模型检验,再对其进行F适用性检验,克服了由于观测样本的长度是有限的,偏相关的估计存在误差,拖尾时不能为ARMA定阶的缺陷,并采用具有超线性收敛性等诸多优点的变尺度法对模型参数进行了优化,得到了较为精确的、单一AIRMA模型,该方法可应用于网络流量模型的适用性检验和模型优化,为网络流量的预测、异常检测和服务器负载预测的应用奠定了坚实的基础. 展开更多
关键词 非线性 时间序列 适用性检验 自回归求和滑动平均模型
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基于ARIMA-LSTM的高速公路交通安全组合预测模型研究 被引量：11
20
作者 梁乃兴 闫杰 +2 位作者 杨文臣 曹源文 房锐 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期131-138,共8页
为建立准确有效的交通事故预测模型,提升高速公路交通安全水平,以重庆市11条高速公路2011—2016年共计65 119起交通事故为基础,选取“事故数量”和“死亡人数”2项总量指标,描述统计高速公路交通事故在时间维度上的月分布规律。通过自... 为建立准确有效的交通事故预测模型,提升高速公路交通安全水平,以重庆市11条高速公路2011—2016年共计65 119起交通事故为基础,选取“事故数量”和“死亡人数”2项总量指标,描述统计高速公路交通事故在时间维度上的月分布规律。通过自回归差分移动平均(ARIMA)模型捕捉时间序列数据中的线性时序特征,使用长短时记忆神经网络(LSTM)模型拟合预测残差序列中的非线性时序特征,建立了基于ARIMA和LSTM的高速公路交通事故组合预测模型,并以均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)值作为模型的评估指标。结果表明:ARIMA-LSTM组合预测模型各项指标的预测精度均优于单一的ARIMA模型,其中“死亡人数”组合模型改善效果显著,其RMSE与MAPE值相较于ARIMA模型分别改善了55.83%和54.80%;“事故数量”组合模型的RMSE和MAPE相较于ARIMA模型改善了23.15%、23.29%。 展开更多
关键词 交通工程 交通事故预测 ARIMA-LSTM 组合模型 高速公路 时间序列
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