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题名基于正态信息扩散的新多变量模糊时间序列模型研究
被引量：1
- 1
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作者
薛晔
李肖肖
付恒春
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机构
太原理工大学经济管理学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第24期20-24,共5页
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基金
国家自然科学基金青年项目(41101507)
山西省高等学校人文社会科学重点研究基地项目(2017314)
+1 种基金
山西省高等学校优秀青年学术带头人支持计划项目(晋教财[2014]7号)
山西省软科学项目(2017041025-2)
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文摘
针对目前多变量模糊时间序列研究中小样本问题,文章基于信息扩散技术构建一个多变量模糊时间序列模型,讨论信息扩散系数的变化对模型精度的影响,进而选取2006-2016年人均GDP、能源消费总量的样本数据对中国SO2排放量进行预测,且与马尔可夫模型运行结果进行比较。结果表明:所建模型可以弥补小样本的不足;不同方式确定的信息扩散系数对模型精度存在影响,其中基于两点择近原则确定的h0最优;所建模型的平均绝对误差与平均绝对百分误差率均小于马尔可夫模型,即具有较高的预测精度。
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关键词
信息扩散
模糊信息推理
多变量模糊时间序列
二氧化硫排放量
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Keywords
information diffusion
fuzzy information reasoning
multivariable fuzzy time series
SO2 emission quantity
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分类号
O159
[理学—基础数学]
C81
[社会学—统计学]
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题名基于信息分配技术的双变量模糊时间序列模型构建
被引量：1
- 2
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作者
李肖肖
付恒春
薛晔
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机构
太原理工大学经济管理学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第13期33-36,共4页
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基金
山西省高等学院哲学社会科学研究项目(2017314)
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文摘
针对目前信息分配模糊时间序列模型只能研究单变量的局限性,文章构建了一个基于信息分配技术的双变量模糊时间序列预测模型,并探讨模糊区间长度对模型预测精度的影响。以中国的互联网用户渗透率以及实际GDP为例验证模型的有效性,并选取经典马尔可夫模型作为对比模型。结果表明:模糊区间长度对信息分配模型的预测精度有影响,且模糊区间长度减小能提高预测精度。
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关键词
信息分配
模糊信息推理
双变量模糊时间序列
中国GDP预测
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Keywords
information distribution
fuzzy information reasoning
bivariable fuzzy time series
prediction of Chinese GDP
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分类号
O159
[理学—基础数学]
F224.9
[经济管理—国民经济]
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