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土木工程学报 2006年第7期39卷 119-123页

作者：蔡航清强茂山中国北方工业公司北京100053 清华大学北京100084

为提高我国水电工程项目管理水平,采用现代风险管理的理论和方法,对建国以来若干水电工程投资变更进行量化分析,分离出当前我国水电工程建设的风险要素。在此基础上,建立一种新型的水电工程投资风险储备金估算数学模型,并给出模型中各... 详细信息

为提高我国水电工程项目管理水平,采用现代风险管理的理论和方法,对建国以来若干水电工程投资变更进行量化分析,分离出当前我国水电工程建设的风险要素。在此基础上,建立一种新型的水电工程投资风险储备金估算数学模型,并给出模型中各风险变量的确定方法。运用此模型,不仅可以提高风险储备金估算的准确性,而且工程投资主体可以在项目前期主动对关键风险进行处置和管理,有效降低项目投资变动风险。

关键词：风险储备金主观型变量客观型变量灰色预测法博克斯-詹金斯法

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江西省粮食产量预警系统研究

江西省粮食产量预警系统研究

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作者：张育飞华东交通大学

学位级别：硕士

对拥有约13亿人口的中国来说，粮食生产问题始终是关系到国计民生的重大战略问题。江西作为农业大省，粮食产量的不变化不仅关系到自身的社会安全和稳定，还影响到周边省份乃至国家的稳定。而近几年江西粮食产量出现逐年下滑的趋势，加... 详细信息

对拥有约13亿人口的中国来说，粮食生产问题始终是关系到国计民生的重大战略问题。江西作为农业大省，粮食产量的不变化不仅关系到自身的社会安全和稳定，还影响到周边省份乃至国家的稳定。而近几年江西粮食产量出现逐年下滑的趋势，加强粮食预警系统的研究显得尤为重要。本文利用经济周期和农业周期的相关理论，从7个方面分析江西粮食产量的预警问题。论文的第一部分，提出研究本课题的意义，分析粮食预警相关内容，评析存在的问题，提出本文的研究思路、方法和创新点。论文的第二部分，分析国内外有关经济周期、粮食周期等相关理论，为研究江西粮食产量预警系统奠定理论基础。论文的第三部分，从江西省粮食产量的发展历史着手，分析其波动特征以及相关经济因素、粮食结构因素、自然条件因素等对粮食产量的影响。论文的第四部分，从单指标预警模型和多指标预警模型两个方面建立粮食生产预警模型。论文的第五部分，从多角度建立未来3年江西粮食产量预测模型。比较相关模型在预测中的优劣性，分析目前江西粮食生产所处的安全状态。论文的第六部分，结合预警与预测模型得出的结论，提出有利于促进粮食生产的相关政策与建议。论文的第七部分，归纳本文所作的工作，总结创新点，提出不足之处。通过本文的分析，我们发现江西的粮食产量与江西发展过程中的社会历史条件有着密切的联系，这一结论克服了自然条件、政治、价格等等某个单方面或者少数几个方面影响粮食产量的理论缺陷。这为江西省政府解决粮食安全问题提供新的参考价值。

关键词：粮食产量预警系统灰色预测法博克斯-詹金斯法对策

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企业自备铁路车辆部件信息管理与预测系统的开发

企业自备铁路车辆部件信息管理与预测系统的开发

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作者：王殿元沈阳工业大学

学位级别：硕士

长期以来，企业自备铁路车辆管理部门一直采用手工记录的方式进行自备铁路车辆信息管理，依靠人的经验进行自备车辆部件使用情况预测。近年来，随着计算机技术的不断发展，协同工作和计算机的应用范围越来越广泛，由此设想利用计算机技... 详细信息

长期以来，企业自备铁路车辆管理部门一直采用手工记录的方式进行自备铁路车辆信息管理，依靠人的经验进行自备车辆部件使用情况预测。近年来，随着计算机技术的不断发展，协同工作和计算机的应用范围越来越广泛，由此设想利用计算机技术，对企业自备铁路车辆部件数据信息进行管理，采用具有坚实理论基础的预测方法，实现企业自备铁路车辆部件使用情况的预测，保障企业自备铁路车辆安全稳定运行。企业自备铁路车辆部件使用情况的信息管理及预测，就是通过数据采集和调用相关的信息资源，按照一定的顺序依次对数据进行处理，从而实现企业自备铁路车辆部件使用情况的信息管理及预测的一种手段。本文将博克斯—詹金斯算法引入到了企业自备铁路车辆部件使用情况信息管理及预测系统中，实现了企业自备铁路车辆部件使用情况信息管理及预测。本文首先提出了系统的总体设计目标，然后进行系统的总体设计和详细设计，对博克斯—詹金斯算法、信息管理及预测系统、信息管理及预测模型、信息管理及预测建模方法等相关概念和知识进行了系统的介绍;接着，对博克斯—詹金斯算法在企业自备铁路车辆部件预测中数据的采集和分析，提出了相应的过程模型和主要部件模型;之后，论文给出了博克斯—詹金斯算法预测模型在VC++和SQL Server 2000技术支持下C／S结构的实现;最后，论文对博克斯—詹金斯算法在企业自备铁路车辆部件使用情况预测的可行性进行了研究。

关键词：企业自备铁路车辆博克斯-詹金斯法预测数据处理

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基于时间序列的网格化城市管理案件预测模型研究

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地理信息世界 2019年第5期26卷 90-95页

作者：陈栾杰吴同彭玲郑建春杨艳英北京工业大学信息学部北京100124 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 北京城市系统工程研究中心北京100089

针对传统或流行的基于时间序列的预测模型,探索出一种适用于网格化城市管理的成体系的案件预测方法。分别采用博克斯-詹金斯法、Auto-ARIMA以及LSTM模型,对近几年北京市6个城区各站点网格化管理问题案件数量进行预测,通过对比不同模型... 详细信息

针对传统或流行的基于时间序列的预测模型,探索出一种适用于网格化城市管理的成体系的案件预测方法。分别采用博克斯-詹金斯法、Auto-ARIMA以及LSTM模型,对近几年北京市6个城区各站点网格化管理问题案件数量进行预测,通过对比不同模型方法间准确度和实用性,以MAPE 为精度评价指标,分析各个模型应用在城市网格化问题预测方面优势与劣势。研究发现,Auto-ARIMA适合进行对网格化管理问题数量趋势预测,博克斯-詹金斯法在解决滞后性问题中预测准确率很高,但由于预测流程烦琐,因此实用性较差,LSTM预测效果相对准确且平稳,可以在样本输入量、参数以及自身架构上进行进一步优化。

关键词：网格化城市管理案件数量预测 LSTM 博克斯-詹金斯法 Auto-ARIMA

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我国社会保障支出预测研究——基于ARMA模型的分析

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金融教学与研究 2009年第1期 55-58页

作者：刘晓凤湖北经济学院财政与公共管理学院武汉430205

社会保障支出的分析和预测是有关部门制定合理的社会保障支出政策和社会保障支出预算、强化社会保障支出监督管理的有效途径。基于时间序列分析方法建立的社会保障支出预测模型预测结果显示,我国未来几年的社会保障支出将保持一个较为... 详细信息

社会保障支出的分析和预测是有关部门制定合理的社会保障支出政策和社会保障支出预算、强化社会保障支出监督管理的有效途径。基于时间序列分析方法建立的社会保障支出预测模型预测结果显示,我国未来几年的社会保障支出将保持一个较为稳定的增长速度。

关键词：社会保障支出博克斯-詹金斯法预测

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