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昆明气象数据的时间序列建模研究

数据通信 2020年第5期 15-19页

作者：宋耀莲武双新昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

气象数据如降水量、风速和气温是典型的时间序列数据,具有明显非平稳、周期性波动特征。对气象数据进行分析和建模可以及时地应对旱涝灾害,对农作物的生长和灌溉具有一定的指导意义。为了高效地利用气象能源,提出了一个改进软阈值去噪... 详细信息

气象数据如降水量、风速和气温是典型的时间序列数据,具有明显非平稳、周期性波动特征。对气象数据进行分析和建模可以及时地应对旱涝灾害,对农作物的生长和灌溉具有一定的指导意义。为了高效地利用气象能源,提出了一个改进软阈值去噪的时间序列季节模型(seasonal model of time series for improving soft threshold denoising,STS-ISTD)。对时间序列应用改进的软阈值去噪算法(improving soft threshold denoising,ISTD)进行小波去噪,通过对双变量阈值函数中的参数值进行调整,不仅完好的保留了原始信号的基本特征,而且使信号曲线更加平滑。STS-ISTD模型应用在昆明气象数据上,并与自回归滑动平均模型(ARMA)、差分自回归移动平均模型(ARIMA)、硬阈值去噪的ARIMA季节性模型和软阈值去噪的ARIMA季节性模型进行对比,均方根误差(RMSE)和信噪比(SNR)作为评价指标。结果表明:本文提出的STS-ISTD模型对昆明的降雨量、风速和气温数据预测有良好的表现。因此,该模型可以作为昆明气象数据建模研究的一种有效方法。

关键词：气象数据时间序列软阈值去噪季节模型

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近几年来我国统计天气预报的进展

气象科技 1981年第5期 1-5页

作者：曹鸿兴史国宁

一、引言天气预报的概率统计方法,国外是在五十年代后期,六十年代初期发展成为独立分支的,在六十年代后期已成为预告气象要素的重要手段。我国在六十年代逐步发展了这一方法,在七十年代前期达到了一个高潮,特别是近几年来,我国在统计天... 详细信息

一、引言天气预报的概率统计方法,国外是在五十年代后期,六十年代初期发展成为独立分支的,在六十年代后期已成为预告气象要素的重要手段。我国在六十年代逐步发展了这一方法,在七十年代前期达到了一个高潮,特别是近几年来,我国在统计天气预报的理论研究和实际应用方面都取得了新的进展。本文将主要评述1978年以来我国在统计天气预报方面的进展。这以前的情况请参阅[1][2][3]。

关键词：门限自回归模型 ARIMA 季节模型时间序列分析统计预报方法聚类分析点群分析对应分析典型相关分析相关分析(数学) 因子分析因素分析数学系动力模式序列经验正交函数回归方程

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上市公司高管任期对公司业绩的影响分析

财会通讯 2011年第35期 23-24页

作者：程倩新疆财经大学

一、引言自1932年Berle和Means提出现代公司所有权和控制权分离的现象之后,委托代理问题一直是学术界研究的热点。如何对管理人员进行激励,减少代理风险,许多学者从实证的角度研究了诸如公司的经营业绩与公司经理人员的工薪福利、股权... 详细信息

一、引言自1932年Berle和Means提出现代公司所有权和控制权分离的现象之后,委托代理问题一直是学术界研究的热点。如何对管理人员进行激励,减少代理风险,许多学者从实证的角度研究了诸如公司的经营业绩与公司经理人员的工薪福利、股权等之间的关系,试图找到激励效果的证据。本文以我国上市公司为样本,研究其高管的任职期间与其经营业绩之间的关系,以辩明这两者是否构成上市公司经营业绩的影响因素,从而为进一步研究应当在何时对管理人员进行激励及进行何种激励提供研究基础。

关键词：任期组织绩效季节模型总经理任职期限业绩上市公司高管第一大股东持股比例高管变更

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上市公司高管任期对公司业绩的影响分析

财会通讯（中） 2011年第12期 23-24页

作者：程倩新疆财经大学

关键词：任期组织绩效季节模型总经理任职期限业绩上市公司高管第一大股东持股比例高管变更

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武汉市空气质量预测

湖北经济学院学报（人文社会科学版） 2016年第12期13卷 31-32,35页

作者：汤璇杨珂玲湖北大学数学与统计学学院湖北武汉430062 湖北经济学院统计学院湖北武汉430205

频繁出现的江城雾霾天气,阻碍了武汉市创建绿色文明城市的步伐,有效改善武汉市空气质量是"碧水蓝天"工程的基本保障。本文利用乘积季节模型与X-13模型对武汉市2011年1月-2014年12月空气质量优良率进行预测分析,并将2015年1月-5月实际数... 详细信息

频繁出现的江城雾霾天气,阻碍了武汉市创建绿色文明城市的步伐,有效改善武汉市空气质量是"碧水蓝天"工程的基本保障。本文利用乘积季节模型与X-13模型对武汉市2011年1月-2014年12月空气质量优良率进行预测分析,并将2015年1月-5月实际数据与预测值进行比较验证,结果表明X-13模型对空气质量优良率预测效果更好。

关键词：空气质量季节模型 X-13模型

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