检索结果-南通市图书馆

基于时间序列模型的居民消费价格指数实证分析

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税务与经济 2014年第3期 35-38页

作者：耿叶萌吕恕电子科技大学四川成都611731

居民消费价格指数作为一个重要的宏观经济指标,对研究中国经济状况具有不可替代的作用。针对居民消费价格指数的趋势性和季节性,运用时间序列模型分析预测,不仅可以更好地了解我国的消费需求情况,而且能够为政府把握未来的经济趋势并制... 详细信息

居民消费价格指数作为一个重要的宏观经济指标,对研究中国经济状况具有不可替代的作用。针对居民消费价格指数的趋势性和季节性,运用时间序列模型分析预测,不仅可以更好地了解我国的消费需求情况,而且能够为政府把握未来的经济趋势并制定相应的政策措施提供重要的依据。

关键词：居民消费价格指数时间序列模型实证分析预测

中国城市化水平时间序列模型分析:1949～2007

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统计与决策 2009年第20期25卷 80-82页

作者：张松林熊红轶南开大学城市与区域经济研究所天津300071 朗骋华擎企业管理咨询有限公司广州510100

文章采用1949～2007年的中国年度数据,建立了一个中国城市化水平的时间序列模型。模型显示,中国城市化水平的提高主要受到模型滞后一期和滞后五期的随机误差的影响,具体为,滞后一期和滞后五期的随机误差分别增加1个单位,则城市化水平的... 详细信息

文章采用1949～2007年的中国年度数据,建立了一个中国城市化水平的时间序列模型。模型显示,中国城市化水平的提高主要受到模型滞后一期和滞后五期的随机误差的影响,具体为,滞后一期和滞后五期的随机误差分别增加1个单位,则城市化水平的提高就会相应增加0.6706个单位和0.3236个单位。通过该模型对2003～2007年中国城镇人口比重进行预测,得出预测结果的所有预测误差的绝对值都小于1%。而且,用该模型预测未来3年的中国城市化水平,从对2010年的预测结果46.59%来看,预测结果与国家统计局提出的在2010年前后中国城镇化水平将接近45%的预期目标基本一致。

关键词：城市化时间序列模型预测

从一个实例分析看地下水位时间序列模型的可靠性与数据系列长度之间的关系

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水文地质工程地质 1991年第2期18卷 13-15页

作者：李宝国河南省地矿厅环境水文地质总站

时间序列建模过程中一个经常碰到的问题是使用多长的数据系列模型才具有一定的可靠性。本文运用传递函数建模策略(Transfen function modelling),以一个地下水位时间序列资料的分解与建模,对不同数据系列长度的地下水位时间序列模型比... 详细信息

时间序列建模过程中一个经常碰到的问题是使用多长的数据系列模型才具有一定的可靠性。本文运用传递函数建模策略(Transfen function modelling),以一个地下水位时间序列资料的分解与建模,对不同数据系列长度的地下水位时间序列模型比较分析。并以此为根据对模型的可靠性与其相应的数据系列长度之间的关系进行了一些初步探索。

关键词：地下水水位时间序列模型可靠性

基于时间序列模型与BP神经网络的深圳近岸海域富营养化预测

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科学技术与工程 2019年第4期19卷 66-73页

作者：陈芸周连宁唐俊逸赵振业深圳市深港产学研环保工程技术股份有限公司深圳海岸与大气研究重点实验室深圳518057

根据2013～2017年夏季(8月)深圳近岸海域水质监测数据资料,采用营养质量指数法对深圳近岸海域富营养化状况及其变化趋势进行评价,并建立时间序列预测模型与BP人工神经网络模型分别对该海域2018年无机氮、活性磷酸盐、化学需氧量和叶绿素... 详细信息

根据2013～2017年夏季(8月)深圳近岸海域水质监测数据资料,采用营养质量指数法对深圳近岸海域富营养化状况及其变化趋势进行评价,并建立时间序列预测模型与BP人工神经网络模型分别对该海域2018年无机氮、活性磷酸盐、化学需氧量和叶绿素a含量进行预测,并根据预测结果利用营养质量指数法对2018年深圳海域富营养化水平进行预测,同时根据预测结果对深圳海域营养盐结构进行分析,识别东西部海域的富营养化限制因子,据此提出富营养化水平的改善建议。研究结果表明:2013～2017年深圳近岸海域富营养化水平一致表现为西部海域偏高,东部海域偏低的特征,其中珠江口海域在5年间的平均富营养化水平最高,其余依次为深圳湾>大鹏湾>大亚湾。2018年富营养化水体基本出现在西部海域,东部海域整体富营养化水平较低,以贫营养水平为主。富营养化高风险区主要分布在西部海域,其中茅洲河口与深圳湾海域富营养化风险尤为高,建议在上述区域进行富营养主要因子无机氮和活性磷酸盐的管控,以期降低富营养化发生概率。针对东部海域沙头角湾和坝光海域表现为中营养水平的情况,建议对上述海域进行无机氮和活性磷酸盐的防治,以达到保持海域营养水平现状的目的。

关键词：时间序列模型 BP神经网络深圳海域富营养化

两种时间序列模型的建模及比较——以北京市蔬菜为例

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统计与决策 2005年第12S期21卷 79-81页

作者：张吉祥马千脉中国人民大学公共管理学院国民经济管理系中国社会科学院研究生院

随着农业生产技术的提高,蔬菜的生产基本上已经不受季节变化和人均收入变化的支配,而影响力最大的就是需求因素.由于需求的季节性特点,北京市蔬菜月度产量呈现较强的季节波动趋势(如图1所示).其变动特点为:每年的年初到6、7月份蔬菜产... 详细信息

随着农业生产技术的提高,蔬菜的生产基本上已经不受季节变化和人均收入变化的支配,而影响力最大的就是需求因素.由于需求的季节性特点,北京市蔬菜月度产量呈现较强的季节波动趋势(如图1所示).其变动特点为:每年的年初到6、7月份蔬菜产量呈递增趋势,并在6、7月份达到第一个高峰;随后蔬菜产量开始下降,在8、9月份到达波谷;此后又呈增长趋势,到11、12月份达到全年的最高产量.造成这种波动的原因主要是需求方面的季节差异因素.

关键词：时间序列模型北京市蔬菜建模农业生产技术季节变化月度产量波动趋势收入变化需求因素

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基于时间序列模型的预估控制算法

石油大学学报（自然科学版） 1993年第A期17卷 279-286页

作者：袁璞郑海涛

提出一种具有反馈修正的，基于时间序列模型ＣＡＲＭＡ的单值预估控制算法，对这种算法下闭环预估控制系统结构和稳定性进行了分析，对各种预估控制算法的鲁棒性进行了仿真对比。反馈修正的引入，使闭环预估控制系统的鲁棒性有很大的改... 详细信息

提出一种具有反馈修正的，基于时间序列模型ＣＡＲＭＡ的单值预估控制算法，对这种算法下闭环预估控制系统结构和稳定性进行了分析，对各种预估控制算法的鲁棒性进行了仿真对比。反馈修正的引入，使闭环预估控制系统的鲁棒性有很大的改善，使这种算法更适合于工业应用。

关键词：预估控制时间序列模型稳定性

基于PMU数据和时间序列模型的发电机参数识别(英文)

维普期刊数据库评论

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维普期刊数据库

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南方电网技术 2015年第7期9卷 68-75页

作者：赵化时赵旋宇史迪周华锋荆朝阳徐光跃 Chris Jones 中国南方电网电力调度控制中心广州510623 方西公司美国加州帕萨迪纳91107

电力系统动态仿真的精度往往由同步发电机等元件模型及参数的精度所决定。在对同步发电机模型进行时间序列分析的基础上,提出了一套依靠同步相量测量单元对惯性时间常数、发电机转速调节常数以及涡轮调速器的时间常数等发电机动态参数... 详细信息

电力系统动态仿真的精度往往由同步发电机等元件模型及参数的精度所决定。在对同步发电机模型进行时间序列分析的基础上,提出了一套依靠同步相量测量单元对惯性时间常数、发电机转速调节常数以及涡轮调速器的时间常数等发电机动态参数进行识别的方法。该方法首先将发电机的经典模型和摇摆方程统一转换为一个时间序列模型,并利用线形参数辨识方法对此时间序列模型的参数予以辨识;最后通过求解发电机模型参数与时间序列模型参数的等式关系得到发电机的模型参数。对不同功率变化波形进行了仿真试验,按照本文方法计算得出的发电机参数与实际参数一致,验证了本文提出方法的有效性。

关键词：同步发电机参数识别同步相量测量单元时间序列模型

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上海股市的时间序列模型研究

统计与决策 2004年第11期20卷 11-11,23页

作者：王珏秦伟良钱海荣南京气象学院东南大学苏州科技学院

现实经济生活中的股市行情是一个随时间推移而变化的过程,投资者要想在瞬息万变的证券投资市场上获得有限投资的最大利润,就必须对股市进行时间序列分析,建立适当的数学模型,然后根据数学模型预测证券变化趋势.本文介绍了时间序列分析... 详细信息

现实经济生活中的股市行情是一个随时间推移而变化的过程,投资者要想在瞬息万变的证券投资市场上获得有限投资的最大利润,就必须对股市进行时间序列分析,建立适当的数学模型,然后根据数学模型预测证券变化趋势.本文介绍了时间序列分析的两种常见的模型:自回归移动平均模型和条件异方差模型,并把它们结合,对上证综指近五年的1122个有效收益数据进行建模,并对未来几天的收盘价作预测,比较得出模型的优劣性.

关键词：上海股票市场时间序列模型证券投资市场数学模型 ARMA模型 GARCH模型

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基于时间序列模型的青藏铁路路基变形预测

科学技术与工程 2021年第35期21卷 15203-15208页

作者：陈卫雄中铁十二局集团铁路养护工程有限公司拉萨250014

为分析青藏铁路路基高程不规则变形,基于Box-Jenkins建模方法,确定时间序列模型阶数,根据AIC(Akaike information criterion)准则,选取适合的时间序列模型,最后给出批量预测全部路基测点高程的算法步骤。通过建立高程-时间响应模型的方... 详细信息

为分析青藏铁路路基高程不规则变形,基于Box-Jenkins建模方法,确定时间序列模型阶数,根据AIC(Akaike information criterion)准则,选取适合的时间序列模型,最后给出批量预测全部路基测点高程的算法步骤。通过建立高程-时间响应模型的方法,研究了青藏铁路路基高程随时间变形规律问题。以2010—2018年每月青藏铁路K1425+050处左侧路基高程数据为例,建立了ARIMA(2,1,1)模型,并以2019年数据作为验证集。结果表明:模型通过了模型适应性检验,证明了模型的有效性和准确性;总结了青藏铁路沿线各测点至2023年12月预测值中可能出现重大变形以及测点左右两侧路基高程差值出现较大差值的10个危险点;在测点K1476+600附近,路基两侧出现明显长距离的差异。可见本模型能准确预测青藏铁路路基高程的变化,对于工程养护维修具有一定借鉴意义。

关键词：时间序列模型青藏铁路路基变形预测 Box-Jenkins建模方法