基于组合预测模型的滚装码头吞吐量预测

根据上海港滚装码头2006—2011年的吞吐量数据,采用时间序列法、灰色预测法以及相关性分析法等单项预测方法建立预测模型,计算发现相关性分析法预测的结果优于时间序列和灰色预测。建立最优线性组合预测模型并测算,证明该模型对于影响因素复杂且历史数据较少的滚装码头吞吐量预测具有较高的精度。     

基于优化灰色模型的湖南省粮食产量预测方法改进研究

常见的粮食产量预测方法主要包括时间序列法、回归分析法、神经网络、灰色模型等方法,由于粮食产量数据呈现出的非线性特征,非线性灰色模型GM（1,N）在粮食产量预测方面具有更好的适应性,但由于模型自身存在一些缺陷,使得预测精度不高。为提高预测结果的准确性,采用灰色关联分析,应用优化灰色模型OGM（1,N）进行计算,并将结果与GM（1,N）模型预测结果进行比较,发现OGM（1,N）模型预测结果精度较GM（1,N）模型预测结果精度提高了一个数量级,表明OGM（1,N）模型在粮食产量预测方面有更高的准确性。最后根据预测结果的分析讨论,对湖南省粮食增产问题提出了一些建议。     

科学数据时间序列的预测方法

针对传统的时间序列分析方法预测科学数据效果较差的特点,提出了一种结合自组织神经网络和灰色理论的时间序列预测方法。该方法利用度量时间序列相似性距离函数,将时间序列按照其变化规律分成不同的类别,并在GM算法中针对白化参数进行优化,对科学数据时间序列进行自组织聚类,针对各类别采用灰色理论建立预测模型。试验表明,该模型适合科学数据的变化特点,提高了预测精度。     

基于ARIMA模型的锦州市粮食产量预测研究

本文采用时间序列方法,分析了2000-2012年锦州市粮食产量时间序列的统计特征,通过平稳性及相关性的分析,对锦州市粮食产量的一阶差分序列构建了ARIMA（2,1,（3））模型,同时利用所建模型对锦州市粮食产量进行了相应的预测。     

粮食产量时间序列的单分形检验及R/S预测

为探讨中国粮食产量的变化规律及趋势预测问题,采用配分函数方法,判定了1949年以来粮食总产量时间序列的单分形特征,并利用分析方法确定一个代表粮食产量变化趋势的时间序列的幂,从而得到预测粮食产量变化趋势的分形方法。根据历史资料,用此方法对中国粮食产量的变化趋势进行了短期预测,得到了变化方向上的一个估计结果。     

基于合作对策的股指时间序列智能组合预测研究

针对我国股市呈现出非线性、大幅度、频繁波动的特征,提出一种基于合作对策的股指时间序列智能组合预测方法,利用改进GRACH方法从时间关联性的角度辨识股指时间序列;同时利用神经网络方法从多种经济指标之间的相关性出发,建立股指时间序列预测模型,同时引入合作对策方法,对两种预测方法进行组合。实证分析结果表明,采用本算法能够有效地将预测精度控制在2.68%以内,同时在RMSE、MAPE和F三项指标上,较单一模型有极大提升。     

基于小波分析与支持向量机的人民币汇率预测

利用支持向量机方法对汇率进行预测是金融市场研究领域一个重要的研究课题.结合小波变换与支持向量回归,提出一个三阶段时间序列预测模型.先以离散小波框架将汇率序列分解成不同尺度的多个子序列,揭示蕴含在预测变量内的信息,并对各个子序列进行时间序列分析,再以支持向量回归为工具,以这些子序列为预测变量建构支持向量回归模型,最后将各个序列的预测结果进行重构,得到预测结果.实证结果显示,该模型的预测效果较之BP神经网络与单纯的AR-SVM模型更优,证明基于小波分析与支持向量机相结合的预测模型可以为人民币兑美元汇率提供比较准确的预测.     

基于小波变换和时间序列法考虑随机分量的短期风速预测

为提高短期风速预测的准确性,本文结合小波变换和时间序列法,考虑随机分量进行短期风速预测.利用小波变换对风速时间序列分层,将高频变化的风速时间序列利用自回归滑动平均模型(ARMA)进行预测,低频变化的风速时间序列利用持续法进行预测,最后将预测结果叠加并通过随机阵列对结果进行修正.通过实例验证以及与时间序列方法进行对比,结果证明该方法的预测精度和预测稳定性都有所提高.     

新常态经济的CPI预测模型——构建与实证比较

本文基于新常态经济发展背景研究了居民消费价格指数(CPI)的预测模型,采用传统的方法和机器学习方法进行预测和对比分析,包括普通最小二乘回归、LASSO回归、岭回归、时间序列预测方法、神经网络、随机森林和支持向量回归。结果表明,神经网络的预测结果明显优于传统的回归方法和时间序列预测方法,而且也同样优于支持向量回归方法和随机森林方法。此外,在引入集成学习方法进行综合后,各模型的预测精度进一步提升。     

基于模糊分类变系数的铅锌烧结过程综合透气性状态预测

针对铅锌烧结过程的强非线性、时变等特点,运用智能集成建模的思想,提出一种模糊分类变系数透气性状态预测方法。首先深入机理分析和工况参数相关性分析研究,采用神经网络方法建立工艺参数和时间序列透气性预测模型;然后借助于模糊组合器实现两个子模型的有机组合,设计了模糊分类变系数综合透气性集成预测模型结构,其中加权系数由工况波动程度确定。运行结果表明:提出的集成模型具有较高的预测精度和较强的自学习能力,并且在工况波动严重的情况下,仍然具有好的预测效果,该模型具有一定的灵敏度和鲁棒性。     

基于Lasso和支持向量机的粮食价格预测

首先利用Lasso方法在影响粮食价格波动的众多因素中选出了粮食储备、粮食生产成本、粮食产量、粮食政策、生产需求、贸易需求、心理预期等7个主要影响因素;然后在Lasso变量选择的基础上利用支持向量机进行粮食价格的回归与预测,同时,把Lasso、支持向量机、Lasso-支持向量机及ARIMA方法的拟合预测效果进行比较。实证结果表明：Lasso-支持向量机组合预测方法的拟合预测效果要优于另外三种预测方法。     

我国肉牛生产与农业机械化释放效应分析

我国养牛业长期受到农业生产的束缚,改革开放之后,政府放开养牛业,产业得到快速发展。新中国成立以来,我国肉牛产业可划分为三个时期,即“原始肉牛业时期”、“传统肉牛业时期”和“现代肉牛业时期”,养牛业历经“役用”、“兼用”乃至“肉用”的历史进程。基于农业机械化对肉牛产业发展的释放作用,借助面板VAR模型分析了农业机械化对肉牛生产的影响。研究结果表明：农业机械化对我国肉牛生产的推动作用非常明显;“传统肉牛业时期”及过渡时期肉牛生产受农业机械化的影响比“现代肉牛业时期”更大;非粮食主产区受影响比粮食主产区稍大,但持续时间相对较短。     

基于灰色系统理论的湖南粮食产量预测研究

粮食产量的准确预测是保障国家粮食安全的一个重要组成部分,它对政府制定相应粮食生产政策具有十分重要的意义.论文运用灰色相对关联分析,从影响粮食产量的众多因素中计算出了符合湖南禀赋的主要因子依次为粮食播种面积、农村从业人员数、每公顷面积产量、有效灌溉面积,并对这些因子进行了GM(1,1)残差修正预测,把预测所得数据作为相关因素序列数据,以粮食产量作为系统特征序列数据,构建了粮食产量的灰色GM(1,N)预测模型.根据湖南省1995～2010的粮食生产有关数据,对湖南省2015年粮食产量数据进行拟合和预测,经检验模型对2008～2010所预测数据和实际产粮数据平均相对误差为0.77％,具有较高的精确度,根据预测结果给出了确保湖南粮食产量稳定增长的政策建议.     

我国贫困地区农户粮食生产投入 决策影响因素分析

我国贫困地区粮食的商品化程度较低,影响农户粮食生产投入的因素也存在自身的特性,文章以陕西省调查区为例,运用计量模型对农户粮食生产投入的影响因素进行分析。结果发现,规模经营、农业收益对粮食投入有正的影响,而劳动力素质和粮食的自给程度的提高不利于农户粮食生产。同时还发现,影响农户粮食生产资金投入和劳动投入的因素差异较大,在制定促进粮食生产的政策时应分别加以考虑。     

对传统教育投资收益计量方法的思考与改进

传统上 ,计量教育投资的社会收益是以工资的增长作为衡量指标 ,这样的模型中存在不足之处。本文以整体社会生产能力为指标建立了新的模型 ,并对香港历年的资料进行实证分析 ,得出更为合理的分析结论。     

农机服务发展与粮食生产效率研究:2004—2016——基于变系数随机前沿分析

采用“两步法”研究了农机服务发展与中国粮食生产效率的关系.基于2004-2016年全国31省份粮食生产投入产出的面板数据,利用变系数随机前沿分析方法测算了中国粮食生产的技术变化、技术效率以及全要素生产率,然后构建农机服务发展影响粮食生产效率的OLS回归模型.结果表明:(1)31省份粮食生产的投入要素产出弹性和技术效率存在明显差异,2008年粮食技术变化最为明显,粮食全要素生产率的增长在2008年高达5%.(2)农机服务在2008年以后对粮食全要素生产率的增长具有显著的促进作用,农机服务对粮食TFP的作用存在一定的滞后效应.(3)农机服务发展与劳动产出弹性具有替代关系,与化肥和机械产出弹性具有互补关系.在三大粮食作物中,小麦机械化程度最高,水稻和玉米的机械化程度还有待提升.     

中国食用粮食消费总量的时序预测

粮食消费预测是安排粮食生产、调整粮食种植结构、制定粮食安全和农业可持续发展战略的重要理论依据。利用粮食消费量与时间之间的相关关系 ,采用SPSS程序包进行筛选 ,建立我国食用粮食消费总量的时序预测模型。研究结果表明 ,所建立的三个时序预测模型的拟合度等统计指标高度显著 ,运用所建模型对所获资料进行的内推预测比较准确 ,但外推预测结果因影响因素多 ,其准确性有待时间和实际的检验     

面板数据视角下农村劳动力外流对粮食生产的影响

基于2001—2012年年鉴数据,利用面板数据模型,从粮食主销区、主产区和平衡区省级层面分析我国农村劳动力流出对粮食生产的影响。研究结果表明：粮食主产区和平衡区农村劳动力依然过剩,粮食生产劳动力投入与粮食产出呈负相关,说明这两个区域农村剩余劳动力外流对促进其粮食生产发展有利;粮食主销区农村劳动力出现短缺,粮食生产劳动力投入量与粮食产出呈正相关,说明粮食主销区农村劳动力继续外流不利于其粮食生产的发展;就全国整体而言,农村劳动力依然过剩,说明加快农村劳动力外流有利于粮食生产的可持续发展。     

我国粮食价格波动的主要影响因素与影响程度

选取小麦、大米、玉米、大豆四种粮食产品作为研究对象,分别采用年度和月度数据,运用协整检验方法对影响我国粮食价格波动的成本推动、国际传导以及预期等三种因素进行实证分析,结果表明：国内粮食价格波动主要受农业生产资料价格推动和自身价格滞后的影响,国际价格波动只对大豆价格影响较为显著,对小麦和玉米影响较小,对大米几乎没有什么影响。政府稳定粮食价格应首先稳定农业生产资料价格,此外,短期可通过粮食储备进行调节,长期则应通过生产规划和完善期货市场以平抑价格波动。     

基于变量轮换法的支持向量机在隧道围岩变形预测中的应用

采用变量轮换法对支持向量机(SVM)参数进行优化处理，结合时间序列分析理论，建立起隧道围岩变形时间序列非线性模型，并以此对隧道围岩变形进行预测。结果表明：改进的支持向量机具有简单、方便、实时等特点，对围岩后续变形预报准确，可科学地指导现场监测和施工建设。