系统安全数据预测方法综述

据不完全统计,现有的各类预测方法达300种之多,而通常用于系统安全数据预测的方法主要有回归分析法、德尔菲法、趋势外推法、马尔可夫预测、齐次泊松过程模型、指数平滑线、残差辩识法、模型法和灰色预测法等。这些预测方法可分成3类:前5种是统计型的;指数平滑与残差辩识属递推型;灰色预测与模型法则属于连续型。现就这几种预测方法作一简要评述。一、统计型的预测方法1、回归分析法这是一种传统的分析、预测方法,长期以来作为一种经典方法而广泛应用,且种类较多。在系统安全数据的预测上,目前运用较多的为单元线性回归和单元指数回归。由于…     

基于逐步惩罚的动态多元线性回归预测模型

在采用回归方法进行数据预测时,对呈近似线性关系的因变量和自变量,并非要寻找到其对应的精确的非线性函数,而可在对数据进行修正后继续使用线性回归模型。文章讨论了一种引入惩罚因子的动态回归模型,该方法在传统的多元线性回归模型的基础上,在进行逐步回归的同时,通过不断调整因变量来实现实时更改其变化趋势以达到最佳预测结果的目的。该方法在对上海市历年外国游客人数进行分析和预测时得到了较理想的结果。     

物流需求的广义集成预测法

物流需求的集成预测法是将多种预测方法按一定权重进行组合的综合预测方法.文章基于多元线性回归思路,提出一种求取权重的定量方法,并把权重广义化,使用系数替代权重,扩大了权重的取值范围,实现了定量求取系数的目的.并设计了一个实验,验证了提出的广义集成预测法提高了预测的精度.     

基于灰色线性回归组合模型的金融预测方法

建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值.文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型.针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法.最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度.     

势函数规则下回归分析样本容量的确定

在利用统计回归方法进行社会经济问题分析的时候,抽选多大规模的样本比较符合要求是需要重点考虑的。在这篇文章中,我们根据一般的势函数原理,就这一问题进行了讨论。全文主要内容有:线性回归分析参数估计与假设检验时的样本容量确定,线性回归预测分析时样本容量的确定等。     

线性模型中变点检测的算法分析

文章介绍了线性模型中对于回归变点检测的已有方法,包括在正态分布的假设下采用一个经验似然型的Wald计量和基于经验似然比检验统计量检测方法。还利用对经验似然法的改进给出了一个新的变点检测方法,其中包含了两个不同检验统计量,并给出了具体算法步骤,最后通过模拟比较这几种方法的检验效果,结果显示：新的变点检测方法在很大程度上提高了变点检测问题的功效和命中率。     

基于模糊线性回归的电子商务交易额预测

由于外界环境的影响以及复杂系统本身的模糊性,经典线性回归不能解释这类不精确数据的问题.因此,文章建立因变量是对称模糊数的线性回归模型.根据中国电子商务交易额和互联网发展数据,考虑因变量在不同时期的差异隶属,计算出回归函数的估计表达式.通过与经典线性回归的结果进行比较分析,表明模型在描述数据间内在结构,以及提高预测的精度上有显著效果.     

基于部分函数型线性回归模型的改进

金融市场的交易是不间断的,价格始终高频的更新,在金融数据的研究中,经常遇到函数型数据.文章主要建立部分函数型线性回归模型,分析函数型数据在上证指数预测中的应用,根据函数型数据分析的原理及其求解主成分分析的方法,使用Matlab对上证指数进行预测.     

基于粗集理论的线性回归方法及实证分析

通过分析实际问题中经济变量间往往出现多重共线性的现象，将粗集理论的约简思想引入线性回归分析，提出了基于粗集理论的线性回归模型来解决多重共线性问题，并通过实证分析来验证模型的可行性，为人们进行科学的预测和决策提供了一种新的思想和方法。     

基于判定系数和趋势变动的时间序列逐段线性回归

对时间序列进行分割并使用线性回归模型逐段描述,在许多分析中具有重要意义.本文提出了一种新的时间序列分割方法,与基于拟合误差的方法相比,该方法在保证各子序列线性回归模型的拟合优度方面具有明显的优势,而且能够更准确地根据数据的趋势变化进行分割.实证研究也验证了该方法的有效性.     

对回归分析方法运用的误解

回归分析是通过建立问归模型来反映自变量和因变量之间的变动关系，进而根据自变量对因变量作出预测。然而，现行教科书在介绍该方法的用途时出现了三方面的误解，现予以说明并加以矫正。一、现行《统计学》教科书在介绍同归分析方法时明确写到，刊用数学模型取得的同归方程，一般都是根据一定范围内的有限资料计算，其有效性，只适用于该范围内，不适用于该范围外，换言之，就是只适用于内插预测，不宜于外推预测、其原因是一最小平方”指的是对现有资料范围配一条最适线，如果外推到范围以外，就不一定是最适线了。笔者认为，现行教科书中…     

预测型稳健回归模型及其实证分析

一、引言回归分析是计量经济学中最常用的定量分析方法 ,也是建立经济计量模型的主要工具 ,它在现代经济定量分析中应用越来越广泛。众所周知 ,计量经济学方法有四大应用 :经济结构分析、政策模拟、预测和实证分析。人们为了分析经济变量间的长期结构 ,作了大量研究 ,如2 0 0 3年尼诺贝尔经济学奖获得者格兰杰 (Granger)引出的协整理论 ,还有稳健回归理论等等 ,目的是研究和找到经济变量间的长期稳定的关系结构。但如果直接将这些理论方法应用在回归模型的预测应用中 ,结果并不十分令人满意 ,原因是按照传统的计量经济方法建立的模型大部分…     

一元非线性回归两种不同模型的比较

一元非线性回归是常用的统计分析方法,其计算方法是通过数学变换将非线性模型转换成线性模型,然后用最小二乘法计算回归系数。将非线性模型转换成线性模型有两种数学模型,其一是经过线性化后,以直接观测值的函数作为因变量,这是常用的方法,称其为间接观测值回归;其二是经过线性化后,以直接观测值作为因变量,称其为直接观测值回归。文章讨论了这两种数学模型回归结果间的差异,通过仿真实验说明了直接观测值回归的结果优于常用的间接观测值回归的结果。     

关于协同组合预测方法的探讨

文章在协同网络的基础上提出了一种新的组合预测方法--协同组合预测,协同网络有着深厚的数学物理基础,对比其他智能方法,如广义回归神经网络、支持向量回归、遗传算法等,结果表明:协同网络具有运算速度快,运行时间短,预测精度高等优势.     

具有非参数趋势的残差自回归模型的预测方法

为了探寻具有非参数趋势的残差自回归模型的较为合适的预测方法,文章考虑了基于多项式样条的两种方法:直接法和两步法,模拟算例表明两步法拟合与预测的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)都小于直接法拟合与预测的MSE和MAE,此外,还对人民币/美元的日度汇率数据进行了拟合与预测的实证分析,得到了与模拟算例相类似的结果,这说明两步法优于直接法,两步法是一种较好的预测方法.     

固定设计异方差非参数回归模型的预测方法

文章针对固定设计下异方差非参数回归模型,考虑了基于多项式样条的三种预测方法,即非外推法、线性外推法和非线性外推法.模拟结果表明非外推预测法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)的均值最大,而线性外推法的RMSE和MAE的均值略小于非线性外推法的RMSE和MAE的均值.实证分析结果显示:非外推预测法的平均绝对百分比误差(MAPE)、RMSE和MAE最大,线性外推法的MAPE、RMSE和MAE最小.这表明整体上外推法优于非外推法,而线性外推法是简单可行的.     

城镇居民最低生活保障线的测定

文章选用扩展线性支出法作为城镇居民最低生活保障线的测定方法。讨论了最低生活保障线的预测模型,即先测定一个基准年的最低生活保障线,再根据物价指数的预测结果,测定其他年份的最低生活保障线,对模型中涉及的物价指数这一重要参数构建了组合预测方法;测定和预测了2002～2015年江苏省城镇居民最低生活保障线的理论值。     

浙江省城镇居民消费与收入的半参数线性回归模型

通过样本数据(X1,Y1),i=1,2…,n去估计X与Y回归关系,传统的经济计量方法,往往是假设回归模型具有线性或可线性化的特殊形式,并把随机误差视为干扰,设法将其排除或过滤掉,从而反映趋势变动特征.     

基于模糊线性回归分析的我国人口估计

由于人口的瞒报、漏报和错报等问题,每一年度的数据并不是一个确切数,而是一个基于一定把握程度(隶属度)基础上的数,是一个典型的模糊数。文章运用模糊线性回归分析对我国的人口变化进行估计,得到了一簇为以传统的计量回归分析数据为中心值的模糊回归模型曲线。其结果对于预测问题和我国的人口预测与估计具有较好的借鉴意义和应用价值。     

浅谈简单线性回归模型与对数线性回归模型的选择

在我们进行经济建模分析时,经常会遇到这样的问题：对于样本数据,我们是选用简单线性回归模型,还是选用对数线性回归模型,,对于这种选择,我们不能主观臆定,只能从客观上对这两种模型进行对比分析,找出最优的回归模型形式。本文拟对这两种模型的选择问题作初步探讨。