时间序列预测模型研究综述_张美英.pdf

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2018-10-08 约8.17千字 7页立即下载

时间序列与预测模型 .ppt 时间序列预测模型 时间序列是指把某一变量在不同时间上的数值按时间先后顺序排列起来所形成的序列,它的时间单位可以是分、时、日、周、旬、月、季、年等。时间序列模型就是利用时间序列建立的数学模型，它主要被用来对未来进行短期预测，属于趋势预测法。一、简单一次移动平均预测法例1.某企业1月~11月的销售收入时间序列如下表所示.取n=4,试用简单一次移动平均法预测第12月的销售收入,并计算预测的标准误差. 二、加权一次移动平均预测法简单一次移动平均预测法，是把参与平均的数据在预测中所起的作用同等对待，但参与平均的各期数据所起的作用往往是不同的。为此，需要采用加权移动平均

2017-09-29 约2.2千字 29页立即下载

混沌时间与序列预测模型研究 .ppt 混沌时间序列算法模型研究 研究生姓名：陈亮指导老师：髙岚课题来源实验室自选课题课题研究的目的、意义 “凡事预则立，不预则废”，但由于研究对象的复杂性、多样性、不确定性等因素，预测有时是困难的，需要人们根据具体情况不断探索新的预测模型。传统预测往往采用线性模型，其预测结果很难满足人们的要求。混沌理论是非线性理论的重要组成部分，能够很好地描述非线性系统运动的变化规律，从而为预测模型的研究开辟了新思路。船舶各种机械的运行具有混沌特性，从混沌的角度，分析船舶各种机械的运行状况。从而提高船舶运行的稳定性、安

2017-10-02 约2.83千字 18页立即下载

基于时间序列的负荷预测模型研究.docx 毕业设计（论文） PAGE 1- 毕业设计（论文）报告题目：基于时间序列的负荷预测模型研究 学号：姓名：学院：专业：指导教师：起止日期：基于时间序列的负荷预测模型研究 摘要：本文针对电力系统负荷预测问题，提出了一种基于时间序列的负荷预测模型。首先，分析了负荷预测的背景和意义，并介绍了时间序列分析方法。接着，详细阐述了所提模型的构建过程，包括数据预处理、特征提取、模型选择和参数优化等。然后，通过实际数据验证了所提模型的有效性，并与其他预测模型进行了对比分析。最后，对模型在实际应用中的改进和优化进行了展望。本文的研究成果对提高电力系统负荷预测的准确性和可靠性具有重要意义。随着我国

2025-04-15 约1.16万字 22页立即下载

多层时间序列回归模型方法综述.doc 多层统计模型方法综述目前为止，研究多层统计模型的学者有很多，但大家基本上接受两组人分别独立开发出同一模型的结果，这两组人分别有各自分析的成熟的软件。一组是S.Raudenbush与A.Bryk建立的hierarchical linear model，开发的软件为HLM。另一组是由H.Goldstein定义的multilevel models，开发出的软件为MLwiN(早期版本称ML3，MLn)。多层统计模型有许多名称，有multilevel models,hierarchical linear model,random-effect model,random coefficient mod

2016-12-12 约2.78千字 6页立即下载

基于时间序列分析的人口预测模型研究 .pdf 基于时间序列分析的人口预测模型研究 随着全球人口的不断增长和老龄化问题日益严重，对于人口的预测和调控变得愈加重要。因此，基于时间序列分析的人口预测 模型研究也越来越受到了学术界和政府部门的关注。一、时间序列分析的概念和方法 时间序列分析是指通过对时间序列数据的收集、处理、分析和预测等过程，对未来的趋势进行预测和分析的一种方法。其中， 时间序列数据的定义是指某个变量在一段时间内的连续观测值。 时间序列分析主要分为两种方法：基于统计方法和基于机器学习方法。其中，基于统计方法主要是指通过对历史时期的观测值进行分析和推断，从而预测未来的趋势。而基于机器学习方法则是指基于大数据和人工智能等技

2024-12-09 约1.3千字 3页立即下载

基于时间序列模型与深度学习算法的股指预测研究.docx 基于时间序列模型与深度学习算法的股指预测研究 一、引言股指预测是金融市场分析的重要组成部分，对投资者而言具有极其重要的价值。传统的预测方法通常依赖于统计模型和时间序列分析，然而，随着人工智能和机器学习领域的快速发展，深度学习算法在股指预测中展现出强大的潜力。本文旨在探讨基于时间序列模型与深度学习算法的股指预测研究，以期为金融市场分析和投资决策提供新的思路和方法。二、时间序列模型与股指预测 时间序列模型是一种基于历史数据预测未来趋势的方法。在股指预测中，时间序列模型通过分析历史股价数据，提取出有用的信息，如趋势、季节性、周期性等，以预测未来股价的走势。常见的时间序列模型包括移动平均模型、指数

2025-02-16 约4.88千字 10页立即下载

基于深度学习的时间序列分析与预测模型研究.docx PAGE 1- 基于深度学习的时间序列分析与预测模型研究 第一章深度学习与时间序列分析概述第一章深度学习与时间序列分析概述 (1)深度学习作为人工智能领域的一项前沿技术，近年来在各个领域都取得了显著的进展。特别是在时间序列分析领域，深度学习模型因其强大的非线性拟合能力和高度的自适应性，逐渐成为研究热点。传统的时序分析方法如ARIMA、SARIMA等在处理非线性复杂的时间序列问题时往往表现出不足，而深度学习模型则能够有效地捕捉数据中的非线性特征和时序关系，为时间序列预测提供了一种新的思路。 (2)时间序列分析是对一系列按照时间顺序排列的数据进行分析的过程，目的是从中发现数据随时间的演化规律和潜

2025-01-19 约2.35千字 5页立即下载

《基于LSTM模型的金融时间序列预测算法研究》.docx 《基于LSTM模型的金融时间序列预测算法研究》一、引言随着科技的不断进步和金融市场的快速发展，金融时间序列的预测逐渐成为一个重要课题。这种预测涉及多种领域，包括股票价格、货币汇率、基金投资等。金融时间序列预测不仅对于投资者具有决策指导意义，而且对于金融市场监管和风险管理也具有重要价值。近年来，随着深度学习技术的发展，尤其是长短期记忆（LSTM）模型在处理时间序列数据方面的出色表现，使得基于LSTM模型的金融时间序列预测算法成为研究的热点。本文将深入探讨基于LSTM模型的金融时间序列预测算法，以增强金融市场的分析、预测与风险管理能力。二、金融时间序列数据特点及研究意义金融时间序列数据是指

2025-01-17 约9.56千字 18页立即下载

2025-03-14 约1.98万字 27页立即下载

2025-03-18 约1.22万字 18页立即下载

我国粮食产量预测的时间序列模型研究论文.doc 我国粮食产量预测的时间序列模型研究毕业论文目录 1 引言 1 1.1 课题背景 1 1.2 国内外研究现状 1 1.3 本课题研究的意义 2 1.4 本课题的研究方法 2 2 几种时间序列预测分析法简介 2 2.1 自回归（AR）模型 2 2.2 移动平均（MA）模型 3 2.3 自回归移动平均（ARMA）模型 3 2.4 差分自回归滑动平均（ARIMA）模型 4 2.4.1 ARIMA模型原理 4 2.4.2 ARIMA模型预测的基本程序 4 3 数据分析及模型建立 4

2017-08-10 约8.96千字 17页立即下载

基于深度学习的多元时间序列预测模型研究.docx 基于深度学习的多元时间序列预测模型研究 一、引言随着大数据时代的来临，多元时间序列预测已成为众多领域的研究热点。这些序列往往包含丰富的时空信息，具有高度的动态性和复杂性。深度学习技术的发展为时间序列预测提供了新的思路和方法。本文旨在研究基于深度学习的多元时间序列预测模型，探讨其理论原理、方法以及在具体领域的应用。二、背景及意义 时间序列预测是指通过分析历史数据来预测未来数据的趋势、周期性或模式等特征。多元时间序列预测则需要考虑多个相关变量的影响。在许多领域，如金融、气象、交通等，多元时间序列预测具有重要的应用价值。传统的预测方法往往难以处理复杂的非线性关系和时空依赖性，而深度学习技术可以有

2025-04-16 约5.3千字 10页立即下载

金融时间序列的预测模型比较研究论文.docx 金融时间序列的预测模型比较研究论文摘要：本文旨在对金融时间序列的预测模型进行比较研究，通过对不同预测模型的性能、适用性和优缺点的分析，为金融时间序列预测提供理论支持和实践指导。通过对ARIMA模型、神经网络模型、支持向量机模型等常见模型的深入探讨，本文旨在为金融分析师和研究人员提供一种有效的决策框架，以选择最合适的预测模型。关键词：金融时间序列；预测模型；ARIMA；神经网络；支持向量机一、引言（一）金融时间序列预测的重要性 1.内容一：金融市场波动性分析 1.1金融市场的波动性是投资者和分析师关注的焦点，准确预测市场波动对于风险管理、投资决策具有重要意义。 1.2时间序列分析方法能

2025-04-17 约4.69千字 10页立即下载

需求预测：时间序列分析_（6）.现代时间序列模型.docx PAGE1 PAGE1 现代时间序列模型 在上一节中，我们探讨了时间序列分析的基本概念和经典模型。本节将深入介绍现代时间序列模型，特别是那些利用人工智能技术进行需求预测的模型。现代时间序列模型在处理复杂的、非线性的、高维的数据时表现出色，能够提供更准确的预测结果。我们将重点讨论以下几种模型：ARIMA、SARIMA、LSTM（长短期记忆网络）、Prophet和Transformer。 ARIMA模型 ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是一种广泛使用的时间序列预测模型，适用于处理非平稳时间序列数据。ARIMA模型由三个部分组成：自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）。

2025-04-15 约1.34万字 22页立即下载