港口物流业有着很大的潜力和发展空间,对港口物流的需求进行预测是港口物流发展优化过程中重要的一部分。文中将两种单项预测模型,即灰色关联预测与ARIMA模型预测进行组合,形成组合预测模型,从而对港口物流进行预测。预测结果表明,研究的预测结果对宁波港口物流的发展有一定的参考作用,为港口物流需求预测提供了一定的方法和...
1.2分析方法 1.2.1ARIMA模型 ARIMA模型是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)在1970年代初提出来的著名时间序列预测模型之一,全称为自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model),也称为博克思-詹金斯法或Box-Jenkins模型记 ARIMA(p,d,q),AR是自回归,p为自回归项数,MA是移动平均,q为移动平均项数...
基于ARIMA-GM组合模型的邮电业务总量预测 摘要:对传统预测具有波动性及季节性双重趋势时间序列的模型—ARIMA乘积季节模型进行了改进,先用ARIMA乘积季节模型对邮电业务总量历史数据进行识别和拟合,然后用GM(1,1)模型对其带阀值的残差序列进行修正,最后结合二者得到ARIMA-GM这一组合预测模型.利用此模型对09年上半年中国邮电...
逆变换GM模型组合模型汇率预测本文在逆变换拟合残差ARIMA模型的基础上,研究了逆变换ARIMA-GM组合模型对汇率的预测.为了显示改进后的优点,将其与单一模型预测进行了对比分析,研究结果表明,组合模型对汇率的预测精度更高.doi:10.12677/AAM.2019.84066何团贵州民族大学金良琼贵州民族大学应用数学进展...
摘要：为了提高预测模型的精度，给出了一种新的组合预测模型．利用时间序列A R IM A预测模型、B P神经网络及G M灰色预测模型进行单一模型的拟合与预测，通过赋予适当权系数结合三种方法得到了新的组合预测模型．山西省人均G D P预测实例应用结果表明：组合预测模型很好地描述了山西省人均G D P的非线性发展，比...
【摘要】通过分析湖北省历年电力消费量,利用灰色模型(GM)和自回归积分移动平均(ARIMA)模型分别对2012-2020期间的湖北省电力需求量进行了预测,然后通过方差倒数法进行组合预测,得到了精度更高的预测结果。通过分析整个预测过程及结果,该方法易于操作,精度较高,是一种对电力需求预测方法有益的探索。 【总页数】5页(P101...
基于ARIMAGM组合模型的中国GDP预测徐宇翔蒋雯李靠队摘要,本文基于求和自回归移动平均模型ARIMA与灰色模型GM1,1先对中国GDP单独拟合,再构建ARIMAGM组合模型来优化GDP预测效果,利用1980年2014年中国历年
ARIMA-GM-RBF组合模型充分利用了3个模型的优点,相对误差最小,拟合效果最好。结果显示,2018年下半年,中国猪肉价格将呈波动上升趋势;受新一轮增长周期和非洲猪瘟疫情等因素影响,2019年上半年将延续2018年底的上涨趋势,由13.55元/kg持续上升至17.04元/Kg,月均增速为3.89%,2019年下半年,增速将进一步扩大,预计月均...
为了提高预测模型的精度,给出了一种新的组合预测模型.利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络及GM灰色预测模型进行单一模型的拟合与预测,通过赋予适当权系数结合三种方法得到了新的组合预测模型.山西省人均GDP预测实例应用结果表明:组合预测模型很好地描述了山西省人均GDP的非线性发展,比单一预测方法具有更高的预测精度.组...
ARIMA-GM-RBF模型猪肉是重要的畜产品之一,其价格关系居民生活水平及整个农产品市场的稳定.本文利用2011年以来的猪肉价格数据,分别构建ARIMA模型,GM (1,1)模型及ARIMA-GM-RBF组合模型对中国猪肉价格进行预测.结果表明,单一模型由于信息利用不充分,预测精度较低.本文中,ARIMA模型表现为普遍低估,且更适合进行短期预测,...