發(fā)布時間：2020-12-27 01:45

　　時間序列是按照時間的順序記錄的一列有序數(shù)據(jù)。時間序列作為一類具有時間屬性的特殊數(shù)據(jù)類型,在社會歷史發(fā)展進(jìn)程中長期受到重視。研究工作者通常是通過對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的觀察和研究,并從中發(fā)現(xiàn)某種暗含在其數(shù)據(jù)背后的規(guī)律,從而預(yù)測它將來的走勢。時間序列預(yù)測是一種通過已知的數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的方法,其讓決策者有了登高望遠(yuǎn)的能力,進(jìn)而做出更合理的選擇,因此關(guān)于時間序列預(yù)測的研究具有很重要的意義。隨著時間序列預(yù)測逐漸多地被應(yīng)用到社會生活中的方方面面,在面對實際問題時,數(shù)據(jù)的復(fù)雜性通常會大大地超出研究人員的想象,同時數(shù)據(jù)的特征很難完全確定,往往運用單一模型無法得到較滿意的結(jié)果,而混合模型的使用能夠在一定程度上規(guī)避上述缺點。并且混合模型能整合不同模型各自的長處,因此能夠較好地提升建模效果,如此一來混合模型就可以被應(yīng)用到更廣泛的領(lǐng)域去。由此思路,基于ARIMA模型和FTS模型各自的優(yōu)勢,本文針對這兩個模型提出混合建模方法,進(jìn)而改進(jìn)時間序列的預(yù)測結(jié)果。本文在Zhang（2003）提出的混合模型構(gòu)建思想的啟發(fā)下,將ARIMA模型與FTS模型進(jìn)行混合建模得到ARIMA-FTS模型,并提出模型估計、預(yù)測方法。為驗... 

【文章來源】：浙江財經(jīng)大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

浙江財經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文。在這三種方法中，采用矩方法得到的參數(shù)估計精度低，通常不能滿足實際的要求；最大似然估計需要事先知道變量的概率分布形式，且實際情況較難。反觀用最小二乘方法得到的估計，可以較直觀地解釋模型的建模意義。4．模型檢驗?zāi)Ｐ褪欠襁m用，應(yīng)從三個方面進(jìn)行考慮：一是模型必須要平穩(wěn)和可逆的，偽回歸等情形；二是一個合適的模型應(yīng)盡可能提取原序列中的線性關(guān)系，因差應(yīng)該盡可能地接近白噪聲；三是各階參數(shù)應(yīng)該是顯著的，如果某一階參數(shù)擬合效果并沒有影響，這一模型顯然是可以進(jìn)一步優(yōu)化的。ARIMA 模型的建模流程如圖 2-1 所示。

圖 2-3 論域的劃分表 2-2Alabama 大學(xué) 1971-1992 年的招生人數(shù)年度 真實值 模糊值 年度 真實值 模糊值1971 13055 A11982 15433 A31972 13563 A11983 15497 A31973 13867 A11984 15145 A3

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于ARIMA模型與GM(1,1)模型的居民消費價格指數(shù)預(yù)測對比分析[J]. 潘靜,張穎,劉璐.  統(tǒng)計與決策. 2017(20)
[2]基于SARIMA模型的居民消費價格指數(shù)的預(yù)測[J]. 朱顏杰,樊順厚,雷懷英.  統(tǒng)計與決策. 2014(04)
[3]基于MapReduce的K-Medoids并行算法[J]. 張雪萍,龔康莉,趙廣才.  計算機(jī)應(yīng)用. 2013(04)
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[5]模糊時間序列模型在短期氣候預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 王永弟.  南京信息工程大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2012(04)
[6]基于ARIMA模型的中國CPI走勢預(yù)測分析[J]. 郭曉峰.  統(tǒng)計與決策. 2012(11)
[7]如何對中國CPI進(jìn)行季節(jié)調(diào)整——基于X-12-ARIMA方法的改進(jìn)[J]. 賀鳳羊,劉建平.  數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2011(05)
[8]一種新的基于模糊C均值算法的模糊時間序列確定性預(yù)測模型[J]. 余文利,方建文,廖建平.  計算機(jī)工程與科學(xué). 2010(07)
[9]ARIMA模型在廣東省GDP預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 華鵬,趙學(xué)民.  統(tǒng)計與決策. 2010(12)
[10]關(guān)于核函數(shù)選取的方法[J]. 王煒,郭小明,王淑艷,劉麗琴.  遼寧師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2008(01)

博士論文
[1]模糊時間序列模型及其在股指趨勢分析中的應(yīng)用研究[D]. 邱望仁.大連理工大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于ARIMA-LSTM的架空線狀態(tài)數(shù)據(jù)挖掘[D]. 鐘令樞.華南理工大學(xué) 2016
[2]模糊時間序列預(yù)測模型研究及其在污水處理上的應(yīng)用[D]. 倪明.西南石油大學(xué) 2012
[3]基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路貨運量預(yù)測研究[D]. 吳曉玲.中南大學(xué) 2009



本文編號：2940857