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王淑花

作品数:3 被引量:46H指数:3
供职机构:燕山大学理学院更多>>
发文基金:河北省教育厅科学技术研究计划河北省教育厅科研基金更多>>
相关领域:经济管理理学自然科学总论自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇经济管理
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇自然科学总论
  • 1篇理学

主题

  • 3篇时间序列
  • 3篇ARIMA模...
  • 2篇网络
  • 1篇人均GDP
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经网络模型
  • 1篇组合预测
  • 1篇网络模型
  • 1篇ARIMA
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇BP神经网络...
  • 1篇BP网
  • 1篇BP网络
  • 1篇GM

机构

  • 3篇燕山大学

作者

  • 3篇王淑花
  • 2篇单锐
  • 2篇高东莲
  • 1篇李玲玲
  • 1篇高敬辉

传媒

  • 1篇燕山大学学报
  • 1篇辽宁工程技术...

年份

  • 3篇2012
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于时间序列模型的组合预测模型研究
时间序列分析作为概率与数理统计学科中应用性较强的一个专业分支,遵循着数理统计学的基本原理,它提供了一套具有科学依据的动态数据处理方法,该方法主要通过对各种类型的数据采用相应的数学模型去近似描述,进而通过对模型的分析研究,...
王淑花
关键词:时间序列ARIMA模型BP神经网络模型
文献传递
基于arima、bp神经网络与gm的组合模型被引量:19
2012年
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.组合模型发挥了这三种模型各自的优势,可以作为人均GDP预测的有效方法,该模型在时间序列的预测中是有效的.
单锐王淑花李玲玲高东莲
关键词:时间序列ARIMA模型BP网络
基于时间序列模型与灰色模型的组合预测模型的研究被引量:22
2012年
为了能有效地提高预测模型的精度,提出了组合预测模型。本文首先利用ARIMA模型对时间序列数据进行模型的识别和拟合,然后由比较可知优化后的GM(1,1)模型拟合和预测效果好于GM(1,1)模型,最后通过赋予合理权重结合ARIMA模型和优化后的GM(1,1)模型两种方法得到ARIMA-GM的组合预测模型。预测结果表明:组合模型的预测准确性高于各个模型单独使用时的准确性,组合模型发挥了各个单一模型的优势。
单锐王淑花高东莲高敬辉
关键词:时间序列ARIMA模型
共1页<1>
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