简介：支持向量机是一种基于统计学习理论的新的机器学习方法，该方法已用于解决模式分类问题．本文将支持向量机（SVM）用于混沌时间序列分析，实验数据采用典型地Mackey-Glass混沌时间序列，先对混沌时间序列进行支持向量回归实验；然后采用局域法多步预报模型，利用支持向量机对混沌时间序列进行预测．仿真实验表明，利用支持向量机可以较准确地预测混沌时间序列的变化趋势．

简介：粮食价格波动的成因一直是学术界关注的问题。本文通过对1995年1月至2005年12月全国小麦批发市场月度价格序列的分析，表明所观察的小麦价格序列的分布不符合传统线性回归模型关于独立同方差的假设，其特征比较适合使用ARCH族模型来描述。GARCH（1，1）模型的结果显示，由前期价格代表的存粮情况对现期小麦价格影响显著，前期的高价会引发未来小麦市场较大的价格波动；考察期间两次大的粮食市场改革虽然对短期小麦价格有影响，但并未引发剧烈的小麦价格波动。

简介：摘要：本文结合国内外现有文献的研究对时间序列的相关理论进行了系统、全面的阐述，以期为后续研究奠定基础。

简介：阐述＂时间序列分析＂在民族院校统计专业中的重要性,论述在教学过程中教材选择、课堂教学方法的多样化以及考核方式等方面所做的努力,提出重视模型背景教学、重视案例教学、重视运用统计软件辅助教学以及重视实践教学的教学理念,旨在探讨统计专业＂时间序列分析＂课程教学改革的途径与方法。

简介：摘要时间序列指的是同一空间、不同时间某一现象的统计指标数值按时间先后顺序形成的一组动态序列。国内生产总值(GDP)是现代国民经济核算体系的核心指标，是衡量一个国家综合国力的重要指标。本文基于时间序列理论，以我国1978年至2014年三十六年的国内生产总值为基础，对数据进行平稳化处理、模型识别、模型估计、模型检验，确定较适合模型为自回归移动平均模型。之后利用ARIMA模型对我国2013—2014年GDP作出预测并与实际值比较，结果表明预测比较合理，预测模型良好，继续利用ARIMA模型对我国未来4年的国内生产总值做出预测。

简介：提出了一种基于时间序列的大坝预测方法。首先对最近若干年的大坝位移变形时间序列进行周期项和趋势项的分析;然后对除去这两项的剩余时间序列进行混沌特性分析与预测;最后对三进行叠加,进行可行性分析与误差分析,得到预测结果。此方法实用性强,具有较高的操作性。

简介：ＥＸｃｅ１在办公自动化中的应用是众所周知的，但一提到统计分析软件，人们都会理所当然地想到ｓｔａｔｉｓｔｉｃ、Ｓｐｓｓ、ＳＡＳ等，谁也不会把Ｅｘｃｅｌ牵扯进来。在人们眼里，似乎Ｅｘｃｅｌ只能求简单的均值、方差等，而登不了统计分析的大雅之堂。其实，据有关资料表明，Ｅｘｃｅｌ可以实现９０％以上的统计分析功能，而且简便易行。下面我们就以时间数列分析入手，观察一下Ｅｘｃｅｌ是怎样剔除不规则变动（Ｉ），长期趋势（Ｔ），季节变动（Ｓ），来显示出循环波动（Ｃ），希望对统计工作者有一定借鉴作用。资料如下：（表１－１）解题思路：首先，由于原始数据（Ｙｔ）为季节资料，应对它进行４项移动平均（Ｍｔ）来分离出长期趋势

简介：利用时间序列分析软件CATS对研究地区的GPS观测资料进行噪声分析,使用了时间域上的最大似然估计法以及频谱域上的频谱分析法。结果表明,对于研究地区的GPS资料,白噪声＋闪烁噪声为较好的噪声模型,可提高该地区地壳变形速度估计的精度。

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简介：利用谱分析方法研究了常德市10年降水酸度月均值的周期变化。将加窗周期图谱估计与三角函数拟合相结合，分别确定各主要周期长度并以所得数据对数据序列进行三角函数叠加拟合。结果表明，降水酸度月均值具有12、7、4、18、3、6个月的周期变化，以7个主要周期分量可以很好地模拟降水酸度月均值的变化。

简介：摘要人才资源是第一资源，人才是生产力中最重要也最活跃的因素，对社会和经济的发展具有基础性、决定性和战略性的作用；人才是城市创新的原动力，因为他们能够在短时间内学习到更好的技能，做出更好的产品，掌握更好的管理方法。近几年，随着经济全球化的发展，全球产业也在加速转型和优化，由此同时，经济社会也对人才提出了越来阅读的要求以使用经济的发展和变化，除本地人才市场之外，人才还通过互联网、校园招聘会和公开招聘活动来招聘。因此，合理有效的预测人才市场的需求已经成了求职者、企业、地区乃至全球的迫切需求。

简介：时间序列分析在经济运用中作用十分明显。本文利用1995--2014年国内生产总值的相关资料，运用时间序列分析。应用Eviews软件对经济增长时间序列进行模型识别、拟合、估计和预测。而改革开放以来，投资在经济增长中的作用越来越明显，在对经济增长序列进行时间序列分析的同时，也结合回归分析建立经济增长和投资的回归模型来分析经济增长和投资的协整关系。

简介：摘要目的分析用血趋势，建立红细胞供应量预测模型。方法收集厦门市中心血站2008-2017年各血液成分供应量，做趋势分析，建立红细胞的预测模型。结果2008-2017年厦门市各血液成份供应量红细胞年平均增加12.7%，单采血小板年平均增加26%，冷沉淀年平均增加29%。A型、B型、O型、AB型红细胞月供应量预测模型分别为ARIMA（1，1，1）（1，2，1）12，简单季节性，简单季节性，ARIMA（1，1，1）（2，1，2）12。结论厦门市血液制品供应量总体呈增加趋势，时间序列分析可用于红细胞的月供应量建模，为采供血管理提供支持。

简介：近年来，档案危机事件频频发生，大量国家珍贵档案遭到了极大的破坏，档案危机管理引起了档案界的高度关注。2010年5月12日，国家档案局局长杨冬权在全国档案安全体系建设工作会议上讲话特别强调：“必须始终坚持把档案安全视作档案工作的生命线，把档案安全工作放在档案工作的首位”。这是向全国档案部门提出的又一战略性任务。在这一形势与背景下，对档案危机管理的时间序列及组织行为进行深入分析，探索档案危机管理的新思路、新视野、新体系，是档案界所面临的重要课题和挑战。

简介：时间序列分析方法是对合适的模型进行分析,随着时间的变化从而产生的历史数据迁移的规律,在经济领域研究方面提供了技术支持。而ARMA模型是一种高级预测方法,可以对任何序列的发展形态进行预测。文中通过ARMA模型分析时间序列的随机性和平稳性,以亳州白芍产量进行分析,用SASS软件检验模型的可行性,并预测应用。结果表明,模拟值和真实值接近,在实际应用中预测值的准确对于种植户的种植决策起到指导作用。

简介：以1977-2012年中国海赤潮的年发生频率及2001-2012年赤潮的月发生频率数据资料为基础,建立赤潮事件的年发生频率和月发生频率时间序列。赤潮的年发生频率与时间的分段回归拟合效果较好,月频率的季节性最大值在5月（约18.22）,随机波动的大小随时间序列逐步增加,波动峰值主要出现在5-7月。利用Holt指数平滑法和Holt-Winter指数平滑法分别对赤潮事件的年发生频率和月发生频率进行预测,结果表明2013-2020年赤潮的年发生频率呈年平均增加1次的缓慢趋势上升,2013-2016年5-7月份为赤潮高发期,峰值出现在5月,基本稳定在25次左右。

简介：以深圳股票市场为例,对深证成指指数数据进行了多重分形分析。首先,运用多重分形重标极差的方法对深证成指进行实证研究,结果表明在整个时间标度上Hurst指数均表现为持久性特征,而且随着标度τ的增加,Hurst指数呈现总体递增趋势,并且在整个标度范围上存在2个标度临界点,这体现了股指价格在不同标度范围下的状态跃迁现象。其次,运用多仿射方法确认了深圳股票市场多重分形特征的存在,验证了R/S分析方法中存在的标度临界点,并且进一步分析了不同临界标度范围下价格动态的本质特征。

简介：摘要

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