简介：分别用三种时间序列模型对我国社会消费品零售总额(指数)进行建模预测与比较,通过计算结果可以验证:组合预测能有效地提高预测的可靠性与精确度。

简介：随着现代社会主义市场经济的发展，建筑业不断促进国民经济发展。基于建筑业的重要发展现状和面临的激烈市场竞争，建筑工程的重大工程项目需要在施工过程中对工程造价进行时间序列分析，做出积极的改进。这些积极的措施对于提高建筑施工企业的市场竞争力有着非常重要的作用。本文对时间序列的建筑工程造价预算进行了一定的探讨。合理的预算和控制建设项目工程造价将有助于推动中国建筑业的蓬勃发展。

简介：摘要随着社会经济的发展，信息技术的进步，建筑工程项目建设的规模也在逐渐扩大。本文笔者毕业于环境艺术设计专业，长期从事工程造价方面的工作，现将工程量清单计价模式来作为前提，在时间序列的基础上就建筑工程造价预测方法进行详细地阐述。

简介：摘要本文利用Delta理论，通过对生猪价格走势的分析，找出生猪价格转折的时间序列密码，并且利用这些序列密码去指导生产。

简介：随着教育部提倡全国普通高校使用国外教材，现在许多重点大学和一普通高校纷纷在不同的学院、不同的专业、不同的年级上有选择地、有条件地实行“原版英文教材教学”试点。本文针对国内外大学教材中“经济预测与时间序列”方面的教材进行深入地对比分析研究，指出国内一些教材中普遍存在的问题不足。

简介：摘要本文在介绍了Matlab神经网络工具箱的基础上，主要对时间序列预测工具箱的使用作了说明，并用实例仿真说明如何进行时间序列预测的调用实现，通过不断的调整参数，最后使训练的模型比较理想，满足实际的需求，表明了直接使用时间序列预测的有效性，并为Matlab神经网络工具箱的使用提供了新的方法。

简介：【摘要】我国黄河流域水沙通量的变化对环境治理、气候变化和人民生活有着重要意义。本文首先根据现有数据进行可视化分析,研究含沙量与时间、水位、水流量的关系,然后利用相关分析确认含沙量与水位、水流量为线性关系,最后采用“分割-近似代替-求和”的方法求出年总水流量和年总排沙量。

简介：【摘要】因黄河受季节性强降雨的影响，影响生态环境的稳定，本文根据其水沙通量的变化趋势，建立 ARIMA 时间序列分析模型，对 2022 年和 2023 年的水沙通量进行预测。分析预测出的未来两年水沙通量随时间的变化曲线，根据其斜率变化与突变特点定制出未来两年即能及时掌握水沙通量实时状态，又能减少投资成本的最优方案。

简介：【摘要】研究黄河水沙通量的变化规律对环境治理，气候变化和人民生活具有重要的意义，根据水沙通量的公式计算出6年的水沙通量，观察水沙通量的变化曲线，直观分析其突变规律，后利用Mann-Kendall突变检验法，通过M-K统计量曲线定位出每年的水沙通量突变点位置和整个6年的突变点位置。基于水沙通量数据的时序特点，进行时间序列分析得到水沙通量的季节性和周期性规律。

简介：

简介：1初霜日序列中存在着的统计特征近几年有些气象要素变化无常,往往很容易地超过极值.无霜期显著延长,初霜日序列变得没有规律可循,这些都与气候异常有关.以往制作初霜日预报,无非是用周期叠加外延法去做,但近几年初霜日序列的周期性越来越不明显,无法通过统计检验,预测结果的可靠性差,有时预报误差在半个月以上.

简介：根据混沌序列产生的确定性和非线性机制,基于Volterra级数和RLS算法,提出了一种少参数二阶非线性滤波算法用于混沌时间序列的自适应预测。仿真结果表明,这种非线性自适应滤波器能有效地预测一些超混沌序列,而且该滤波器的一步均方误差性能明显高于其他基于Volterra级数的NLMS算法,表明该算法具有良好的收敛性能。

简介：针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法（PSO）优化支持向量回归模型（SVR）并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.

简介：摘要随着我国现代经济的逐步发展，建筑业已成为我国第二产业的主要产业。因此，有效的建筑成本管理和控制，可以更好地促进建筑业持续稳定发展。

简介：模糊理论使用语义变量本身所蕴含的特性,能减少处理问题时的不确定性所带来的困扰,被广泛的应用于各种领域的研究。文章中首先回顾了基于模糊理论的模糊时间序列定义,对现有的模糊时间序列模型进行分析,在此基础上提出了一种新的模糊时间序列预测方法,以上证指数为对象进行了拟合,从结果看新的基于模糊时间序列预测方法在MSN、平均误差(%)和标准误差(%)等指标上要优于现有的预测方法。

简介：

简介：摘要目的比较差分自回归移动平均模型和指数平滑模型在全国甲肝发病情况预测中的效果，为甲肝监测预警提供合适的数学模型。方法从公共卫生科学数据中心收集2010—2020年全国甲肝逐月发病数据，分别用差分自回归移动平均模型和指数平滑模型进行拟合，筛选出最优的差分自回归移动平均模型和指数平滑模型，再用最优模型分别预测2021年1—10月全国甲肝发病数，并比较预测精度。结果ARIMA（1，1，0）（1，0，0）12是最优的差分自回归移动平均模型，Holt-winters乘法模型是最优的指数平滑模型，两种模型预测的平均绝对百分比误差分别为15.64%和13.08%，平均绝对误差分别为144和124。结论Holt-winters乘法模型在全国甲肝逐月发病数预测中的精度更高，可用于数据波动不大时间序列的拟合预测。

简介：随着社会经济的发展，建筑业在我国已经逐渐地成为了第二产业中支柱产业，而随着建筑业的快速发展，其在我国的国民经济中已经处于不可动摇的地位，已经是我国国民经济中重要的经济支柱产业，因此，对于建筑工程造价的预测和控制管理，对于促进我国建筑业快速发展具有重要的意义。

简介：摘要在中国，建筑工程造价的预测主要是通过单位指标法，即根据工程的特征、结构、以及规模套用相应的预测指标，计算并汇总实现的。该过程不但复杂耗时，还难以保证精度。不同国家有不同的建筑工程造价预测的规范和方法，但为了提高预测精度使其更具有市场意义，各国学者目前都极为关注与计算技术领域的结合。本文基于时间序列的建筑工程造价预测进行了研究。

简介：联合模型是能够应用于地下水水位预测的一种时间序列分析法，它由趋势函数、周期函数和自相关函数组成。本文结合北京市地下水监测资料进行了趋势性、周期性和自相关性分析，详细讨论了联合模型在地下水水位预测中的应用。