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回归分析预测法近年来在各个研究领域获得了广泛的应用,“预测方法和技术的应用”研究课题组对我国近年来各种预测方法应用情况进行了初步统计,结果表明,回归分析预测法被应用的频率是最高的。然而,不少使用回归分析预测法的人也常被回归模型中含有“不合理”的参数这个问题所困扰,尤其是在多元回归预测的场合。那么,“不合理”回归参数的确切涵义是什么?产生“不合理”参数的可能原因有哪些?应怎样认识含有“不合理”参数的回归预测模型?这些问 相似文献
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《预测》1986年第1期刊登了厉无畏、王贻志同志《动态回归分析探讨与应用——上海市工业用水量预测》的文章(以下简称“厉王文”),建立了上海市工业用水量动态预测模型,文中对改进一般动态回归分析模型的方法进行了探讨,不少意见是有益的,但也存在着不少问题与疑点,为此,特就上海市工业用水量预测模型的选择谈点自己的看法,与厉无畏,王贻志同志讨论。 相似文献
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应用夏安邦提出的动态子模型建模方法,和厉元堤,王贻志提出的一种动态回归分析方法,建立动态预测模型,在随机干扰不大的情况下,可以获得满意的预测结果。前一方法,在干扰占百分比≤10%时,后一方法,在干扰占百分比≤15%时,笔者试算结果,预测精度可达5%以内。 相似文献
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本文试图预测2000年我国第三产业发展水平。以多元非线性回归模型作为主要预测工具,并辅之以适当的修正。我们可以通过模型看到,在现代中国,影响第三产业发展的基本因素究竟是什么?到2000年,我国的第三产业大致上可达到什么样的发展水平?这些结果,对于从宏观角度进行计划、控制和决策,合理发展第三产业,会起一定的参考作用。由于第三产业总体的有关数据严重不足,只能作出一个近似的预测模型。 相似文献
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贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计方法进行的一种预测,它与传统预测方法的不同之处在于利用了来源于经验和历史资料的先验信息。通过实证分析的方法,将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较,结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性。 相似文献
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贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计方法进行的一种预测，它与传统预测方法的不同之处在于利用了来源于经验和历史资料的先验信息。通过实证分析的方法，将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较，结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性。 相似文献
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在收集和处理数据之后,应该采用何种预测技术去建立什么样的预测模型,是常规预测中很重要的一个问题,也是初次尝试预测的同志经常提出的问题。下面介绍的这些方法,或许会对初学者有点参数价值。一、通过分析数据点的变化规律建立预测模型。在收集数据后画出数据点分布图有助于预测人员直观地看出数据点的变化规律,从而选择合适的预测法建立精确度较高的预测模型。例如,对经济变量进行因果分析后,认为 相似文献
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本文运用动态回归模型对我国的税收收入进行分析,有效分析了税收增长的滞后作用,对我国税收收入进行了合理的预测;并通过实例对模型进行验证,实践证明预测模型与实际情况拟合很好。 相似文献
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逆向物流量的有效预测有助于产业发展规划的制定和基础设施建设的可行性研究。针对逆向物流不确定性因素的特点采用灰色GM（1,1）模型和多元线性回归模型两种单项预测模型对数据进行建模,并结合组合预测理论,采用基于预测有效度的组合预测模型进行预测。结果表明组合预测模型的预测精度明显高于两种单项预测方法,证明了该方法用于逆向物流需求预测的可行性和有效性。 相似文献
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基于前馈型神经网络股价预测的一点改进 总被引：1，自引：0，他引：1
为减小预测误差,目前的方法是:选择对股价有显著影响的输入变量、调整网络结构及选择合适的参数、优化学习算法,这些方法都是以实际股价作为网络的预测。提出以相邻两天的股价差价作为网络的预测,在相同的数据上分别建立股价预测模型和股价的差价预测模型,并对它们的结果进行对比分析。结果表明差价预测模型的预测误差小、预测效果好。 相似文献
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基于动态分类器集成的客户流失预测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
目前大多数客户流失预测研究常采用单一预测模型.因此,本文将动态分类器组合与自组织数据挖掘理论(SODM)相结合,提出了基于SODM的动态分类器集成方法.以国内、国外电信公司客户流失预测数据为例,并与单一的预测模型以及已有的动态分类器组合方法进行了详细对比,发现该方法能在很大程度上提高客户流失预测的准确率、命中率以及提升系数,是进行客户流失预测的有效工具. 相似文献
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本文分别建立了四川省工业利润总额方面的GMDH自回归预测模型和AC预测模型,然后针对它们的预测效果建立了GMDH-AC组合预测模型。并将组合预测结果与实际值以及单一的GMDH模型、AC模型的预测效果进行了分析和比较,表明了所述方法的有效性和可行性,从而为预测工业利润总额及其它宏观经济预测指标在选择预测方法提供了参考。 相似文献
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目前门限自回归模型是最受大家关注的预测模型。本文以太阳黑子非线性时间序列为研究对象,建立门限自回归预测模型。通过一些相关分析技术来确定预测模型中的门限区间个数和门限值的寻优范围,然后优化门限值和TAR模型的自回归系数。通过实验结果分析表明,门限自回归预测模型能够对非线性时间序列进行精确预测。 相似文献
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以竞争情报研究为例,建立专业研究发展趋势预测的灰色GM(1,1)模型及回归分析模型,对近年来竞争情报研究文献量的统计数据进行拟合与预测,并就两种预测方法的模拟和预测效果进行对比分析.结果表明,回归分析模型对竞争情报研究的模拟预测效果更好;在对不同专业研究的发展趋势进行模拟和预测时,要根据不同情况,选择更为恰当的预测模型. 相似文献
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运用回归分析预测法和时间序列分析法两种模型,以文献计量学为例,对近年来相关文献量的统计数据进行拟合与预测,并对两种预测模型的结果进行对比分析。结果表明,时间序列预测模型对文献计量学研究的模拟预测效果较好。两种预测模型不仅适用于文献计量学发展研究,对于其他领域也同样适用。针对不同领域的学科发展趋势,在进行数据模拟和分析预测时要根据统计数据的多少和分布情况,选取一种相对效果更好并且方便可行的预测方法。 相似文献