简介：

简介：摘 要：根据建筑业2015年1季度到2018年4季度总产值数据做出时间序列图，初步判断总体趋势为上升，另外还有明显的季节性趋势特点，选用两种常用的季节性趋势预测方法（自适应过滤法、ARIMA模型）。根据MAD、MSE、MFE、MAPE四个误差分析指标以及建筑业2019年实际总产值综合分析预测精准度、各自优缺点及适用条件。

简介：摘要本文首先介绍了常见的时间序列分析模型，给出了模型的构建方法，包括对数据进行预处理，对模型参数的估计和对模型的定阶方法，最后，运用MATLAB软件对某地区一段时间的电力负荷实现时间序列模型构建和预测，并进行了误差分析。

简介：摘要基坑变形监测的一个重要部分是预测，也就是利用长期观测的数据来推算其变化规律，对监测物的将来态势做出及时有效的分析预报。然而基坑监测是一个复杂的非线性问题，传统的理论方法都存在局限性，如何能找到一种准确的科学的用于基坑变形预测的方法，便具有了重大的工程实践意义。

简介：预测预报是时间序列分析的应用之一，人们根据大量的观测数据对系统进行分析，主要原因是为了能够预测小系统在未来的特性，以便对系统的特性进行处理。提出一种非平稳时间序列预测建模方法，通过实验结果表明，该模型在工程应用方面具有较高的预测精度。

简介：时间序列相似性查询从提出到现在已有10多年的历史，取得了大量的研究成果。索引既是时间序列相似性查询实现的关键，也是信息技术领域的热点问题之一。近年来，国内外学者为进一步提高查询的完备度而对时间序列索引方法进行了深入的研究。本文在阐述时间序列查询原理的基础上，对各种索引方法进行了阐述和比较，以期对时间序列分析的研究和应用有所启发和帮助。

简介：时间序列是将社会经济现象的某一指标在不同时期或时点上的指标数值按时间的先后顺序加以排列而形成的序列,时间序列在社会经济活动中起到了重要的作用。为了提高教学效率,在教学过程中应用的教学方法有：学习理论知识,打好基础;讲练结合,巩固理论知识;设计操作实例,提高专业技能;总结归纳知识点,强化知识体系。

简介：GMDH方法用于电信数据预测,我们用GMDH方法对这类序列进行拟合预测,GMDH方法完全适合于电信数据的预测分析

简介：GMDH方法用于电信数据预测,我们用GMDH方法对这类序列进行拟合预测,GMDH方法完全适合于电信数据的预测分析

简介：

简介：摘要：时间序列预测是对已有的时间序列数据进行分析，挖掘时间序列数据中蕴藏的信息，并对未来进行预测。时间序列预测具有极其重要的理论意义与现实意义，学者们为此做了大量的研究工作并取得了很好的成果。本文主要对时间序列预测的相关方法进行整理归纳，对时间序列预测相关研究进行述评。

简介：利用华北地震区的地震资料（1000～1977），对地震时间序列进行了周期图分析和极大熵谱分析，提取了隐含在随机噪声中的隐含周期。结果表明，这两种方法所得结果很接近，地震应变能√Ei；释放的隐含周期利用周期图分析提取的主要周期是30年、245年和305年，极大熵谱分析方法提取的主要周期是30年、240年和300年。这三个主要周期存在“倍30”的关系，240年和300年周期是30年周期的整数倍。30年周期反映了各活跃幕中的幕式活动规律，300年周期同各活跃期高潮时段之间的时间差的平均值相符，华北自1000年以来的四个活跃期高潮时段之间的时间差平均值是300年。

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。

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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：摘要 本文对核设施设计基准极大风速的计算过程中，采用不同序列的估计效果进行了评估。结果显示，采用耿贝尔方法对极大风进行估计，直接利用极大风资料进行估算的结果相对保守，更符合安全性要求；在极大风资料缺失时，以耿贝尔方法估计最大风风速，进而依据最大风、极大风拟合关系推算不同再现间隔的极大风与基于极大风推算的结果接近，也具有实用价值，但是在进行设计时需考虑其值略小的影响。

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。

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