湖北漳河灌区中稻气象产量变化特征及预测模型

准确的气象产量是正确评估气象条件对粮食产量影响的前提。为了探究湖北漳河灌区单季稻气象产量的时间序列变化规律,尝试通过三点滑动平均法、HP滤波法和一次指数平滑法、二次指数平滑法4种方法将漳河灌区1975—2020年的水稻单产数据分离为水稻趋势产量及气象产量,通过相关分析筛选水稻8个生育阶段的主要气象因子,然后与分离的气象产量构建水稻预测模型。结果表明:4种分割方法均能较好地反映气象产量序列与湖北省生产力发展水平的区域一致性特点,多年平均气象产量占总产量的比例约为3.39%,但2008年以后其占比达到10.1%。相关分析识别出抽穗开花期最低气温、拔节孕穗期最高气温、分蘖后期平均气温、返青期最低气温、乳熟期蒸发量和育苗最低气温是影响气象产量的主要因子,该模型在率定期(1976—2014年)和验证期(2015—2020年)的相对误差均在5%以内,模型的决定系数R 2为0.994。预测模型有助于研究未来气候变化下的区域水稻产量的变化。

湖北省茶叶不同气象产量方法的比较分析

基于2010—2021年湖北省夷陵区、英山县、咸安区3个茶叶主产区的茶叶产量数据,采用二次指数平滑法、HP滤波法、三年滑动平均法提取趋势产量,探究气象产量最佳提取方法,分析气候要素对茶叶气象产量的影响。结果表明:夷陵区、英山县、咸安区3个茶叶主产区的种植面积、产量、单产随着时间的推移呈多项式变化趋势,2013年之前英山县最高,2015年之后夷陵区最高;采用3种方法拟合的产量变化趋势相同,夷陵区的茶叶产量随着时间的推移呈增长趋势,而英山县和咸安区则呈减少趋势;采用二次指数平滑法和HP滤波法测算出的趋势产量均与实际产量达到显著及以上相关性,对产量剧烈波动部分有较好的捕获能力,均优于三年滑动平均法;HP滤波法得到的气象产量能较好地反映气象条件的变化,适用于湖北省3个茶叶主产区气象产量的分离,可为后续气象产量分离的研究提供参考借鉴。

应用自适应HP滤波的卫星遥测数据预测方法

在应用HP(Hodrick-Prescott)滤波的卫星遥测数据预测方法的基础上进一步研究,提出了基于二分法和琴生不等式判别的自适应HP滤波的遥测数据预测方法,有效解决了平滑参数的选择困难。同时,趋势项和波动项预测在应用HP滤波的方法的基础上有创新和优化,分别采用了线性预测模型和自回归单整移动平均(ARIMA)模型,有利于有效趋势特征提取和模型参数调整范围的优化。应用文章方法对卫星在轨行波管阳极电压数据进行分析,证实了方法的正确性和有效性。此方法可有效提高预测精度,实现遥测数据中长期预测,在卫星故障诊断和预警方面具有工程应用价值。

基于指数平滑和PSO-BP混合模型的建筑工程造价指数预测

建筑工程造价指数是进行工程造价管理的重要依据。为了提高建筑工程造价指数预测的准确性,首先,利用HP滤波将造价指数分解为趋势序列和波动序列,然后采用指数平滑模型对趋势造价指数序列进行预测;其次,利用粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络对建筑工程造价指数的波动序列进行预测,PSO-BP神经网络模型的输入指标为引起造价指数变化的4种材料价格;最后,叠加二者预测值即为建筑工程造价指数的预测值。实验结果表明:该混合模型对6个月的造价指数预测的平均相对误差为0.55%,取得了很好的效果,为准确预测建筑工程造价指数提供了一定参考。

“双碳”目标下我国煤炭减量化使用的压力指数测度研究

煤炭是我国能源供给的主体品种,煤炭使用是我国碳排放的主要来源,在双碳目标和能源保供给的双重约束下,煤炭减量化使用很迫切,但会给国民经济带来较大的压力。本文通过修正的等方差加权法测度我国30个省(区、市)煤炭减量化使用的压力。在全国层面的分析中,本文基于ARIMA模型与ARMA-EGARCH(1,1)模型,得到了煤炭减量化使用压力指数在2021~2035年有下降的趋势,且煤炭波动的风险处于可控范围的结论;在地区视角下的研究区域层面的分析中,本文基于ARIMA模型与灰色关联度模型,得到了煤炭减量化使用压力指数的变化趋势存在地区间、地区与全国层面的异质性,在2014年后异质性逐步降低,在2021年后异质性变化将进一步平稳等结论。应坚持“先立后破”的能源转型思路,大规模发展可再生能源,为煤炭减量化使用创造宽松的外部经济环境;要积极赋能煤资源型地区和煤炭企业进行自我转型,降低煤资源型地区的减煤压力。

基于HP滤波法的2012-2018年北京新发地市场茄果类蔬菜价格波动研究数据集

茄果类蔬菜是居民餐桌上普遍的菜肴,也是我国重要的栽培蔬菜之一。茄果类蔬菜价格具有非平稳、波动大等属性,掌握其历史价格走势和波动规律可为保障蔬菜供应价格稳定、引导市场有序运行提供科学指导及支撑。通过数据采集整理、平稳性检验和HP滤波法分解处理,形成了北京新发地农副产品批发市场茄果类蔬菜价格波动研究数据集,涵盖2012-2018年间的周度和月度2个尺度,茄子、西红柿、青椒、豆角和黄瓜5种茄果类蔬菜,具体包括蔬菜类型、所在市场、日期、周/月均价、周/月均波动率、周/月均最高价、周/月均最低价、周/月均价HP滤波趋势值、周/月均价HP滤波波动值等数据,反映出北京新发地市场茄果类蔬菜价格的周度和月度变化特征,为科学研究北京市茄果类蔬菜价格波动和监测预警提供了数据基础。

C型阻尼滤波器内在特性分析及最优应用场景

无源滤波器因其成熟的技术和较低的成本而得到了大量应用,其中二阶高通滤波器和C型阻尼滤波器广泛用于新型电力系统谐波问题的治理。然而现有研究缺乏对每种滤波器特性的揭示,使得设计者在选择最优拓扑问题上存在困难。为此,深入研究了2种高通滤波器的拓扑特性,并着重考虑系统电压对滤波器成本的影响,归纳出2种高通滤波器的内在特性以及它们的最优应用场景,并提出可用于低压等级到高压等级的普适性结论,有利于解决滤波器拓扑选择问题并指导滤波器组设计。

中国牛肉价格波动特征及其影响因素分析

肉牛产业是畜牧业的重要组成部分,研究牛肉价格波动周期性特征及其影响因素,对于保障肉牛生产、稳定牛肉市场价格,以及促进经济社会稳定发展具有十分重要的意义。利用HP滤波法分析了中国牛肉价格长期趋势、周期性趋势、季节波动规律以及影响因素。研究发现:1994—2021年牛肉市场共经历了5个完整牛肉价格周期和1个新一轮周期,完整的牛肉价格周期持续时间差异较大,在4~8年之间,有2轮周期发生快速上涨,同时波动幅度加大;养殖成本上涨、需求快速增长和替代肉类的共振效应是影响牛肉价格快速上涨的主要因素,宏观经济形势、人口年龄结构、产业政策、公共安全卫生事件、贸易等因素也是牛肉价格周期的形成原因。基于此,建议短期通过完善储备牛肉投放机制、稳定牛肉进口来源和合理引导市场来实现稳价保供,中长期通过降低生产成本、优势生产结构和区域布局实现降本增效,进而稳定中国牛肉市场价格。

基于多种机器学习算法预测广西蔗区甘蔗产量

[目的/意义]分析广西甘蔗主产区甘蔗产量与气象因素的关系,利用气象数据预测甘蔗产量,为糖厂及相关管理部门提供科学的数据支撑。[方法]选用2002~2019年广西五个不同地级市内蔗区的产量数据及14种逐日气象数据,将每年的各气象因子以78个逐月递增的连续时段的均值与产量进行相关性分析,根据敏感时段分析法确定关键气象因子,并分析各气象因子在敏感时段对产量的影响。分别利用BP神经网络(BP Neural Network,BPNN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)建立单蔗区产量预测模型,并采用以全生育期气象均值作为模型输入的方法进行对照实验。使用HP滤波法(Hodrick Prescott Filter)分离出甘蔗气象产量,将5个蔗区的数据混合,分别利用RF、SVM、BPNN和LSTM建立通用的多蔗区气象产量预测模型。[结果和讨论]对于单蔗区,敏感时段分析法的模型预测效果明显优于全生育期取气象均值的方法,LSTM模型对于上述两种数据处理方法的预测效果均明显优于目前广泛使用的BPNN、SVM、RF模型,敏感时段分析法的LSTM模型整体的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)分别为10.34 t/ha和6.85%,决定系数R_(v)~2为0.8489。对于多蔗区,LSTM预测结果较差,RF、SVM及BPNN三种预测模型都取得了良好的效果,预测效果最好的BPNN模型的RMSE和MAPE分别为0.98 t/ha和9.59%,R_(v)~2为0.965。[结论]通过敏感时段分析法筛选的关键气象因子与产量均呈显著相关,根据敏感时段能准确地分析各气象因子对产量的影响。使用LSTM模型预测单蔗区产量,使用BPNN模型预测多蔗区甘蔗气象产量的方法是可行的,且预测误差在可接受范围内。

基于猎人猎物优化算法改进粒子滤波的滚动轴承剩余使用寿命预测技术

针对目前滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测存在的预测精度不高、预测模型累计误差大等问题,提出一种融合Hodrick-Prescott(HP)趋势滤波边界线(HPTF-BL)、猎人猎物优化算法改进粒子滤波(HPO-PF)的滚动轴承剩余使用寿命预测方法。该方法首先将HP趋势滤波与退化边界线构建相结合,对表达轴承退化信息的特征指标进行处理,得到上下退化边界与主要退化趋势,然后利用猎人猎物优化算法(HPO)改进粒子滤波(PF)的重采样过程,再使用改进的方法对特征指标进行趋势预测,最后结合设定的失效阈值线得到最终的剩余使用寿命。使用美国辛辛那提大学智能维护系统(IMS)中心的轴承实验数据验证了所提方法的可行性与有效性。

我国茶叶出口价格波动特征及趋势预测分析

近年来,茶叶出口价格呈现上涨趋势,但短期存在较剧烈波动情况,研究茶叶出口价格长期趋势及短期波动对茶叶产区优化产业结构、提高茶叶出口创收能力、实现茶叶产业科学及可持续发展具有重要的现实意义。本文根据2000年1月—2022年8月我国海关茶叶出口数据,利用HP、BP滤波分析对茶叶出口价格序列进行分解,获得茶叶出口价格的长期趋势和短期波动特征,同时利用自回归移动平均模型对未来茶叶出口月度价格进行科学预测。结果显示:(1)我国茶叶出口价格具有一定的季节性波动规律,并存在规律性,这种规律性和茶树的生长周期相吻合;(2)茶叶出口价格在2000—2003年出现大幅度下滑,2003年至今呈现波动中上升趋势;(3)2000—2022年,我国茶叶出口价格大体经历了4次波动,波动周期5年左右;(4)未来2年内,我国茶叶出口价格将呈现波动中上升趋势。基于此,本文提出提高茶叶出口品质,提高茶叶出口议价能力;建立健全茶叶出口市场风险预警与防范机制;控制茶叶种植成本,降低出口费用;进行市场细分,完善国际市场布局等方面的政策建议,以供参考。

基于HP滤波的股票长期价格神经网络模型预测

将上证指数和深证成指股票数据作为研究对象,对股票长期价格进行预测.选取长短期神经网络、循环神经网络、HP滤波长短期神经网络混合模型和HP滤波循环神经网络混合模型进行比较分析.经过模型间的对比分析,发现HP滤波对长短期神经网络预测的优化效果要优于循环神经网络.

我国焦煤价格与库存的影响关系研究

焦煤是我国重要的基础能源,合理的库存能保障稳定的供应。根据库存周期的4个阶段,运用HP滤波法将样本进行阶段划分,并对各子样本的价格与库存进行因果关系检验,发现焦化厂、钢厂和港口的焦煤总库存与焦煤价格的规律性最显著。在此基础上,运用脉冲响应函数分析了总库存与价格的影响机制,发现在被动去库存和主动补库存阶段,价格引起库存变化:在被动去库存阶段,二者呈负相关关系,焦煤价格的上涨会引起库存下降;在主动补库存阶段,二者呈正相关关系,焦煤价格的上涨会造成库存上升。但在被动补库存阶段和主动去库存阶段,库存引起价格变化:被动补库存阶段,二者呈负相关关系,主动去库存阶段二者呈正相关关系。最后对相关政府部门和企业提出完善库存数据,应利用库存和价格规律引导焦煤市场健康发展的建议。

中国十年期国债利率走势分析

文章以中国十年期国债收益率走势为重点分析对象,通过对过往六轮债券市场牛熊的分析再结合债券收益率与指标之间的相关性回归结果,发现中国债券市场的牛熊交替演绎有规律可循。将中国十年期国债收益率的周期项和趋势项分开来看则分别对应了中国经济短周期波动和长期趋势。而从宏观经济指标与国债收益率走势相关性分析来看,采购经理人指数(PMI)领先10年期国债收益率变化在1个季度左右,社会融资规模存量同比数据领先10年期国债收益率3个季度,以M2-社融增速差作为市场剩余流动性指标,其领先10年期国债收益率7~8个月。三个指标对10年期国债收益率表现出较强的领先性,具备投资指导意义。

3种水稻趋势产量拟合方法的比较分析

正确评估气象条件对粮食产量的影响必须以准确的气象产量为前提,因此,探求长时间序列粮食趋势产量提取分离方法对于更好地指导未来作物生产有重要意义。本文应用辽宁省9个地区17个站点62年的水稻历史产量数据,以相近地区农业生产力技术发展水平应具有一致性、产量序列的趋势应反映国家惠农政策对粮食增产的促进作用、相近地区热量条件变化的一致性可引起气象产量具有同升同降的特点等为评判标准,分析评价了应用HP滤波法、指数平滑法以及Logistic方法分离水稻的趋势产量、气象产量序列的合理性。研究结果表明:1)Logistic方法、HP滤波法以及指数平滑法所拟合出的趋势产量序列与辽宁省平均趋势产量序列一致,3种方法均能较好地反映辽宁省生产力发展水平的区域一致性特点;其中,沈阳、铁岭、鞍山、辽阳、丹东和锦州6个地区的趋势产量序列与辽宁省平均趋势产量序列间的一致性相关系数达0.908以上,表现为一致性极好;2)HP滤波法拟合出的趋势产量序列能较真实地反映由于生产力和国家政策变化所带来的实际产量的变化趋势,指数平滑法次之,而Logistic方法提取的趋势产量变化趋势反映社会发展实际的能力最差;3)不同趋势产量分离方法得到的气象产量区域平均值序列具有相似的年际及年代际变化特征,三者之间无显著区别(P>0.05);HP滤波法分离得到的气象产量吻合气候特征的能力最强,指数平滑法次之,Logistic方法最差。综合分析,辽宁省水稻趋势产量的提取以应用HP滤波法最优,指数平滑法次之,而Logistic方法不适合辽宁省水稻趋势产量的提取。研究结果可为作物趋势产量拟合提供方法借鉴。

基于MLR–SARIMA模型的土石坝位移预测

为分析周期因子与时效因子分别对土石坝位移的影响,更好地掌握土石坝位移变化的成因和趋势,进行土石坝位移数据中周期成分和趋势成分的变化规律和预测方法研究。采用HP(Hodrick–Prescott)滤波将实测位移序列分解为趋势项和周期项两部分,对趋势项建立基于MLR(multiple linear regression)的预测模型,对周期项建立基于SARIMA(seasonal auto-regressive integrated moving average)的预测模型,结合以上两模型的结果对土石坝位移进行预测,即MLR–SARIMA预测模型。该模型突出了MLR模型在趋势性数据上的预测优势和SARIMA模型在周期性数据上的预测优势,且仅从实测位移数据分析预测,可适用于缺少环境量数据的情况。实测位移序列经HP滤波分解后,趋势项位移呈缓慢增长趋势,年变幅从1.42至0.51 mm逐渐降低,表明由时效因子引起的土石坝趋势性位移量逐年减小,且已趋于稳定;周期项位移具有明显年周期性,这是由于土石坝位移受到年周期性变化的水位和温度影响,年变幅约为7.00 mm,表明该土石坝位移量主要是由周期因子引起的周期性位移;该变化规律符合土石坝位移的一般变化规律,说明HP滤波可很好地提取土石坝位移数据中的周期成分和趋势成分。MLR–SARIMA模型预测结果准确,相对误差较小,均在5%以内,且均方根误差、平均绝对误差百分比和调整的平均绝对误差百分比这3个指标均优于单一SARIMA模型,表明MLR–SARIMA模型突出了其在预测周期性和趋势性数据方面的优势,可适用于土石坝位移预测。

河南省烤烟生产波动及其成因分析

运用HP滤波法对1978年-2005年河南烤烟生产进行了长期趋势和短期波动分析,利用逐步回归方法对河南省烤烟产量波动的影响因素进行了分析,结果表明,烤烟移栽面积及受灾面积是引起烤烟生产波动的主要原因,因此熨平烤烟生产波动一要稳定移栽面积,二要加强基础设施建设,同时要注意发挥价格的导向作用,并考虑建立"补贴于土"的政策,实现植烟土地的可持续利用。

产业结构变动与我国宏观经济波动

采用结构变动值K和Moore指数作为我国三次产业结构变动的测量指标,并以总产出增长率和HP滤波后的波动成分作为衡量经济波动的指标,文章对我国产业结构变动与宏观经济波动之间的关系进行了格兰杰因果关系检验。结果显示:产业结构变动不是我国经济波动的格兰杰原因,而经济波动是产业结构变动的格兰杰原因;这说明产业结构变动不是我国经济波动的主要冲击来源,而我国的产业结构变动却受到了经济发展的影响。

中国经济潜在增长率的变动分析——基于日韩及金砖四国等典型国家1961—2010年的经验比较

国际金融危机背景下中国经济不平衡、不协调、不可持续的结构性矛盾日益突显,尤其是2012年中国政府更是八年来首次将国内生产总值(GDP)预期增长目标调低至8%以下,中国经济的发展轨迹及其未来发展潜力再次引发热议。要想对此做出回答有赖于对典型国家发展经验比较的基础上做出科学分析。基于此,本文以成功跨越"中等收入陷阱"的典型经济体日本、韩国,以及金砖国家的巴西、印度、俄罗斯为比较研究的对象,利用HP滤波法获得的典型国家潜在增长率变动的历史轨迹,深入分析我国及上述国家在不同发展阶段上潜在经济增长率变动的总体特征,及其产业结构、要素投入结构和需求结构变动的显著特征,由此为中国经济实现快速持续健康发展和发展方式的根本性转变提供经验借鉴。

时间序列分析方法在干旱区地下水位动态预测中的应用

地下水动力学模型与时间序列模型都可用于分析、预测干旱区地下水位埋深动态变化。但比较而言,时间序列模型无须进行专门的试验来获取有关地质参数,方法易于掌握,计算量小,因而更便于应用推广。本文采用时间序列分析方法分析新疆南部平原区地下水位变化,通过HP(Hodrick-Prescott)滤波方法与ARMA(p,q)模型相结合能够准确预测干旱区地下水位埋深动态,预测的绝对误差-0.09m～0.07m之间,相对误差绝对值均小于5%。