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国际原油价格对中国通货膨胀的非线性冲击
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作者 张源野 叶阿忠 李田田 《价格月刊》 北大核心 2024年第2期38-48,共11页
为更好了解国际油价冲击下的通胀风险,分别以国际原油价格、PPI和CPI为门槛变量,使用门槛向量自回归模型与广义脉冲响应函数分析了国际原油价格波动对中国PPI和CPI的冲击。研究发现:国际原油价格波动对中国的PPI和CPI有显著影响,且影响... 为更好了解国际油价冲击下的通胀风险,分别以国际原油价格、PPI和CPI为门槛变量,使用门槛向量自回归模型与广义脉冲响应函数分析了国际原油价格波动对中国PPI和CPI的冲击。研究发现:国际原油价格波动对中国的PPI和CPI有显著影响,且影响程度和方向取决于国际原油价格、PPI和CPI所处的门槛区间。当国际原油价格处于不同水平时,国际油价冲击造成的影响各有不同。当通货膨胀处于较高水平时,国际油价冲击对通货膨胀造成的影响较大,反之,则影响较小。此外,国际原油价格冲击对通货膨胀的影响具有非对称性,但国际油价上涨造成的影响并没有总是大于下跌冲击。 展开更多
关键词 门槛向量自回归 广义脉冲响应 国际原油价格 PPI CPI
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基于Informer算法的病毒传播预测研究
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作者 常万杰 刘琳琳 +2 位作者 曹宇 曹杨 魏海平 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2024年第1期80-88,共9页
新冠肺炎病毒等疫情受多种复杂现实因素的影响,因此疫情的发展存在不确定性。为了解决基于传染病仓室模型受自身诸多理想假设条件的限制而导致疫情预测结果误差较大的问题,采用基于深度学习的时序预测模型对疫情发展进行预测,建立了一... 新冠肺炎病毒等疫情受多种复杂现实因素的影响,因此疫情的发展存在不确定性。为了解决基于传染病仓室模型受自身诸多理想假设条件的限制而导致疫情预测结果误差较大的问题,采用基于深度学习的时序预测模型对疫情发展进行预测,建立了一种基于Transformer模型的Informer模型,并将注意力机制和蒸馏机制应用到疫情数据的时序预测中。以门限自回归(Threshold AutoRegressive, TAR)模型和多种主流的循环神经类时序预测模型作为对比模型,通过仿真实验,对中国、美国和英国的疫情数据当前尚存感染人数进行短期预测,并以均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)为评价指标,选择最佳模型进行了中长期的预测。结果表明,无论是RMSE还是MAE,Informer模型的指标值都是最优的,表明Informer模型对中国、美国和英国疫情的预测精度比其他对比模型高。最后,使用Informer模型对中国、美国和英国的疫情发展进行了中长期预测。 展开更多
关键词 新冠肺炎病毒疫情 门限自回归 长短期记忆网络 卷积记忆网络 门控循环单元网络 时序卷积网络 Informer算法
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基于WTD-PPAR的中国碳排放预测研究
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作者 楼泽瑶 《软件导刊》 2024年第2期99-105,共7页
碳排放预测对我国的碳排放规划和政策颁布具有一定的参考价值。使用小波阈值去噪模型对碳排放数据建模能够有效缓解其存在的非线性和波动性问题,筛选得到数据的有效增长趋势。在此基础上,利用碳排放数据的时间序列特征建立其投影寻踪自... 碳排放预测对我国的碳排放规划和政策颁布具有一定的参考价值。使用小波阈值去噪模型对碳排放数据建模能够有效缓解其存在的非线性和波动性问题,筛选得到数据的有效增长趋势。在此基础上,利用碳排放数据的时间序列特征建立其投影寻踪自回归(PPAR)模型,从而对碳排放进行预测分析。将该模型与未进行去噪的PPAR、BP、LSSVM、SVR、LSTM模型进行对比,发现WTD-PPAR模型的预测精度更高,预测结果更准确。分析结果显示,我国碳排放将在2029年达到峰值,约为1081.89 mt,能够实现碳达峰的目标。 展开更多
关键词 碳排放 小波阈值去噪 投影寻踪 寄生捕食算法 自回归
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Tail Behavior of Threshold Models with Innovations in the Domain of Attraction of the Double Exponential Distribution
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作者 Aliou Diop Saliou Diouf 《Applied Mathematics》 2011年第5期515-520,共6页
We consider a two-regime threshold autoregressive model where the driving noises are sequences of independent and identically distributed random variables with common distribution function which belongs to the domain ... We consider a two-regime threshold autoregressive model where the driving noises are sequences of independent and identically distributed random variables with common distribution function which belongs to the domain of attraction of double exponential distribution. If in addition, for each and where denotes the convolution of the distribution function and we determine the tail behavior of the process and give the exact values of the coefficient. 展开更多
关键词 TAIL Behavior Domain of ATTRACTION CONVOLUTION TAILS Stochastic RECURRENCE Equation threshold autoregressive Model
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Mean Threshold and ARNN Algorithms for Identification of Eye Commands in an EEG-Controlled Wheelchair
5
作者 Nguyen Thanh Hai Nguyen Van Trung Vo Van Toi 《Engineering(科研)》 2013年第10期284-291,共8页
This paper represented Autoregressive Neural Network (ARNN) and meant threshold methods for recognizing eye movements for control of an electrical wheelchair using EEG technology. The eye movements such as eyes open, ... This paper represented Autoregressive Neural Network (ARNN) and meant threshold methods for recognizing eye movements for control of an electrical wheelchair using EEG technology. The eye movements such as eyes open, eyes blinks, glancing left and glancing right related to a few areas of human brain were investigated. A Hamming low pass filter was applied to remove noise and artifacts of the eye signals and to extract the frequency range of the measured signals. An autoregressive model was employed to produce coefficients containing features of the EEG eye signals. The coefficients obtained were inserted the input layer of a neural network model to classify the eye activities. In addition, a mean threshold algorithm was employed for classifying eye movements. Two methods were compared to find the better one for applying in the wheelchair control to follow users to reach the desired direction. Experimental results of controlling the wheelchair in the indoor environment illustrated the effectiveness of the proposed approaches. 展开更多
关键词 autoregressive NN Model threshold algorithm EEG Technology Eye Activity and Electrical WHEELCHAIR
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Sustainability of Public Debt and Economic Growth in Cote d’Ivoire:is There a Threshold Effect?
6
作者 Koffi Pokou 《Journal of Economic Science Research》 2020年第3期1-12,共12页
The development of Ivorian public debt in recent years has raised concerns.Is its current level capable of boosting the economy or,on the contrary,being at the source of a recession?This paper analyzes the effect of t... The development of Ivorian public debt in recent years has raised concerns.Is its current level capable of boosting the economy or,on the contrary,being at the source of a recession?This paper analyzes the effect of the level of indebtedness on economic growth in Côte d’Ivoire using the Threshold Autoregressive(TAR)model over the period 1970-2018.The results obtained in the short run shed light on the no relationship between public debt and economic growth.In the long run,on the other hand,there is a bi-directional granger causality between public debt and the sustainability of economic growth.The non-linearity between the variables of interest has been studied and the results show the presence of a threshold effect:beyond 48.03 percent of GDP,any increase in public debt by 1%should reduce economic growth by 0.28%.Thus,the study questions the relevance of the criterion set by the WAEMU:public debt<70%of GDP. 展开更多
关键词 Public debt and growth sustainability threshold autoregressive(TAR) Granger causality threshold effects
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Impact of Exchange Rate Threshold Level on Stock Market Performance- Evidence from Ghana
7
作者 David Mensah Awadzie 《Journal of Business Administration Research》 2021年第1期66-73,共8页
The exchange rate plays a significant role in an economy and also the purpose of this study is to examine the impact of exchange rate threshold level on the capital market performance.The study used a Threshold Autore... The exchange rate plays a significant role in an economy and also the purpose of this study is to examine the impact of exchange rate threshold level on the capital market performance.The study used a Threshold Autoregressive model introduced by[24]and[12].The study used quarter-time series data for thirty years from 1990 to 2019.The capital market performance was measured by the value of shares traded;market turnover;market capitalization and all-shares index.However,the results unconcealed the subsequently estimated threshold level of exchange rate for every performance indicator:7.94%;25.33%;25.33%,and 7.80%respectively.In all,the threshold level of the exchange rate estimated was 8 and 25 percent.The findings suggest that a low rate is performance-enhancing.Additionally,the exchange rate above the threshold level is harmful to the capital market performance.The findings of this investigation may be helpful to the government of Ghana and policymakers as they decide on an exchange rate target to implement to avoid the prejudicious effects of high exchange rates whereas getting the growth advantages of the low exchange rate.The finding of the study shows that the exchange rate impacts the economy more than inflation however,not many works in the subject area have been done in Sub-Saharan Africa.Therefore,I suggest that more threshold studies ought to be meted out on the exchange rate in the other sectors of the economy to determine its impact on the economy. 展开更多
关键词 Capital market performance INFLATION threshold autoregressive Market capitalization all-shares index Turnover ratio
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基于三维荧光时间序列双阈值的饮用水污染事件检测方法研究
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作者 薛方家 喻洁 +5 位作者 尹航 夏戚宇 施杰根 侯迪波 黄平捷 张光新 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期3081-3088,共8页
目前,三维荧光技术在应急性饮用水污染事件检测中的应用越来越广泛,但其仍存在易受水环境波动影响、低浓度污染事件检出率较低等不足。因此针对在线检测需求,提出了一种基于时间序列双阈值的三维荧光饮用水异常事件检测方法。该方法采... 目前,三维荧光技术在应急性饮用水污染事件检测中的应用越来越广泛,但其仍存在易受水环境波动影响、低浓度污染事件检出率较低等不足。因此针对在线检测需求,提出了一种基于时间序列双阈值的三维荧光饮用水异常事件检测方法。该方法采用主成分分析法提取检测样本的三维荧光光谱主元特征值,进行线性自回归(AR)模型训练并对未来时段水质样本主元特征值进行预测,通过与实测样本主元特征值作差得到特征值差值,同时结合实测特征值的变化率,设置特征值差值-特征值变化率双阈值,最终确定污染事件的时间起始点与结束点,从而确定整个污染事件。研究通过模拟高浓度污染事件、低浓度污染事件、供水水质波动等场景对所提方法进行了验证。实验结果表明,该方法不仅保持了高浓度污染事件检测的准确性,在检测低浓度污染、高干扰环境下的低浓度污染时,该方法相较于常规判别方法,检测结果准确率分别提高了9.4%和20.7%。 展开更多
关键词 水质异常事件检测 三维荧光光谱 时间序列双阈值 主成分分析(PCA) 线性自回归(AR)
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融合小波阈值与多维自回归的时序预报模型研究
9
作者 万祥 魏博文 +1 位作者 徐富刚 张升 《人民长江》 北大核心 2023年第7期203-209,共7页
针对传统统计模型并不能完全涵盖位移影响分量信息以及真实影响分量信息易受到噪声干扰等问题,提出了一种融合小波阈值理论与多维自回归的混凝土坝位移时序预报模型。该方法主要是将小波阈值理论与时间序列算法结合起来创建混凝土坝位... 针对传统统计模型并不能完全涵盖位移影响分量信息以及真实影响分量信息易受到噪声干扰等问题,提出了一种融合小波阈值理论与多维自回归的混凝土坝位移时序预报模型。该方法主要是将小波阈值理论与时间序列算法结合起来创建混凝土坝位移时序预报模型,模型通过不同小波分解层数、小波基、阈值选取准则、阈值函数集成出一个MATLAB编码平台进行数据平滑处理,能高效挖掘大坝位移数据的影响分量信息,并选择自回归(autoregressive model, AR)时间序列模型作为预报模型。实例应用表明,新的融合模型预测性能较好,能有效监测大坝运行状态,且其分析结果对于其他数字工程的数据预测也具参考价值。 展开更多
关键词 小波阈值 多维自回归模型 混凝土重力坝 位移预报
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Developing an Innovative High-precision Approach to Predict Medium-term and Long-term Satellite Clock Bias
10
作者 Xu WANG Hongzhou CHAI 《Journal of Geodesy and Geoinformation Science》 CSCD 2023年第1期47-58,共12页
A new prediction method based on the nonlinear autoregressive model is proposed to improve the accuracy of medium-term and long-term predictions of Satellite Clock Bias(SCB).Forecast experiments for three time periods... A new prediction method based on the nonlinear autoregressive model is proposed to improve the accuracy of medium-term and long-term predictions of Satellite Clock Bias(SCB).Forecast experiments for three time periods were implemented based on the precision SCB published on the International GNSS Server(IGS)server.The results show that the medium-term and long-term prediction accuracy of the proposed approach is significantly better compared to other traditional models,with the training time being much shorter than the wavelet neural network model. 展开更多
关键词 Satellite Clock Bias(SCB) Median Absolute Deviation(MAD) wavelet threshold nonlinear autoregressive model
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自回归的卡尔曼滤波算法在UWB定位中的应用
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作者 景仙林 魏永虎 《地理空间信息》 2023年第5期117-119,共3页
针对UWB定位易受多路径和非视距误差的影响,导致观测值偏大的问题,提出了一种自回归的卡尔曼滤波UWB定位方法。在实验过程中建立UWB定位卡尔曼滤波的状态方程与观测方程,再将自回归数据模型引入卡尔曼滤波,通过新息过程值中加入设定阈... 针对UWB定位易受多路径和非视距误差的影响,导致观测值偏大的问题,提出了一种自回归的卡尔曼滤波UWB定位方法。在实验过程中建立UWB定位卡尔曼滤波的状态方程与观测方程,再将自回归数据模型引入卡尔曼滤波,通过新息过程值中加入设定阈值并加以判断和替换来剔除测量粗差,以提高UWB测距精度。结果表明,静态定位中X、Y方向RMSE值分别提升了63.4%、46.5%,动态定位中X、Y方向RMSE值分别提升了33.3%、38.0%,利用该算法改正观测值对室内静态、动态定位精度具有显著提升效果。 展开更多
关键词 自回归 卡尔曼滤波 UWB 非视距 阈值
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自激励广义二项门限自回归模型的统计推断
12
作者 张洁 张玉 董小刚 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2023年第2期275-284,共10页
针对有上限且数据之间具有相依结构的非线性整数值时间序列数据的建模问题,提出一个自激励广义二项门限自回归模型.首先,证明该模型的严平稳遍历性,并讨论模型的一些统计性质:期望、方差、自协方差和转移概率;其次,分别给出门限变量在... 针对有上限且数据之间具有相依结构的非线性整数值时间序列数据的建模问题,提出一个自激励广义二项门限自回归模型.首先,证明该模型的严平稳遍历性,并讨论模型的一些统计性质:期望、方差、自协方差和转移概率;其次,分别给出门限变量在已知和未知两种情形下模型参数的条件最大似然估计方法;最后,将该模型应用到一组实际数据中进行拟合验证. 展开更多
关键词 整数值时间序列 广义二项稀疏算子 门限自回归过程 条件最大似然估计
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股指期货基差的非线性特征和均值回复机制研究 被引量:8
13
作者 蒋勇 吴武清 +2 位作者 叶五一 陈敏 缪柏其 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期989-996,共8页
只有当股指期货与现货之间的基差足够大到能够补偿交易成本时,指数套利者才会进入市场进行套利.利用三阶段门限自回归模型研究了我国股指期货市场的非线性特征及均值回复机制,并给出了有别于传统持有成本模型的无套利区间.实证结果表明... 只有当股指期货与现货之间的基差足够大到能够补偿交易成本时,指数套利者才会进入市场进行套利.利用三阶段门限自回归模型研究了我国股指期货市场的非线性特征及均值回复机制,并给出了有别于传统持有成本模型的无套利区间.实证结果表明:该模型刻画了股指期货市场的非线性均值回复特征;由模型识别出的门限值反映出我国反向套利成本过高的事实. 展开更多
关键词 基差 三阶段门限自回归模型 均值回复 非线性
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汇改后人民币汇率波动的非线性特征研究——基于门限自回归TAR模型 被引量:42
14
作者 靳晓婷 张晓峒 栾惠德 《财经研究》 CSSCI 北大核心 2008年第9期48-57,共10页
文章对自2005年7月人民币汇率制度改革至2008年1月31日的人民币对美元名义汇率波动进行了计量研究,通过建立基于不同时间段汇率数据的门限自回归模型(TAR)可以看到,两年多来的人民币汇率波动存在门限的非线性特征,当升值幅度较大,即大... 文章对自2005年7月人民币汇率制度改革至2008年1月31日的人民币对美元名义汇率波动进行了计量研究,通过建立基于不同时间段汇率数据的门限自回归模型(TAR)可以看到,两年多来的人民币汇率波动存在门限的非线性特征,当升值幅度较大,即大于一定的门限值时,升值的冲击显示出更持久的延续性,体现出了升值预期的作用和升值不断加速的趋势。 展开更多
关键词 非线性时间序列模型 门限自回归模型(TAR) 人民币汇率
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微震预警冲击地压的时间序列方法 被引量:29
15
作者 吕进国 潘立 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期2002-2005,共4页
基于工作面微震事件释能规律的统计分析,研究了微震能量随时间推移而变化的趋势,认为高能量微震事件是冲击地压发生的必要条件。以大同忻州窑煤矿为例,采用时间序列模型中的ARIMA季节性模型和门限自回归模型分别对未来微震事件释放能量... 基于工作面微震事件释能规律的统计分析,研究了微震能量随时间推移而变化的趋势,认为高能量微震事件是冲击地压发生的必要条件。以大同忻州窑煤矿为例,采用时间序列模型中的ARIMA季节性模型和门限自回归模型分别对未来微震事件释放能量进行预测,比较了两种方法的优缺点及适用条件;构建了微震能量方差变化的特征函数,基于此特征函数提出了冲击危险模式的识别方法。研究表明:周期性较为明显的高能量微震事件,ARIMA季节性模型能有效地预测未来微震释能趋势,而门限自回归模型适用于预测高能微震周期性非显著的释能趋势;微震能量方差变化特征函数判别准则能够对冲击地压进行有效预警。 展开更多
关键词 微震 冲击地压 时间序列 门限自回归模型 特征函数
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近半世纪宝鸡市干旱特征及模型预测研究 被引量:5
16
作者 吕继强 莫淑红 沈冰 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期333-336,共4页
根据1952—2004年西北干旱区宝鸡市降水资料,对年际、年内降水序列进行干旱统计,通过趋势、频率分析法和突变检测方法分析了宝鸡市53a降水的变化规律及干旱变化特征;针对降水序列变化特征建立门限自回归模型,对干旱情灾害进行预测,利用... 根据1952—2004年西北干旱区宝鸡市降水资料,对年际、年内降水序列进行干旱统计,通过趋势、频率分析法和突变检测方法分析了宝鸡市53a降水的变化规律及干旱变化特征;针对降水序列变化特征建立门限自回归模型,对干旱情灾害进行预测,利用实测资料进行检验研究等分析.结果表明,宝鸡市降水量自1984年后存在减少的趋势.降水序列存在阶段性震荡变化,90年代后旱情发生频率增加,2000年左右降水量序列发生突变,降水资源量略有增加,干旱情况有所缓解. 展开更多
关键词 水文学 降水资源 门限自回归模型 干旱预测
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多维门限自回归模型参数估计的强相容性 被引量:5
17
作者 宋心远 邓集贤 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1990年第1期23-28,共6页
对多维门限自回归模型在给定阶数、门限及延迟参数的假定下,通过研究模型所构成的Markov链的遍历性,得到了自回归系数及白噪声协方差阵最小二乘方估计的强相容性。
关键词 门限自回归 相容性 遍历性
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我国通货膨胀率非线性特征研究 被引量:9
18
作者 王培辉 袁薇 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2011年第1期49-53,共5页
本文应用带单位根的门限自回归模型,对我国1990年以来通货膨胀率的动态路径进行了模拟分析。通过估计和检验发现我国通货膨胀具有明显的非线性特征,模型较好地拟合了通货膨胀的动态调整过程。我国通货膨胀调整存在减速通货膨胀状态、适... 本文应用带单位根的门限自回归模型,对我国1990年以来通货膨胀率的动态路径进行了模拟分析。通过估计和检验发现我国通货膨胀具有明显的非线性特征,模型较好地拟合了通货膨胀的动态调整过程。我国通货膨胀调整存在减速通货膨胀状态、适中通货膨胀状态和加速通货膨胀状态三个区制。适中通货膨胀状态是一个平稳的自回归过程,减速通货膨胀状态、加速通货膨胀状态则是具有单位根的自回归过程,具有自我加速的作用。在不同的区制下,通货膨胀率均有较高的持久性,但中间状态的持久性明显低于其他两种状态。 展开更多
关键词 通货膨胀率 非线性 门限自回归模型
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风速数据奇异点辨识研究 被引量:14
19
作者 李丽 叶林 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第21期92-97,共6页
保证风速数据的真实性与可靠性,可以有效地提高风电功率预测精度。针对风速信号中包含奇异点,采用基于小波模极大值的方法进行辨识。该方法将阈值判定与李氏指数相结合,首先,求出小波分解后细节系数的局部极值点,由于奇异点的高频分量很... 保证风速数据的真实性与可靠性,可以有效地提高风电功率预测精度。针对风速信号中包含奇异点,采用基于小波模极大值的方法进行辨识。该方法将阈值判定与李氏指数相结合,首先,求出小波分解后细节系数的局部极值点,由于奇异点的高频分量很大,因此利用阈值对奇异点的位置进行初步判定;然后,寻找各尺度局部极值点的传播点并绘制模极大值线,从而求得李氏指数α,当李氏指数α<1时,判定该点为奇异点;最后利用自回归滑动平均法ARMA(p,q)对奇异点进行修正。研究实例表明,所采用的基于小波模极大值的奇异点辨识方法,能够准确的判断出信号的奇异性以及发生的时刻,并且能够有效地修正奇异点的值,从而保证风速数据的可靠性,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 模极大值 阈值 LIPSCHITZ 自回归滑动平均法 风速:风电功率预测
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非线性时间序列分析在股市行情预测中的应用 被引量:4
20
作者 冯予 陈萍 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 1998年第1期82-85,共4页
该文用非线性时间序列分析方法,对一段股市行情序列进行了拟合,指出可用逐段线性回归拟合趋势,用门限自回归模型拟合消除趋势后的平稳序列,通过对1997年4月22日至5月12日期间深圳股市行情预测值与实际值的对比,说明在正... 该文用非线性时间序列分析方法,对一段股市行情序列进行了拟合,指出可用逐段线性回归拟合趋势,用门限自回归模型拟合消除趋势后的平稳序列,通过对1997年4月22日至5月12日期间深圳股市行情预测值与实际值的对比,说明在正常状态(即无违规操作及无特殊政策出台)下,所建立的模型有较好的拟合效果,从而提供了一个行情预测的有效方法。 展开更多
关键词 预测 阈限 股市行情 非线性 时间序列分析
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