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全球稀土消费预测模型研究
被引量:
5
1
作者
周扬
张钦礼
+1 位作者
杨志辉
于凤玲
《工业技术经济》
CSSCI
北大核心
2013年第7期110-116,共7页
为了准确把握全球稀土消费变化,本文在分析单整自回归移动平均(ARIMA)模型与非线性灰色伯努利(NGBM)模型特点的基础上,采用粒子群优化算法(PSO)对非线性灰色伯努利模型的参数进行了优选,建立了ARIMA耦合PSO-NGBM的全球稀土消费的时间序...
为了准确把握全球稀土消费变化,本文在分析单整自回归移动平均(ARIMA)模型与非线性灰色伯努利(NGBM)模型特点的基础上,采用粒子群优化算法(PSO)对非线性灰色伯努利模型的参数进行了优选,建立了ARIMA耦合PSO-NGBM的全球稀土消费的时间序列预测模型。该模型将全球稀土消费时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ARIMA模型预测序列的线性主体,然后用PSO-NGBM模型对其非线性残差进行估计,最终合成为整个序列的预测结果。预测结果表明,耦合模型的预测准确率显著高于单一的ARIMA模型的预测准确率,从而证实了耦合模型用于全球稀土消费预测的有效性。
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关键词
单整自回归移动平均
非线性灰色伯努利
粒子群优化算法
稀土消费预测
耦合模型
下载PDF
职称材料
题名
全球稀土消费预测模型研究
被引量:
5
1
作者
周扬
张钦礼
杨志辉
于凤玲
机构
中南大学
出处
《工业技术经济》
CSSCI
北大核心
2013年第7期110-116,共7页
基金
国土资源部公益性行业科研专项课题"限制
允许和鼓励开采固体非能源矿产资源分类标准研究"(项目编号:201211067-3)
文摘
为了准确把握全球稀土消费变化,本文在分析单整自回归移动平均(ARIMA)模型与非线性灰色伯努利(NGBM)模型特点的基础上,采用粒子群优化算法(PSO)对非线性灰色伯努利模型的参数进行了优选,建立了ARIMA耦合PSO-NGBM的全球稀土消费的时间序列预测模型。该模型将全球稀土消费时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ARIMA模型预测序列的线性主体,然后用PSO-NGBM模型对其非线性残差进行估计,最终合成为整个序列的预测结果。预测结果表明,耦合模型的预测准确率显著高于单一的ARIMA模型的预测准确率,从而证实了耦合模型用于全球稀土消费预测的有效性。
关键词
单整自回归移动平均
非线性灰色伯努利
粒子群优化算法
稀土消费预测
耦合模型
Keywords
ARIMA
NGBM
world rare earth consumption forecasting
coupling model
分类号
F426 [经济管理—产业经济]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
全球稀土消费预测模型研究
周扬
张钦礼
杨志辉
于凤玲
《工业技术经济》
CSSCI
北大核心
2013
5
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