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基于小波分解的差分灰色神经网络-AR模型及其在地铁隧道沉降预测中应用研究
被引量:
18
1
作者
赵紫龙
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2020年第S01期99-103,共5页
提出了一种基于小波分解的差分灰色神经网络-AR模型。该方法利用小波分解,将监测数据中稳定性较好的低频序列利用差分灰色神经网络进行预测,消除了由于灰色预测残差不平稳而导致的预测误差;对呈现平稳序列的高频数据采用自相关强的AR时...
提出了一种基于小波分解的差分灰色神经网络-AR模型。该方法利用小波分解,将监测数据中稳定性较好的低频序列利用差分灰色神经网络进行预测,消除了由于灰色预测残差不平稳而导致的预测误差;对呈现平稳序列的高频数据采用自相关强的AR时间序列模型进行预测,并对上述结果进行小波重构得到最终的预测结果。结合某地铁隧道的实测沉降数据,与灰色模型GM(1,1)、差分灰色神经网络模型进行对比,结果表明:本文提出的基于小波分解的差分灰色神经网络-AR模型精度更高,能够对隧道沉降监测作出更加准确的模拟和预报。
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关键词
地铁隧道沉降预测
小波分解
差分灰色神经网络
模型
自相关ar模型
精度分析
下载PDF
职称材料
时间序列分析在债券交易价格波动中的应用
被引量:
1
2
作者
马一丹
程宗毛
+1 位作者
倪珊
盛慧蓉
《中国证券期货》
2013年第7X期65-67,共3页
债券投资可以获取固定的利息收入,也可以在市场买卖中赚差价。随着利率的升降,投资者如果能适时地买进卖出,就可获取较大收益。债券交易价格波动富含许多经济信息,对于价格的数据进行处理以获取经济信息是经济理论的常用的手段和正确风...
债券投资可以获取固定的利息收入,也可以在市场买卖中赚差价。随着利率的升降,投资者如果能适时地买进卖出,就可获取较大收益。债券交易价格波动富含许多经济信息,对于价格的数据进行处理以获取经济信息是经济理论的常用的手段和正确风险评价的基础,也是预测和预防各种债券风险危机的前提。本文依据提供的几种债券交易价格历年的价格数据,主要介绍三种基于债券交易数据来获取描述其变化规律的数学模型,Holt-Winters无季节模型,AR(p)模型,以及GARCH模型。根据所建立的三种数学模型,综合利用Eviews与spss等统计软件对于债券价格的大量数据进行定量分析,评价和分析三种模型对于国债、地方政府债、企业债的有效性,最终结果为GARCH模型分析得到的误差最小,效果最佳,预测值较接近于债券交易价格的真实值,适宜用于金融行业中债券交易价格波动情况。最后,本文对于美债危机和欧债危机也作了简要分析。
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关键词
债券交易
随机游走
Holt-Winters无季节性
模型
自相关
ar
(P)
模型
G
ar
CH
模型
非平
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职称材料
题名
基于小波分解的差分灰色神经网络-AR模型及其在地铁隧道沉降预测中应用研究
被引量:
18
1
作者
赵紫龙
机构
武汉大学测绘学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2020年第S01期99-103,共5页
基金
国家自然资金(41674005,41604019)
武汉大学实验教学中心开放实验项目
文摘
提出了一种基于小波分解的差分灰色神经网络-AR模型。该方法利用小波分解,将监测数据中稳定性较好的低频序列利用差分灰色神经网络进行预测,消除了由于灰色预测残差不平稳而导致的预测误差;对呈现平稳序列的高频数据采用自相关强的AR时间序列模型进行预测,并对上述结果进行小波重构得到最终的预测结果。结合某地铁隧道的实测沉降数据,与灰色模型GM(1,1)、差分灰色神经网络模型进行对比,结果表明:本文提出的基于小波分解的差分灰色神经网络-AR模型精度更高,能够对隧道沉降监测作出更加准确的模拟和预报。
关键词
地铁隧道沉降预测
小波分解
差分灰色神经网络
模型
自相关ar模型
精度分析
Keywords
subway tunnel settlement prediction
wavelet decomposition
differential gray neural network model
auto-correlation
ar
model
accuracy analysis
分类号
P258 [天文地球—测绘科学与技术]
U231 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
时间序列分析在债券交易价格波动中的应用
被引量:
1
2
作者
马一丹
程宗毛
倪珊
盛慧蓉
机构
杭州电子科技大学理学院
出处
《中国证券期货》
2013年第7X期65-67,共3页
文摘
债券投资可以获取固定的利息收入,也可以在市场买卖中赚差价。随着利率的升降,投资者如果能适时地买进卖出,就可获取较大收益。债券交易价格波动富含许多经济信息,对于价格的数据进行处理以获取经济信息是经济理论的常用的手段和正确风险评价的基础,也是预测和预防各种债券风险危机的前提。本文依据提供的几种债券交易价格历年的价格数据,主要介绍三种基于债券交易数据来获取描述其变化规律的数学模型,Holt-Winters无季节模型,AR(p)模型,以及GARCH模型。根据所建立的三种数学模型,综合利用Eviews与spss等统计软件对于债券价格的大量数据进行定量分析,评价和分析三种模型对于国债、地方政府债、企业债的有效性,最终结果为GARCH模型分析得到的误差最小,效果最佳,预测值较接近于债券交易价格的真实值,适宜用于金融行业中债券交易价格波动情况。最后,本文对于美债危机和欧债危机也作了简要分析。
关键词
债券交易
随机游走
Holt-Winters无季节性
模型
自相关
ar
(P)
模型
G
ar
CH
模型
非平
分类号
F224 [经济管理—国民经济]
F831.51 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波分解的差分灰色神经网络-AR模型及其在地铁隧道沉降预测中应用研究
赵紫龙
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2020
18
下载PDF
职称材料
2
时间序列分析在债券交易价格波动中的应用
马一丹
程宗毛
倪珊
盛慧蓉
《中国证券期货》
2013
1
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职称材料
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