应用MCEM算法估计一阶双重线性时间序列模型中的参数

本文利用Monte Carlo EM算法实现了对一阶双重线性时间序列模型的参数的估计.推出了估计模型中两个未知参数m与σ2的迭代步骤,并对模型进行了模拟计算,给出了模拟计算的结果.     

基于SAEM算法对缺失协变量的Logistic模型参数估计

给出了Logistic模型中对缺失协变量数据的一种估计方法.将Marc Lavielle等人提出的SAEM算法进行了改进,引入Samiran Sinha等人提出的一种基于不可忽视机制基础上的NI-机制,以此来尽可能的利用数据中已存在的信息,并将其与现有处理缺失协变量较好的MCAR缺失机制下的半参数方法做对比研究.对Logistic模型的参数分别进行估计,对比分析这两种方法在不同缺失率下的优劣,并对最终结果进行回判,将回判准确率与标准误差作为判别标准.结果表明,当缺失率较小时,两者对缺失数据的处理性能都很好;但当缺失率较高时,半参数方法对数据的处理性能要优于SAEM算法.SAEM算法的运行速度始终快于半参数方法,缺失率较小时,用提出的SAEM算法做线上估计比半参数方法更具有优势.     

长春市轻轨换乘枢纽行人特性数据分析

本文对长春市轻轨三、四号线换乘枢纽内采集到的分时段视频数据进行提取,得到了行人的步频、步幅和步速数据,通过比较和统计分析,对通道和楼梯口内的步频、步幅、步速特性,采用最小二乘法,建立了行人的步频、步幅、步速间的函数关系模型.     

长春市轨道交通换乘站设施满意度调查及统计分析

针对长春市日益严重的交通拥堵现象,通过设计调查问卷,分析了轨道交通换乘站设施的安全、舒适性以及影响乘客满意度的各种因素。结合层次分析与模糊评判方法,对长春市轨道交通换乘站设施满意度做了科学的分析,信度分析结果表明问卷调查有较高的信度。最后针对数据所反映出来的长春市轨道交通换乘站存在的问题给出了一些建议。     

一阶双重线性时间序列模型的参数估计

本文利用Gibbs抽样法求一阶双重时间序列模型的参数的估计.推出了模型中两个未知参数的Gibbs抽样迭代步骤,并对模型进行了模拟计算,给出了模拟计算的结果.     

基于混合分布时间序列的K-GRU建模

混合分布的时间序列数据具有非平稳性、周期性等复杂的特性,且蕴含着未来的变化趋势,其复杂性对该类数据的预测精度造成了很大的影响.为了有效降低该类数据的预测误差,提出了一种K-均值与GRU神经网络相结合的混合模型——K-GRU混合模型,具有较高的预测精度.仿真实验表明,样本量为5000左右,K分别取2、3、4、5时,该模型均比GRU神经网络的预测效果好.模拟结果也与多项式模型、傅里叶序列和LSTM进行了比较,结果表明K-GRU混合模型的预测效果最好.最后将K-GRU混合模型应用于街边停车占用率数据中,进一步验证了该方法的有效性.     

基于ARIMAX模型的企业商品价格指数预测

根据2010年1月至2014年12月中国人民银行发布的企业商品价格指数及农产品、矿产品、煤油电的相关数据,利用SAS软件建立了企业商品价格指数的多元时间序列ARIMAX模型,并利用该模型对2015年1月至3月的指数进行了短期预测。预测结果和近期公布的结果比较,误差较小,预测情况比较满意,这表明ARIMAX模型在对企业商品价格指数的拟合与预测上有较好的应用。     

基于LSTM的COMEX黄金期货价格预测对比研究

黄金期货价格时间序列具有复杂性、随机性和非平稳性的特点,而这三个特点是传统模型无法完全描述的,因此传统模型的预测效果不佳.利用神经网络方法进行深度学习,并建立多层LSTM及双向LSTM模型预测未来黄金期货的价格及其发展变化的规律和趋势,并且在相同数据的情况下与ARIMA模型、RNN模型、SVR模型进行了对比实验.结果表明,在四个评价指标下,双向LSTM模型优于所有对比度模型,取得了较好的预测效果.同时,双向LSTM模型的运行时间更短.因此,双向LSTM模型是一种更有效的黄金期货价格预测方法.     

基于WBS2的一种多维数据多变点检验方法及其应用

提出了一种新的多维数据变点检验方法,它适用于具有高度相关性的多维数据并具有快速检测的能力.该方法先通过结合主成分分析和线性投影,将多维数据有效地降成一维数据.利用阶梯状模拟数据进行对比实验,实验结果表明具有轨道交通行人流数据分布特征的数据适用于WBS2.SDLL方法,由于SDLL仅使用阈值作为次要模型选择标准且不基于惩罚项,使其不需要事先得知数据的最大变点数量.WBS2.90和WBS2.95分别对应检验的置信水平为90％和95％的情况.因此利用WBS2.SDLL方法对降维后的上海地铁一号线上25个站点进出闸机口的行人数据进行变点检验,从而找出地铁上行人数据的突变规律及人流的高峰时间段.同时,一号线上单个站点闸机进出口行人流的变点检验结果也验证了该方法的有效性.