基于时间序列模型的矿产品价格分析与预测

矿产品价格是矿业投资风险中最重要的不确定因素,矿产品价格预测的准确与否关系到矿业投资的成败。本文据2001-2007年各季度的铜金属价格数据,利用spssl3.0统计软件,建立时间序列ARIMA模型。结果表明模型拟合较成功,通过比较模型预测数据与实际数据,证明模型预测精度较高。该研究不仅为矿业投资决策出示可靠信息,也为矿山企业编制生产计划提供参考。     

基于图像序列的水泥旋窑物料粒度与温度的混合回归模型

针对水泥旋窑窑内用计算机图像处理技术获取的物粒度与温度参数，建立了粒度与温度混合回归模型。此模型可行、有效，为水泥旋窑自动控制打下了基础。     

AR（n,0）模型的参数估计与应用

本文对ＡＲ（ｎ，０）模型的参数估计公式进行推导，并用一个实例给出ＡＲ（３，０）模型在预报问题中的应用。     

AR（n，0）模型的参数估计与应用

本文对ＡＲ（ｎ，０）模型的参数估计公式进行推导，并用一个实例给出ＡＲ（３，０）摸型在预报问题中的应用。     

观测分析中的回归-时序列模型

大坝观测数据经常规回归分析后的残差序列一般并非为白噪声。考虑将回归拟合与随机型时间序列方法结合，先对大坝位移数据按水位、温度、时效等物理因素作回归分析，再对回归残差作时序列建模处理，实例采用Box-Jenkins法和自由相关、偏自相关函数及AIC准则进行模型识别，建立时序列模型，应用示例的计算表明，这样获得的回归-时序列模型能很好拟合实测数据，提高精度，误差序列也符合白噪声要求。     

一类双线性时间序列的自相关函数的渐近性质

对于双线性时间序列模型xt+p∑j=1ajxt-j=et+p∑j=1bjxt-jet-1,其中{et,t=0,±1,…}为i.i.d．序列,通过利用严平稳序列的m相依中心极限定理,给出了该模型的样本均值,样本自相关函数的渐近正态性质,为模型参数的矩估计创造了条件．     

低压气体放电光源的统计模型

根据低压气体放电管发光的特点，建立了它的统计模型，由统计模型计算得到它的统计自相关函数，经过付里对变换，得到该类光源的功率谱密度，最后对此类光源的时间相干性及光增特点作了简要的讨论。     

基于几何分布滞后模型消费与收入的综合应用

在几何分布滞后模型的基础之上,讨论了自适应预期模型和局部调整模型,鉴于它们各自导出模型的经济假设前提不同,导致随机误差项的结构有所不同,从而给模型的估计带来一定的不同.通过建立一个局部调整-自适应预期综合模型,利用它估计模型的优势,克服了几何分布滞后模型直接估计所带来的一阶自相关性的影响.     

基于T-S模糊神经网络组合模型的CPI预测

首先对我国CPI和PPI序列建立了VAR模型和加外生变量的半参数自回归模型,得到CPI的拟合值和预测值;然后在这两种单模型的基础上,结合模糊数学和神经网络知识,建立了T-S模糊神经网络组合预测模型;最后对三种模型进行比较.结果显示,T-S模糊神经网络组合模型提高了预测结果的可靠性和准确性.     

函数生成机构运动误差的随机特性分析

函数生成机构的运动误差是机构构件尺寸和输入运动(时间)的函数,同时构件尺寸公差具有随机性;因此机构运动误差在其运动行程内某时间点上为随机变量,在整个运动行程上为随机过程。基于平面四杆函数生成机构的运动误差模型,推导了误差过程的均值、标准差、自相关函数、自协方差函数的解析表达。数值分析表明,含结构误差和随机误差的机构运动误差为一普遍随机过程。     

杭州西湖风景名胜区客流波动特征及景点发展模式划分

基于2009—2019年杭州西湖风景名胜区主要收费景点的月度客流数据,运用小波分析、相关分析、聚类分析法探讨景点客流周期波动特征及景点间客流的相关性,在此基础上划分其发展模式. 研究发现:主要收费景点的客流量差异显著且呈现出不同的峰值结构,在旅游者闲暇时间、黄金周效应、民俗文化等社会因素和气候等自然因素影响下的客流季节变化显著; 杭州西湖风景名胜区客流演变过程中存在4—5月尺度的自然季节性周期和8月尺度的体制季节性周期,16—19月尺度是自然、社会因素双重作用形成的年间周期,57—61月尺度周期则可能受经济周期、重大事件等影响; 根据景点感知度、景点类型、景点客流波动特征等,将主要收费景点的发展模式划分为4种类型:知名度主导型、热门景点辐射型、特色文化驱动型及“飞地式”发展模式.     

桂林旅游业"四主战略"的关键成功要素分析

桂林作为国际旅游名城是入境游客普遍看好的旅游目的地.拓展入境旅游对促进桂林旅游业的发展至关重要.文章系统阐述桂林提出的主市场、主产品、主渠道、主力军"四主战略"内涵,深入分析其关键成功要素:细分"主市场", 优化客源市场结构;重塑"主产品",突出适销对路的主打产品;创新"主渠道",构筑新的营销网络;夯实"主力军",整合主要旅游企业.并就"四主战略"的深入实施提出了若干建议,以期对桂林入境旅游市场的更深拓展具有一定的指导作用.     

云南省入境旅游与区域经济增长关系的实证研究

入境旅游是衡量云南省从旅游大省向旅游强省迈进的重要指标,体现一个地区的国际旅游竞争力。运用单位根检验、协整分析、Granger因果检验等经济计量方法,对云南省1995—2013年入境旅游与区域经济增长之间的关系进行了实证分析。结果表明:云南省入境旅游与经济增长之间存在比较稳定的长期均衡关系,协整模型显示入境旅游每增长1%,能拉动区域经济增长1.01%;Granger因果检验得出存在经济驱动入境旅游发展的单向因果关系,即经济增长是入境旅游发展的长期原因,而入境旅游并不是经济增长的长期原因。     

基于季节模型的入境旅游人数的时间序列分析与预测

利用时间序列分析方法对我国2003年1月至2013年7月入境旅游人数序列进行实证分析,考虑到序列的上升趋势和季节性,建立季节模型SARIMA(1,1,1)×(0,10)12.经过模型拟合检验,表明模型的误差率在1%内,表明模型较优,进而预测了2013年8月-2013年12月的入境旅游人数,可以为相关的旅游部门更好的做好服务提供数据参考.     

长三角旅游一体化视角下的徐州城市旅游功能研究

旅游是一项重要的城市功能,在对有关城市旅游功能文献综述的基础上,以长江三角洲25个城市为样本,运用主成分分析法对长三角各市的旅游目的地功能、旅游客源地功能和旅游中转地功能进行测度,初步揭示长三角城市旅游功能的空间演变规律。通过对徐州旅游功能强度的评估,为发展徐州城市旅游、加强目的地建设提出相应的对策与建议。     

近15年安徽入境游客时空分布特征研究

通过时间序列和空间尺度等时空分析方法来研究安徽省15年入境游客的年际变化,时间分布指数,空间集聚。结果表明：安徽省入境游客的到访率年际变化在69．34％～4％之间,年际集中指数在6．61～12．85之间,入境游客在各个地级市的停留时间不均匀。入境游客在安徽省的空间分布差异比较大,多年来一直呈现“皖南热,皖中温,皖北冷”的局面,黄山市的入境游客数量占安徽省入境游客总量的50％以上。入境游客在安徽省的空间集聚现象非常明显,但近年来集聚指数开始下降,地域间差异开始缩小,安徽省入境游客空间分布在向分散均衡发展。     

乡村旅游公共交通供给的可拓创新研究

乡村旅游是贯彻乡村振兴战略的重要途径,而乡村旅游目的地的可进入性是影响乡村旅游发展的重要因素.当前,乡村旅游公共交通有效供给不足已成为制约乡村旅游发展的主要瓶颈之一.以寻找乡村旅游公共交通中存在的矛盾问题为出发点,构建了乡村旅游公共交通模式的基元库,界定了矛盾问题,并通过可拓变换来解决矛盾问题,最后形成新的乡村旅游公共交通供给模式,以促进乡村旅游快速发展.     

从语言功能角度解析旅游景点名称的结构成分和翻译方法

详细分析了几十个旅游景点名称的正式英文文本,研究剖析了景点名称的结构和基本成分,并在语言功能理论的指导下,归纳描写了主要语言功能传达过程中所采用的翻译方法,探讨了翻译过程中应采用的潜在规范。     

A novel AE source localization method using clustering detection to eliminate abnormal arrivals

Due to the significant effect of abnormal arrivals on localization accuracy, a novel acoustic emission (AE) source localization method using clustering detection to eliminate abnormal arrivals is proposed in the paper. Firstly, iterative weight estimation is utilized to obtain accurate equation residuals. Secondly, according to the distribution of equation residuals, clustering detection is used to identify and exclude abnormal arrivals. Thirdly, the AE source coordinate is recalculated with remaining normal arrivals. Experimental results of pencil-lead breaks indicate that the proposed method can achieve a better localization result with and without abnormal arrivals. The results of simulation tests further demonstrate that the proposed method possesses higher localization accuracy and robustness under different anomaly ratios and scales; even with abnormal arrivals as high as 30%, the proposed localization method still holds a correct detection rate of 91.85%.     

基于SSM方法的徐州市入境旅游客源市场结构分析

运用SSM方法,综合分析了2000—2007年徐州市入境旅游客源市场结构,研究表明,自2000年以来,徐州入境旅游有了较快的发展。入境旅游客源市场中,我国港澳台地区以及德国等基础好,竞争力强,极具增长优势;英国、法国、加拿大等基础差但发展快,竞争力较好,具有一定优势;美国、日本、韩国基础好,但竞争力较差。最后,评价了SSM方法在区域入境旅游市场结构分析中的应用效果。