利用EXCEL进行财务预测的回归分析

财务预测是财务管理工作中的一项十分重要的工作,对企业投资、预算等决策非常重要。财务预测的回归分析,是利用一系列的历史资料求得各资产负债表项目和销售额的函数关系,据此预测计划销售额与资产、负债数量,然后预测融资需求。利用Excel能够有效地解决财务预测的回归分析的问题。本文以销售额的多元回归分析预测为例来说明Excel在财务预测回归分析中的应用。     

利用EXCEL进行财务预测的回归分析

财务预测是财务管理工作中的一项十分重要的工作,对企业投资、预算等决策非常重要。财务预测的回归分析,是利用一系列的历史资料求得各资产负债表项目和销售额的函数关系,据此预测计划销售额与资产、负债数量,然后预测融资需求。利用Excel能够有效地解决财务预测的回归分析的问题。本文以销售额的多元回归分析预测为例来说明Excel在财务预测回归分析中的应用。     

基于灰关联分析法和多元线性回归模型的有轨电车能耗预测

针对传统的有轨电车能耗预测模型缺少对能耗影响因素进行显著性量化分析的问题,提出灰关联分析法和多元线性回归模型相结合的有轨电车能耗预测方法。首先通过有轨电车动力学模型分析有轨电车能耗影响因素,然后利用灰关联分析法计算这些影响因素的关联度,最后选取关联度较大的因素作为模型输入变量,根据多元线性回归模型建立有轨电车能耗预测模型。经实验验证,新建模型的平均预测误差为2. 29%,相比已有文献中提出的回归模型其预测误差更小。因此,该能耗预测模型能够更好地反映有轨电车能耗变化趋势。     

基于灰色线性回归模型的预测控制

针对大滞后线性时不变控制系统,将Smith预估控制方法和灰色线性回归预测方法相结合,提出一种改进型预测控制方法.该方法设计一种灰色线性回归预测器,将其置于反馈回路,预测下一时刻的输出值,达到超前控制的效果.同时根据预测精度来选择控制方案,达到精度要求时,在Smith预估控制中加入灰色线性回归预测控制器,否则就只采用Smith预估控制.仿真结果表明该方法有效地克服了大滞后对控制系统性能的影响,提高了控制精度.     

基于一元线性回归的中国煤炭行业年死亡人数与年煤炭产量的预测研究

为了预测我国煤炭行业未来安全形势的发展状况,建立了我国煤炭行业年死亡人数与年煤炭产量的一元线性回归预测模型,采用该模型对我国未来3年煤炭行业年死亡人数与年煤炭产量的发展趋势进行了预测。预测结果表明,该模型具有一定的可行性,为预测我国煤炭行业的安全形势提供了可靠的理论依据。     

基于回归分析方法的网络故障预测

结合回归预测模型,提出一种对网络中单个组件故障率的多项式回归预测模型.通过将多项式回归模型转化成多元线性回归模型求解参数,得到预测方程.利用检验预测回归方程和回归系数显著性,得到同实际故障统计数据拟合的效果优于原方程的新预测方程.使用一组网络组件的故障率数据对预测方程进行验证,结果表明,在根据预测误差低于2％的要求而确定的预测区间内,该方法可以为网络中单个组件故障率预测提供决策依据.     

基于SVM的先分类再回归方法及其在产量预测中的应用

针对非线性问题,提出了基于支持向量机分类基础的先分类、再回归的预测方法。根据实际需要和专业知识先将样本集进行分类,判别测试样本的类别后,再利用回归算法预测测试样本的值。利用这一算法进行粮食产量预测,并与其他模型预测结果相比,准确度远优于其他产量预测方法。实验说明：先分类、再回归得到的拟合值比直接利用回归得到的拟合值要精确。     

基于BP神经网络的建筑能耗预测

建筑负荷的预测是现在建筑能耗工作中十分重要的一项,是建立节能减排的重要支撑条件,对建筑总体能耗的预测需要考虑建筑结构内、外部环境方面的各项因素,例如对外部平均温度、湿度等,提出了使用BP神经网络的理论解决负荷的预测问题,结合某地的事实数据,用Matlab建立负荷预测模型,进行仿真预测的结果进行分析,预测的误差较小,能够比较有效地进行实用。     

基于支持向量回归的唇动参数预测

支持向量机学习方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习方法中的经验风险最小化原则，在有限样本的机器学习中显示出优异的性能．将这一新的统计学习方法应用到多媒体交互作用的研究中，用支持向量回归的方法由语音预测唇动参数．通过对语音的线性预测系数进行主分量分析，有效地压缩了声学特征参数的维数．结合交叉校验和最速下降优化方法，选择最佳的支持向量回归学习参数．在汉语0～9的任意数字串上对唇高参数的预测实验结果达到了均方误差0．0096，平均幅度误差7．2％及相关系数0．8的效果．这一结果优于一个文中优化过的人工神经网络所达到的性能，说明这一方法很有潜力．     

基于时间序列自回归模型的绿色建筑供暖能耗短期预测

为实时了解绿色建筑供暖能耗的变化趋势,提升能耗预测效果,设计基于时间序列自回归模型的绿色建筑供暖能耗短期预测方法。利用增强迪基-福勒检验法,检验绿色建筑历史供暖能耗时间序列平稳性;对非平稳的历史能耗时间序列进行差分平稳化处理,获取平稳的历史能耗时间序列;在时间序列自回归模型内添加移动平均模型,并考虑能耗的气温影响因素,建立时间序列自回归移动平均模型;利用赤池信息准则确定模型阶数,通过粒子群算法确定模型参数;在模型阶数与参数确定后的模型内,输入平稳的历史能耗时间序列,输出供暖能耗短期预测值。实验证明：该方法可精准预测不同类型绿色建筑的短期供暖能耗;在不同绿色建筑渗透量时,该方法短期供暖能耗预测误差较小;在不同室外温度时,该方法短期供暖能耗预测的可决系数较高,即预测精度较高。     

能源消费与国民经济增长的实证分析

运用协整检验、建立模型Granger和因果关系检验等方法．对能源消费与国民经济增长的进行实证分析,表明能源消费增长与国民经济增长之间存在着长期均衡关系．且能源消费增长单向作用于国民经济增长,即能源消费在某种程度上促进着国民经济的增长。正确认识与处理能源消费与国民经济增长之间的关系,有助于发现经济中新的增长点．保持经济的稳健持续发展。     

Energy consumption mode identification and monitoring method of process industry system under unstable working conditions

Process industry systems under unstable working conditions are prone to potential anomalies, deviating from the original transition trajectory, and taking longer than expected to return to stability due to persistent disturbances from uncertainties and experience-based regulation errors. The energy waste caused by this situation has not received sufficient attention, and cannot be addressed by existing energy consumption monitoring methods. Herein, an energy consumption mode (ECM) identification and monitoring method under unstable working conditions is proposed, consisting of ECM identification model and multi-mode dynamic monitoring model, focusing on the variation rules of the correlation between energy consumption and other states of the system. In the ECM identification stage, the ECM correlation parameters that reflect the comprehensive production information are selected. Then, given the transfer characteristics of ECM, a Hidden Semi-Markov Model (HSMM) is constructed to fit the migration between modes and the duration within modes. The Variational Bayesian Gaussian Mixture Model is introduced to improve the HSMM, which solves the problem of lacking prior knowledge of ECM and achieves the automatic classification and online identification of ECM. In the dynamic monitoring stage of multi-ECMs, a series of dynamic kernel principle component analysis models are established, and the corresponding monitoring thresholds are set for each ECM. By calculating the maximum of the posteriori probability and the mode thresholds, the ECMs under unstable conditions can be accurately identified and automatically monitored. Compared with previous methods, the proposed method reduces the false detection rate and missed detection rate of abnormal ECM identification to 1.04% and 1.31% in the actual slag grinding production process, which proves its effectiveness.