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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

83 篇 期刊文献
38 篇 学位论文
2 篇 会议

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123 篇 电子文献
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学科分类号

68 篇 工学
- 27 篇 计算机科学与技术...
- 23 篇 软件工程
- 18 篇 控制科学与工程
- 8 篇 交通运输工程
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- 6 篇 仪器科学与技术
- 6 篇 测绘科学与技术
- 6 篇 航空宇航科学与技...
- 4 篇 水利工程
- 4 篇 地质资源与地质工...
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- 3 篇 机械工程
- 3 篇 环境科学与工程（可...
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36 篇 管理学
- 29 篇 管理科学与工程(可...
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- 2 篇 公共管理
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23 篇 理学
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- 3 篇 地球物理学
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- 10 篇 公共卫生与预防医...
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2 篇 农学
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1 篇 哲学
- 1 篇 哲学
1 篇 法学
- 1 篇 公安学
1 篇 文学
- 1 篇 新闻传播学
1 篇 艺术学

主题

123 篇 prophet模型
14 篇 时间序列
12 篇 时间序列预测
11 篇 预测
11 篇 lstm模型
10 篇 arima模型
6 篇 sarima模型
6 篇 时间序列模型
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5 篇 组合预测
4 篇 lstm神经网络
4 篇 组合模型
4 篇 短期预测
4 篇 机器学习
3 篇 holt-winters模型
3 篇 肺结核
3 篇 xgboost模型
3 篇 随机森林
3 篇 销售预测
3 篇 预测性能

机构

7 篇 东华理工大学
5 篇 山西大学
3 篇 新疆医科大学
3 篇 华东交通大学
3 篇 兰州大学
3 篇 长江大学
2 篇 北京交通大学
2 篇 上海师范大学
2 篇 首都经济贸易大学
2 篇 湖南工业大学
2 篇 东南大学
2 篇 太原理工大学
2 篇 上海理工大学
2 篇 山东科技大学
2 篇 大连海事大学
2 篇 北京邮电大学
2 篇 北京联合大学
2 篇 重庆大学
2 篇 广东医科大学
2 篇 嘉兴学院附属医院

作者

4 篇 鲁铁定
3 篇 李威
3 篇 lu tieding
3 篇 he xiaoxing
3 篇 li wei
3 篇 贺小星
2 篇 xu jiali
2 篇 yu haibing
2 篇 李顺勇
2 篇 张利萍
2 篇 杨振
2 篇 陆锦琪
2 篇 li shunyong
2 篇 周浩月
2 篇 王远航
2 篇 nie yan-wu
2 篇 查亦微
2 篇 贾磊
2 篇 王仕鸿
2 篇 刘铭基

语言

122 篇 中文
1 篇 英文

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排序：

基于深度学习的农产品价格预测研究

基于深度学习的农产品价格预测研究

引用

作者：王一飞河南农业大学

学位级别：硕士

农业是中国国民经济的基础产业,是保障国家粮食安全、维护社会稳定、促进乡村振兴、实现共同富裕的重要支撑。农产品价格是反映市场供求关系、影响生产成本和效益、指导生产和消费行为的重要信号,是保障农民利益、促进农业增效增收、实... 详细信息

农业是中国国民经济的基础产业,是保障国家粮食安全、维护社会稳定、促进乡村振兴、实现共同富裕的重要支撑。农产品价格是反映市场供求关系、影响生产成本和效益、指导生产和消费行为的重要信号,是保障农民利益、促进农业增效增收、实现优质高效发展的重要因素。近年来,受到多种因素的影响,我国农产品价格多次出现异常波动,农产品价格波动严重影响人民群众正常生活和国家的经济增长。提高农产品价格预测的准确性和可靠性,有助于各方做出更合理的决策,从而缓解农产品价格波动的危害。本文研究内容如下:(1)收集了2012年至2021年的农产品价格及相关经济与农业生产变量的数据,并对原始数据进行预处理。构建prophet模型对农产品的价格进行预测,并将农产品的价格从趋势项、节假日项、周周期项及年周期项四个方面进行分解分析,了解农产品价格的波动特征。经过对农产品价格波动的分析得出结论,近年来农产品价格呈现出上升趋势,但增长速度缓慢,且受到节假日和生长周期等因素的影响而呈现出周期性波动。(2)使用粒子群优化算法(PSO)对prophet模型的参数进行优化,构建了PSO-prophet模型。PSO-prophet模型提高了农产品价格预测的准确度,大蒜价格预测结果的平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)相比prophet模型分别降低了79.65%、73.92%和79.39%;豆角价格预测结果分别降低了34.89%、34.72%和32.00%;胡萝卜价格预测结果分别降低了38.35%、49.67%和57.47%;丝瓜价格预测结果分别降低了61.45%、56.99%和61.12%。(3)使用格兰杰因果检验对五种经济与农业生产变量与农产品价格之间的关系进行分析,筛选出与四种农产品价格最相关的变量,构建加入影响因素的深度学习预测模型。使用RNN、LSTM和GRU神经网络模型对农产品价格进行预测,并使用网格搜索法寻找最优参数。为了进一步提升模型预测性能,将筛选后的经济与农业生产变量数据作为模型输入。实验结果表明,加入影响因素可以提高深度学习模型的预测精度,其中加入影响因素的LSTM模型的预测精度最高。针对PSO-prophet模型在预测波动方面效果不佳但预测趋势良好,以及加入影响因素的LSTM模型在预测波动方面效果较好但预测值存在偏差的问题,使用加权组合方法对两个模型进行了组合,构建了PSO-prophet-LSTM预测模型。PSO-prophet-LSTM模型预测性能较优,有较好的泛化能力。对于四种农产品价格,MAPE、RMSE和MAE相较于加入影响因素的LSTM模型分别降低了11.74%、4.08%、9.90%、0.83%、0.79%、3.09%、3.24%、-11.00%、0.69%、2.15%、-8.00%、2.43%;相较于PSO-prophet模型分别降低了31.39%、27.68%、31.37%、75.86%、76.63%、76.40%、86.15%、81.77%、83.83%、46.10%、48.66%、46.44%。组合模型可以很好地改善单一模型在农产品价格预测方面的不足,较准确地预测出了农产品价格的趋势与波动变化。

关键词：农产品价格预测 prophet模型影响因素深度神经网络

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基于差分进化的核搜索优化算法在新能源电力调度的研究

基于差分进化的核搜索优化算法在新能源电力调度的研究

引用

作者：孙立勋吉林化工学院

学位级别：硕士

在当前可持续发展和低碳环境的社会背景下,节能减排技术受到各行业的关注。电力行业作为化石能源消耗的主要行业,是降低碳排放的重点目标,引进新能源的发电形式,也可以有效降低发电成本,对电力系统的发展有着重要意义。经济排放调度问题... 详细信息

在当前可持续发展和低碳环境的社会背景下,节能减排技术受到各行业的关注。电力行业作为化石能源消耗的主要行业,是降低碳排放的重点目标,引进新能源的发电形式,也可以有效降低发电成本,对电力系统的发展有着重要意义。经济排放调度问题,是在满足各项约束条件的前提下,讨论电力系统发电成本和污染排放的关系的课题,该课题的研究为新能源并网发电和降低碳排放有效性提供了有力的参考依据。经济排放调度问题是典型的优化问题,其中发电成本与污染排放两个目标具有天然的矛盾性,如何给出合理的机组调度方案,实现成本和污染的协调化是该问题研究的重点。传统的优化问题求解方法在复杂的电力机组和约束限制的情况下发挥的作用十分有限,往往需要消耗大量的计算时间,所得结果与最佳调度方案也存在较大差距。智能优化算法作为元启发式方法,可以有效降低实际问题的限制,使用随机值不断逼近最佳适应度的可行解,快速得到满足条件的结果,为经济排放调度问题提供了有效的解决方法。因此,本文提出了一种基于差分进化的核搜索优化算法(UKSO),并将其用于解决含有新能源发电的经济排放调度问题。首先,本文通过分析核搜索优化算法的特点,结合差分进化算法的交叉、变异和选择机制,对核搜索过程进行针对性改进,以平衡该算法的全局搜索和局部发掘,获得更高效的优化能力。经过CEC2017基准函数集的验证,UKSO在统计分析、迭代曲线图、箱型图等不同维度上均取得了比其他算法更好的结果。其次,本文讨论了新能源发电的优势与难点,详细分析了风力发电和光伏发电的原理,并使用基于贝叶斯线性回归的prophet模型对风、光发电的功率进行预测。实验结果显示,与经典的SARIMA方法与LSTM模型相比,prophet模型的预测效果更贴近于实际新能源的发电情况。最后,本文提出了一种含有风、光、火发电和储能系统的两时段能源调度模型(TTED),以日前和实时两个阶段的动态调度实现电力系统整体的稳定发电,并使用UKSO对日前调度方案进行优化,以求在充分利用新能源的发电形式下,降低发电成本,并实现最低污染排放。通过8机组、14机组和58机组的案例分析,UKSO与相关算法相比,在发电成本和碳排放量上都得到了更有竞争力的结果,24小时内的综合发电成本可以降低3.4%以上,碳排放量降低4.5%以上。同时UKSO给出的方案中新能源发电的占比最高,均达到90%以上的利用率,进一步证明了UKSO在解决经济排放调度问题中的有效性,为实现电力系统的低碳发展提供了有效参考。

关键词：核搜索优化算法经济排放调度差分进化新能源发电 prophet模型

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基于prophet与机器学习的家庭电力负荷预测

基于Prophet与机器学习的家庭电力负荷预测

引用

作者：胡敬亚山东师范大学

学位级别：硕士

当今社会下,电力能源越来越被国家重视,也出现了越来越多的新能源企业,增加了电力能源的供应问题与消耗问题,因此电力负荷预测工作成了当下需要解决的难题。在现实中,负荷预测工作是需要反复优化的,每一次提升的精度后都有着科研人员的... 详细信息

当今社会下,电力能源越来越被国家重视,也出现了越来越多的新能源企业,增加了电力能源的供应问题与消耗问题,因此电力负荷预测工作成了当下需要解决的难题。在现实中,负荷预测工作是需要反复优化的,每一次提升的精度后都有着科研人员的努力。而随着各类模型的出现,带来了众多新的预测方法,极大地改善了传统时间序列方法在电力预测问题上的弱势。与此同时,随着机器学习的发展,各类模型很好地适应了电力大数据来源广、数量大、种类多的特点。本文运用prophet模型与机器学习模型的特点构建融合模型,结合气象、时间等特征对电力负荷数据建模预测。首先,本文对该数据集进行探索性分析,确定研究内容为中期电力负荷预测。通过对数据进行预处理与特征工程,一方面对异常数据进行了处理并归一化,将时间维度从小时变化成天;另一方面通过热力图与排列重要性确定气象因素,对数据进行有效的降维。在此基础上,将最后两个月数据作为测试集,其余数据作为训练集,使用prophet模型在训练集进行分解,并对各分解项进行分析,后结合Neural prophet模型的优点对测试集做了初步预测。为了研究气象因素对负荷数据的影响,本文使用四种单一机器学习模型进行预测,发现单一模型拟合效果较差,说明气象数据的解释力度不够,没有考虑电力负荷数据前后数据之间的联系。为了解决单一模型预测的问题,本文提出了基于prophet模型与四种单一机器学习模型的融合模型,通过对数据进行处理,研究模型的残差数据与真实负荷数据的联系,对残差数据进行建模预测,得到融合模型效果总体优于单一模型,其中prophet-XGBoost模型的拟合效果最好,MAPE值为9.26%,其他融合模型MAPE值也低于单一模型。最后通过交叉验证方法证明了prophet-XGBoost模型的稳定性,说明该模型具有可行性。

关键词：电力负荷预测 prophet模型机器学习 MAPE

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基于时间序列分解的中国地表城市热岛时空变化特征及其驱动因素分析

基于时间序列分解的中国地表城市热岛时空变化特征及其驱动因素分...

引用

作者：李龙南京师范大学

学位级别：硕士

自二十一世纪以来,我国依然呈现出快速的城市化进程,区域性气候变化尤为突出,城市热岛效应作为区域性气候变化的表现形式之一,给城市生态环境构成严峻挑战。在气候变暖的背景下,全球极端气候频发,城市热岛将进一步加剧城市热环境,给人... 详细信息

自二十一世纪以来,我国依然呈现出快速的城市化进程,区域性气候变化尤为突出,城市热岛效应作为区域性气候变化的表现形式之一,给城市生态环境构成严峻挑战。在气候变暖的背景下,全球极端气候频发,城市热岛将进一步加剧城市热环境,给人们的健康带来严重的威胁。近年来,关于城市热岛的时空变化监测,以及对其驱动因素的评估,是科研人员和政府机构关心的热点问题。本文基于土地覆盖、地表温度、反照率、植被绿度、植被连续场、夜间灯光、气温、降水和高程数据,采用简单的统计分析,量化了地表城市热岛强度和驱动因素的时空变化特征,借助prophet模型分析了2000年至2017年间中国102个百万人口大城市的地表城市热岛强度的季节性变化和时间变化趋势,同时预测了2030年的热岛强度。最后,采用空间自相关分析、多重共线性诊断以及建立最小二乘回归和逐步多元线性回归、地理加权回归,分析了地表城市热岛强度与驱动因素之间的关系。本研究的结论见以下几个方面:(1)基于线性拟合及统计分析,量化了地表城市热岛强度及驱动因素的时空变化特征。结果表明,中国地表城市热岛强度和驱动因素均呈现出明显的空间异质性和复杂性。在夏季白天呈现出最强的热岛强度,在冬季白天呈现出最弱的热岛强度,且南方城市的热岛强度大于北方城市的热岛强度。在夜间,热岛强度的季节性变化较小,但空间变化显著,相比于南方城市的热岛强度,更高的热岛强度发生在北方城市。地表城市热岛强度在空间上呈现出显著的时间变化趋势差异,但在大部分城市呈现出显著的增长趋势。驱动因素在不同城市呈现出显著的时空趋势差异。(2)采用prophet模型分析了地表城市热岛强度的季节性变化和时间变化趋势。结果表明,在昼夜变化上,白天的年度季节性振幅比夜间大,其主要集中在1℃至3℃(最高频数出现在2℃左右),而夜间集中在0.2℃到0.9℃之间。在季节变化上,88%的城市的最大热岛强度发生在夏季,80%的城市的最小热岛强度发生在冬季。在时间变化趋势上,在白天和夜间分别发现78%和83%的城市呈现出地表城市热岛强度的增强趋势。在白天,更多的南方城市比北方城市呈现出增强趋势,而夜间相反。到2030年,无论是白天还是夜间,中国地表城市热岛强度都将会变得更为明显。(3)在进行空间自相关分析和多重共线性诊断的基础上,通过建立最小二乘回归、逐步多元线性回归、地理加权回归来分析地表城市热岛强度与驱动因素的关系。结果表明,昼夜地表城市热岛强度和驱动因素(除城乡建设密度强度差异和城乡夜间灯光差异外)具有显著的空间自相关性。此外,基于地理加权回归模型的决定系数大于最小二乘回归和逐步多元线性回归的决定系数,表明地理加权回归在表达地表城市热岛强度与驱动因素的关系是更有效的,意味着地表城市热岛强度与驱动因素的关系是空间变化的。综上所述,该研究基于国家尺度定量地分析了地表城市热岛强度的时空变化特征,并调查了地表城市热岛效应的驱动机制,本文结果可为城市热岛的监测与治理提供参考。

关键词：城市热岛时空变化驱动因素 prophet模型地理加权回归

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基于时间序列模型的城市供水量预测研究--以广州市为例

基于时间序列模型的城市供水量预测研究--以广州市为例

引用

作者：谢杰江西财经大学

学位级别：硕士

水是地球上最重要的自然资源之一，是生命的源泉、生产的基石和生态平衡的维护者，水资源对于人类的生存和发展至关重要。在城市的发展过程中供水系统的高效运行，不仅关系到城市居民的正常生活，也是城市经济稳步发展的基础。随着城市... 详细信息

水是地球上最重要的自然资源之一，是生命的源泉、生产的基石和生态平衡的维护者，水资源对于人类的生存和发展至关重要。在城市的发展过程中供水系统的高效运行，不仅关系到城市居民的正常生活，也是城市经济稳步发展的基础。随着城市规模的不断扩大和供水系统的日益复杂，传统的供水预测方式逐渐显现出局限性。传统的时间序列模型通常难以捕捉到非线性和动态的供水量变化，迫切需要更高级别的供水量预测模型来应对这些挑战。为此，本文探讨了城市供水系统中关键的供水量预测问题，聚焦于广州市中心城区供水量数据，运用prophet、长短期记忆网络（LSTM）、整合自回归移动平均（ARIMA）和线性回归等四种模型对城市供水量进行预测。深入比较和分析这些模型在不同时间维度下供水量的预测表现，以及在滞后项、突变数据和外部因素等方面的预测性能。最后，本文还将参数搜索方法融入prophet模型，并使用该模型对广州中心城区“十四五”期间的年度供水量进行了预测，为供水企业制定中长期供水规划提供重要数据依据。　　研究结果显示：（1）prophet、LSTM、ARIMA和线性回归模型均能相对准确地捕捉到供水量变化的主要趋势，但在供水量曲线发生突变的节点处的预测误差较大。同时这四种预测模型均随着预测期数的增加而其时滞预测精度都有所下降。（2）在预测效果方面，相对于 LSTM、ARIMA 和线性回归模型，prophet 模型各方面性能均较佳。首先， prophet模型在日、月维度的供水量预测方面表现最佳;而在小时级别的预测方面，LSTM模型略优于prophet模型，但prophet模型也同样具有较高的预测精度。另外，多元线性回归模型在月度用水数据的预测中也呈现出良好的性能，但ARIMA模型在拟合月度周期性数据时表现不佳。其次，随着预测期数的增加，prophet和LSTM模型的时滞预测效果显著优于线性回归和ARIMA模型。再次，prophet模型在突变节点处的预测表现最为出色。最后，温度、相对湿度等外部因素能显著提升prophet模型、ARIMA和线性回归模型的预测精度，尤其是在使用日最高温度作为变量时，其效果明显超越其他外部因素。但对于LSTM模型，引入外部变量并未明显提升其预测准确性。（3）改进型prophet模型的平均绝对百分比误差值较原 prophet 模型算法下降了 0.32%，能切实改进现有模型预测的准确性，较好地满足了应用的精度需求，可为广州市中心城区实时水力模型的构建以及漏损监控提供重要的技术支持。（4）对广州中心城区“十四五”供水量预测发现，未来两年供水量可能保持在1.1%左右的增长速度。到“十四五”末期将达到17.4亿m3，日最高供水量将接近广州中心城区供水企业目前最大生产能力。　　基于上述的研究结论，提出如下对策建议：（1）将预测效果好的模型整合进入供水信息化管理平台，同时，建立覆盖全市供水网格的远传监控点，形成提前快速反应的智能化供水调度系统，增强供水调度保障能力。（2）依据供水突变点的预测数据，建议供水企业提前在水量突变时间点做好压力控制措施，减少用水量波动造成缺水缺压或是管网富余压力过大产生的爆漏问题。同时建立应急响应机制，快速应对意外情况，确保用水安全和供水稳定。（3）基于广州市中心城区未来三年供水量的预测数据，制定合理的供水计划，降低用水压力;鼓励供水企业积极优化厂站布局，解决供水不均衡等问题，提高管网调配能力，预留战略发展空间。同时，优化供水管网项目审批制定，大力推进管网改造工程，提升供水效率。

关键词：城市供水系统供水量预测时间序列模型 prophet模型长短期记忆网络模型整合自回归移动平均模型

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美元国际地位的偏相关性分析及其走势预测模型选择 ——基于Arima...

引用

作者：谷成龙南京邮电大学

学位级别：硕士

1944年布雷顿森林体系确立后,美元成为国际中心货币,尽管目前地位较高峰期已有下降,但相较于其他货币,依然居于主导地位。但截至2023年2月11日,美国联邦债务总额已经达到31.54万亿美元,超过了31.4万亿美元的法定债务上限,美国联邦债务... 详细信息

1944年布雷顿森林体系确立后,美元成为国际中心货币,尽管目前地位较高峰期已有下降,但相较于其他货币,依然居于主导地位。但截至2023年2月11日,美国联邦债务总额已经达到31.54万亿美元,超过了31.4万亿美元的法定债务上限,美国联邦债务总额占美国GDP的比重也超过120%。持有美债的安全性令人担忧,进而也动摇了国际社会对美元国际地位的信心。鉴于中国目前持有包括美债在内的大量美元资产,准确判断美元国际地位,对国家维护美元资产安全具有重要意义。基于此,本文通过对影响美元国际地位进行偏相关性分析,并对美元走势的预测模型进行了选择,以期更准确预测美元国际地位的未来走势。本文引入了Arima-R-Vine-Copula模型研究美元国际地位偏相关性。在研究美元指数和美国联邦政府债券收益率之间关系时,将美国财政赤字占比、美国经济增长率、美国经常项目差额、美国资本项目差额和美元在外汇储备中占比视为控制变量。研究结果表明,美元指数和美国联邦债券收益率之间呈负相关关系。由秩相关系数矩阵得出:美元指数与美国联邦债券收益率的相关系数为-0.09。由固定中心点的Arima-R-Vine-Copula可以得出:随着控制变量的逐个引入,美元指数与美国联邦债券收益率的相关性系数随之发生变化。当无条件时,美元指数与美国联邦债券收益率的相关性系数为-0.10,表明当美国联邦债券收益率上升时,美元的国际地位下降,反之亦然;当美国财政赤字占比作为控制变量时,美元指数与美国联邦债券收益率的相关性系数无明显变化;当美国财政赤字占比和美国经济增长率同时作为控制变量时,美元指数与美国联邦债券收益率的相关性系数略有上升,表明当美国联邦债券收益率上升时,美元的国际地位下降被增强,反之亦然;当美国财政赤字占比、美国经济增长率和美国经常项目差额同时作为控制变量时或者再增加控制变量时,美元指数与美国联邦债券收益率的相关性将会有较大幅度下降,表明当美国联邦债券收益率上升时,美元的国际地位下降被削弱,反之亦然。当由二个及以下的控制变量增加到三个及以上的控制变量时,美元指数与美国联邦债券收益率的Copula函数由G90变为C90,函数发生变化,但都呈现非对称结构。同时由非限制节点的树图发现美元在外汇储备中占比是美元指数与美国联邦债券收益率的一个重要连接点,是美元指数的重要影响因素,美国经常项目差额也是影响美元指数的一个重要因素,美国经济增长率是影响美国联邦债券收益率的重要因素。本文采用组合模型的方式对美元走势预测模型进行选择。在进行了简单的特征工程后,生成一列新变量为差额汇总。在Br模型、XGBoost模型、Ridge模型、Knn模型和Rf模型五个模型中通过3折交叉验证方式并依据MAE、RMSE、MAPE和SMAPE四个评价指标值,经综合比较,选择的最佳总模型为Br模型。对各个自变量同样依据上面的方法并结合随机调参综合来选择最优的子模型,其中美国联邦债券收益率、美国财政赤字占比、美国GDP增长率、美国经常项目差额、美国资本项目差额、美元在外汇储备中占比和差额汇总的最佳子模型分别是Br模型、prophet模型、Rf模型、ARIMA模型、prophet模型、ARIMA模型和Rf模型。根据上述最佳子模型测算出各自变量的2022年前三个季度值,并将这些值代入Br模型,得出2022年前三个季度的美元指数综合值分别为1.7903、3.2562和4.7315。通过比较发现,该测算值比单一平滑法预测值更加接近真实值,说明Br模型是预测美元走势的最优模型。

关键词：美元指数 prophet模型 Arima-R-Vine-Copula模型改进的Br模型

来源：评论

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基于疫情信息的人民币汇率预测研究

基于疫情信息的人民币汇率预测研究

引用

作者：汪麒华中师范大学

学位级别：硕士

COVID-19爆发对全球经济造成了巨大冲击,截止到2022年2月17日,全球超过4.43亿人感染新冠肺炎,造成接近600万人死亡,带来的经济损失达到数万亿美元。疫情的爆发导致了全球GDP的下降,全球商品和跨国贸易大幅度减少,消费和投资力度也急剧下... 详细信息

COVID-19爆发对全球经济造成了巨大冲击,截止到2022年2月17日,全球超过4.43亿人感染新冠肺炎,造成接近600万人死亡,带来的经济损失达到数万亿美元。疫情的爆发导致了全球GDP的下降,全球商品和跨国贸易大幅度减少,消费和投资力度也急剧下滑,负面影响尤其体现在跨区域的资本流动和跨国贸易中,加之各个国家疫情的控制程度差异化愈加明显,部分国家基于安全考虑一度对本国进出口商品进行严格管控,更加剧疫情发生地区的汇率波动。由此可见,受疫情影响程度最大的资产价格之一便是汇率,汇率的演变对经济主体和机构的政策决定和投资策略制定时异常重要,因此预测汇率是一个非常重要的领域。然而汇率序列本质上是动态的、非线性的,具有复杂的结构特征,准确预测汇率依旧是一项艰巨的挑战。本文以新冠肺炎疫情为研究窗口,从衡量疫情严重程度的每日新增病例入手,首先检验新冠肺炎疫情作为预测因子对人民币的短期预测能力,基于人民币汇率2020年1月-2022年2月的日收益率数据与同时期新冠肺炎疫情数据,采用传统的计量方法验证疫情对人民币汇率的短期预测能力,结果表明:新冠肺炎疫情通过影响正常的生产生活以及投资者的心理预期,逐步将疫情产生的负面情绪传递至外汇市场中,中美两国的每日新增病例人数对人民币汇率具有显著的短期预测效果。其次,由于新冠疫情对人民币汇率的影响呈现非线性特征,传统的经济学模型在人民币汇率的短期预测上预测精度还存在一定的提升空间,本文结合新冠肺炎疫情数据、人民币汇率的历史数据、影响人民币汇率的其他变量,构建了 VMD-多变量prophet模型来预测人民币汇率。模型的预测主要分为两步:首先对人民币汇率序列、影响人民币汇率的其他因素序列、新冠肺炎疫情序列进行VMD降噪处理,得到信噪比更高的子序列;其次采用考虑了季节效应和节假日效应的prophet模型对上一步的各个分量进行集成预测,最后得到汇率的估计值,这种先降噪,再采用考虑季节效应的prophet模型进行集成预测的预测策略,能够显著提高预测精度,实证结果也证实这一点。相对于其他汇率预测模型集成方法,文中提及的汇率预测策略具有更低的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE),人民币汇率的准确预测为政策制定和投资决策提供合理的参考依据。

关键词：新冠肺炎疫情人民币汇率收益率预测变模态分解 prophet模型

来源：评论

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融合突变点检测及不确定性提取的运价指数预测方法研究

融合突变点检测及不确定性提取的运价指数预测方法研究

引用

作者：李昊林大连海事大学

学位级别：硕士

运费是海运成本重要的组成部分,通常用运价指数来衡量不同时期运费水平变动的趋势和程度。准确预测运价指数未来变化对国家制定航运策略和对相关利益方进行国际海运贸易决策至关重要。然而,近年来,由于国际上各种突发性事件频繁发生,运... 详细信息

运费是海运成本重要的组成部分,通常用运价指数来衡量不同时期运费水平变动的趋势和程度。准确预测运价指数未来变化对国家制定航运策略和对相关利益方进行国际海运贸易决策至关重要。然而,近年来,由于国际上各种突发性事件频繁发生,运价指数的波动受到了严重影响,导致时间序列上突变点数量显著增加、时序波动呈现新的态势。由于传统的预测模型难以在诸多突变点之间寻求拟合的平衡,因此运价指数的预测较以往相比更具有挑战性。具体体现为线性模型无法适应由突变点引起的多阶段特征和高波动性,而非线性模型则容易过度拟合局部阶段特征。因此,旨在降低突变点对运价指数预测模型的影响,本文提出了一种融合突变点检测和不确定性提取的改进prophet方法,并且选取波罗的海干散货指数(Baltic Dry Index,BDI)、中国出口集装箱运价指数(China Containerized Freight Index,CCFI)和中国沿海煤炭运价指数(China Coastal Bulk(Coal)Freight Index,CBCFI)作为实验数据,对运价指数预测方法及应用进行研究。主要工作内容及创新点有以下三个方面: (1)本文创新性地提出了一种考虑运价指数波动特征的突变点评分算法。该算法利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)中的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)筛选的周期性作为滑动窗口长度,通过对比双滑动窗口内时间序列点的波动异常程度来计算得到具有周期性异常的突变点。随后通过线上查阅的方式,将突变点与事件进行匹配并归类。所有已检测的突变点在后续将被集成至具有相关扩展性的prophet模型中,为改进线性、非线性prophet方法的提出作好铺垫; (2)本文创新性地将突变点检测和prophet预测模型相结合,并提出了融合突变点检测及不确定性提取的改进线性prophet方法。首先,在应用突变点评分算法检测周期性异常突变点的基础上,本文结合了Bernaola-Galvan分割算法检测运价指数中存在的结构性异常突变点。随后将两种所检测的突变点引入prophet模型中来准确分割运价指数的多段趋势项,进一步降低突变点对预测模型的噪声影响,并在此基础上获取趋势项预测结果、季节项预测结果。考虑到prophet模型无法捕捉运价指数的不确定性特征,本文选择LSTM模型对prophet模型残差进行预测并将预测结果集成。实验结果表明,当使用改进线性prophet方法预测BDI、CCFI和CBCFI时,与其它模型/方法相比,本文所提出方法的预测精度有明显的提升,其中预测CCFI时精度提升最为显著; (3)由于多方面复杂因素的影响,运价指数的趋势项在某一阶段可能是非线性的。因此在(2)的基础上,本文将prophet模型的模式从“线性模式”改为“非线性模式”,并创新性地提出了prophet模型动态承载因子的设定方式,进一步提出了融合突变点检测及不确定性提取的改进非线性prophet方法。本文所提出的动态承载因子参数的设定分为两部分:在训练集中,由于两种类型突变点将时间序列分为多阶段,因此每段训练集的承载因子根据其峰值和谷值决定;在prophet模型拟合完训练集后,本文希望预测集能够延续训练集最后阶段的波动特征,因此将预测集承载因子中峰值设定为与训练集中最后时间序列点相同,并且谷值=峰值-(为尽可能接近于0的正数)。实验结果表明,改进非线性prophet方法仍具备良好的预测精度,其中预测BDI时精度提升最为显著。综上,本文以解决由突变点造成的预测模型拟合问题为出发点,针对运价指数出现的多态势、多阶段,分别提出了融合突变点检测及不确定性提取的改进线性、非线性prophet模型,并根据实验数据,对所检测到的突变点、所取得的实验结果进行分析。实验结果表明,本文所提出的改进prophet方法对复杂国际形势下的运价指数预测有着一定程度精度的提升,为政府和企业预测运价指数提供新的思路和方法。

关键词：运价指数预测 prophet模型突变点检测不确定性提取

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基于LSTM的居民用户天然气负荷预测研究

基于LSTM的居民用户天然气负荷预测研究

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作者：梁倩雯郑州大学

学位级别：硕士

近年来,能源消费一直是国家和人民关注的热点话题,目前能源匮乏以及环境污染使得能源结构优化迫在眉睫。近年来一些相关政策的出台引导了天然气产业的发展,作为清洁能源的天然气需求量大幅增加,但是天然气本身具有其特殊性,天然气的大... 详细信息

近年来,能源消费一直是国家和人民关注的热点话题,目前能源匮乏以及环境污染使得能源结构优化迫在眉睫。近年来一些相关政策的出台引导了天然气产业的发展,作为清洁能源的天然气需求量大幅增加,但是天然气本身具有其特殊性,天然气的大量存储会造成一定的安全隐患,因此如何预测天然气用量、保证天然气的平稳运输,对于经济发展和保障居民用气安全具有重要的现实意义。文章主要针对郑州市居民天然气负荷进行分析和研究,基于天然气用户2016年5月到2019年2月共34期的月度数据对2019年3月至2019年5月的月度数据进行预测,考虑到单个用户的天然气负荷序列随机波动性较强,当居民用户量达到一定规模时,其波动趋于稳定,且天然气公司通常面临成千上万个用户,因此在对天然气进行预测时需要对居民用户群体中的用户平均用气量进行预测,可以在一定程度上降低预测误差,便于天然气公司向下游不同规模的子公司进行燃气分配。通过设置用户群体的不同规模,考虑到天然气负荷数据之间会存在一定的非线性关系,因此选定ARIMA、prophet以及LSTM三种模型对不同规模用户群体的天然气平均负荷进行预测,发现ARIMA模型以及LSTM模型的表现效果较好,其中LSTM表现效果最好,其稳定性要优于ARIMA模型,并且发现当居民用户集高于500时,LSTM对于各个月份的预测偏差率均低于5%,而prophet模型由于数据集表现为月度数据导致模型的表现效果较差,但随着模型的改进和发展,有望可以实现良好的预测结果,最后对天然气及其他清洁能源的发展提出一些建议。

关键词：天然气负荷预测 ARIMA模型 prophet模型 LSTM模型

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碳排放交易价格影响因素分析及预测

碳排放交易价格影响因素分析及预测

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作者：马忠芸中南财经政法大学

学位级别：硕士

全国碳排放交易市场建设于2017年12月19日正式启动。然而当下我国仍处于碳排放交易市场的底端,国际话语权不足,市场机制尚未完善,市场活跃度不高,属于初级建设阶段。为全面推动碳排放交易市场发展,实现节能减排以应对全球气候问题的总目... 详细信息

全国碳排放交易市场建设于2017年12月19日正式启动。然而当下我国仍处于碳排放交易市场的底端,国际话语权不足,市场机制尚未完善,市场活跃度不高,属于初级建设阶段。为全面推动碳排放交易市场发展,实现节能减排以应对全球气候问题的总目标,本文从政府和企业的角度出发选取6个试点地区为研究对象,以2017年1月1日至2018年6月30的交易数据为训练集,以2018年7月1日至2018年9月30日为测试集,重点探究了国内碳排放权价格的影响因素的作用机理及短期预测问题。一方面本文通过Lasso回归对宏观经济、能源价格、气候环境以及国际市场四个基本面筛选了影响碳排放交易价格的重要因子,并基于筛选出的重要因子对国内6个试点地区建立了静态面板回归模型。结果表明影响因素对于各试点地区碳排放交易价格的影响具备明显的截距项差异,煤炭价格、天然气价格、极端天气以及空气质量指数对我国碳排放交易价格的影响显著;化石燃料价格对于碳排放交易价格具备负向影响,这种负向作用从煤炭价格、天然气价格到原油价格依次递减,宏观经济对于碳排放交易市场影响微弱,股市联动性弱。另一方面本文基于变量筛选后的因子建立灰色BP神经网络模型,根据碳排放交易价格自身波动情况建立ARMA新息模型和prophet模型来预测未来一定时期的价格,对比各种预测方法,得出灰色BP神经网络模型对于短期碳交易价格的趋势和波动预测更为准确,15期内的误差值小于时间序列模型,其次prophet模型与传统时间序列相比预测效果不相上下,且在长期预测更具稳健性。经实证结果分析后,我们提出如下建议:根据影响因素的作用原理得知,我们应逐步实现“煤炭主导——天然气利用——清洁能源全面展开”的发展路径,完善“化石燃料——碳交易市场”的约束机制,实现由政府主导向市场机制转变,减少频繁的市场干预。对于碳排放交易价格预测建议采用灰色BP神经网络模型进行短期预测,预测有效期可以控制在15期内,长期预测建议采用prophet模型,其操作的便利性及模型的分解性特点可帮助研究人员深入分析单个趋势因素,对碳交易市场的研究人员进一步了解碳交易市场提供了便利。总的来说,本文通过Lasso回归进行变量筛选克服了主观选择重要影响因子的局限性,完成了对不同预测方法的对比,明确了各方法的优缺点,并丰富了prophet模型在碳排放交易市场中的应用。

关键词：碳排放交易价格影响因素分析灰色BP神经网络模型 prophet模型

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