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在汽车领域的应用论文题目

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在汽车领域的应用论文题目

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43 经济统计学早期思想发展简史 44 多元统计分析方法思想发展思想史 45 现代概率论思想发展简史 46 数理统计学早期思想发展简史 47 现代数理经济学发展简史 48 概率论早期思想发展简史 49 数理经济学早期思想发展简史 50 灰色理论在社会经济中的应用 51 现代经济统计学思想发展简史 52 现代数理统计学思想发展简史 53 社会统计学早期思想发展简史 54 现代社会统计学思想发展简史 55 中国汽车保有量定量研究 56 中国股市波动性定量研究 57 中国股票市场风险研究 58 中国收入差距研究 59 论统筹城乡与城乡差距 60 重庆市城乡差距定量研究 61 重庆汽车消费需求的动态分析与预测 62 灰色系统预测方法在我国私人汽车拥有量预测中的应用 63 旅游业对重庆市社会经济贡献的定量分析 64 房价上涨的成因及对策研究

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云计算在农业领域的应用论文题目

可参考下图填写高中生研究性学习与创新成果:

研究性学习代表成果

研究课题:“物联网时代”的特点及其在日常生活中的体现

成果简介:

本文首先介绍了“物联网”的概念及其在国内外的发展,并指出“物联网”概念已经是一个“中国制造”的概念,已被贴上“中国式”标签。伴随云计算日益普及以及人工智能(AI)技术日益成熟,物联网时代已经从 1.0 时代悄然迈入 2.0 时代。

物联网时代具有显著的特点,一是“物联网即服务”走向落地,二是物联网呈现局域化、功能化、行业化互联化,三是物联网技术设备升级,四是物联网的安全性引起重视。

随着物联网技术的不断发展,它已悄无声息地融入到人们的日常生活,并简单介绍了物联网 2.0 在物流、交通、家居、安防、医疗、建筑、零售等日常生活中的应用场景,展望了物联网的发展趋势。

“ 物联网时代 ” 的特点及其在日常生活中的体现

摘要 通过对“物联网”的概念介绍,引出物联网时代 2.0 的基本内涵,总结出物联网 2.0 时代的基本特点,并简单介绍了物联网 2.0 在物流、交通、家居、安防、医疗、建筑、零售等日常生活中的应用场景,并展望了物联网的发展趋势。

关键词 物联网 人工智能 云计算

物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮,能够使我们的社会更加自动化,能够让我们的生活更加便利,能够整体提高社会的信息化程度,将在提升信息传送效率、改善民生、提高生产率、降低管理成本等社会各方面发挥重要作用。

本文系统介绍了物联网的起源、概念及其发展,阐述物联网时代 2.0 的一些特点,并简要叙述了物联网在交通、医疗、建筑等日常生活中的应用情况。

一、 “ 物联网时代 ” 基本内涵

1 1.1 物联网

1999 年,美国麻省理工大学教授凯文·阿什顿(Kevin Ashton)最早提出了物联网(IoT)的概念。阿什顿认为,计算机最终能够自主产生及收集数据而无需人工干预,因此将推动物联网的诞生。简单来说,物联网的理念在于物体之间的通信,以及相互之间的在线互动。

2005 年,在突尼斯举行的信息社会世界峰会上,国际电信联盟发布了《ITU 互联网报告 2005:物联网》,正式提出了“物联网”的概念,将物联网定义为通过各种信息传感设备。

如传感器、射频识别(RFID)技术、全球定位系统、红外线感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息。

与互联网结合形成的一个巨大网络,其目的是实现物与物、物与人、所有的物品与网络的连接,方便识别、管理和控制。

中国物联网校企联盟将物联网定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合,实现物体与物体之间:环境以及状态信息实时的共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说,当下涉及到信息技术的应用,都可以纳入物联网的范畴。

物联网的概念已经是一个“中国制造”的概念,它的覆盖范围与时俱进,已经超越了 1999 年 Ashton教授和 2005 年 ITU 报告所指的范围,物联网已被贴上“中国式”标签。

2 1.2 物联网时代

伴随云计算日益普及,以及人工智能(AI)技术日益成熟,推动信息科技向物联网时代转变,特别在IoT+AI 融合下,使得万物具有感知能力,物理设备不再冷冰冰,而是具有生命力,让物理世界和数字世界深度融合,继此行业边界越来越模糊,人类进入全新的智能社会。

物联网时代是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络时代。

物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。

随着“物联网”的概念从提出到发展,从实践到创新,物联网时代已经从 1.0 时代悄然迈入 2.0 时代。物联网 2.0 可以理解为 IoE(Internet of Everything),而物联网 1.0 是 IoT(Internet of Things),前者范围比后者更大,囊括的范围也更加广泛。

IoE 强调的万物互联概念是任何设备、事物都能通过网络连接起来,并在网络中彼此之间进行通讯。“万物互联”(IoE)的时代,所有的物(Everything)将会获得语境感知、增强的处理能力和更好的感应能力。

二、 “ 物联网时代 ” 的特点

与互联网时代相比,物联网时代具有显著的特点:

1、“物联网即服务”走向落地

既然叫做物联网 2.0 时代,当然是和物联网 1.0 时代有较明显的进步的。所以,物联网 2.0 时代的一个明显特征就是邬贺铨院士曾提到的“物联网即服务”走向落地。

2、物联网呈现局域化、功能化、行业化互联化

物联网既然要通过服务的方式落地,那么如何落地?此时承担落地职责的便是真正的物联网企业——物联网平台企业。物联网的人连物、物连物具有局域化、功能化、行业化互联化,各个行业应用在应用中形成对网络层的具体需求,并逐渐行业标准化。

3、物联网技术设备升级

上层应用逐渐与物联网网络层剥离开来,物联网网络支撑技术(NB-IoT、Lora 等)充分发展、百花齐放。在感知层将传感器升级为“传感器+执行器”,使“眼手”能够协调一致,发挥其更大的功能和作用。

4、物联网的安全性引起重视

物联网的安全性自这个概念提出以来,一直备受人们关注,今后,物联网的安全性将做为一个相对独立的研究领域,得到足够的重视与发展。

未来的物联网 2.0 应该通过人工智能、大数据、云计算、5G 等技术的完善,不断提升人工智能的水平,完善语言助手技术,加强物联网的安全性与信任感,外在体现就是操控方式的迭代升级。

也就是说,未来的物联网设备不再单纯依靠语音控制来进行操作,而是整合并运用人工智能、大数据、云计算、5G 等技术,这样即便我们的一个动作、一个眼神、一个想法,甚至即使我们面无表情,物联网也可以了解我们的想法。

三、 “ 物联网时代 ” 在日常生活中的体现

近些年,随着物联网技术的不断发展,它已悄无声息地融入到我们的生活中,小至路由器、智能音箱、冰箱,大到汽车、工业设备,越来越多的物品都接入了物联网。

3.1 智慧物流

智慧物流指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑,在物流的运输、仓储、运输、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。当前,应用于物联网领域主要体现在三个方面:仓储、运输监测以及快递终端。

通过物联网技术实现对货物的监测以及运输车辆的监测,包括货物车辆位置、状态以及货物温湿度、油耗、车速等。物联网技术的使用能提高运输效率,提升整个物流行业的智能化水平。

2 3.2 智能交通

智能交通是物联网的一种重要体现形式,利用信息技术将人、车和路紧密的结合起来,改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。运用物联网技术具体的应用领域,包括智能公交车、共享单车、车联网、充电桩监测、智能红绿灯以及智慧停车等领域。

3 3.3 智能安防

安防是物联网的一大应用市场,因为安全永远都是人们的一个基本需求。传统安防对人员的依赖性比较大,非常耗费人力,而智能安防能够通过设备实现智能判断。

目前,智能安防最核心的部分在于智能安防系统,该系统是对拍摄的图像进行传输与存储,并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括

三大部分:门禁、报警和监控,行业中主要以视频监控为主。

4 3.4 智慧能源环保

智慧能源环保属于智慧城市的一个部分,其物联网应用主要集中在水能、电能、燃气、路灯等能源以及井盖、垃圾桶等环保装置。

如智慧井盖监测水位以及其状态、智能水电表实现远程抄表、智能垃圾桶自动感应等。将物联网技术应用于传统的水、电、光能设备进行联网,通过监测,提升利用效率,减少能源损耗。

5 3.5 智能医疗

在智能医疗领域,新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径,能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。

对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态(如心跳频率、体力消耗、血压高低等)进行监测,主要指的是医疗可穿戴设备,将获取的数据记录到电子健康文件中,方便个人或医生查阅。

除此之外,通过 RFID 技术还能对医疗设备、物品进行监控与管理,实现医疗设备、用品可视化,主要表现为数字化医院。

6 3.6 智慧建筑

建筑是城市的基石,技术的进步促进了建筑的智能化发展,以物联网等新技术为主的智慧建筑越来越受到人们的关注。当前的智慧建筑主要体现在节能方面,将设备进行感知、传输并实现远程监控,不仅能够节约能源同时也能减少楼宇人员的运维。

目前,智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测、智慧电梯、楼宇监测以及运用于古建筑领域的白蚁监测。

7 3.7 智能制造

智能制造细分概念范围很广,涉及很多行业。制造领域的市场体量巨大,是物联网的一个重要应用领域,主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上,包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。

通过在设备上加装相应的传感器,使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等操作,更好的了解产品的使用状况,完成产品全生命周期的信息收集,指导产品设计和售后服务。厂房的环境主要是采集温湿度、烟感等信息。

8 3.8 智能家居

智能家居指的是使用不同的方法和设备,来提高人们的生活能力,使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域,能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测,分析其变化特征,同时根据人的需要,在一定的程度上进行反馈。

9 3.9 智能零售

行业内将零售按照距离,分为了三种不同的形式:远场零售、中场零售、近场零售,三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售,且主要应用于近场零售,即无人便利店和自动(无人)售货机。

智能零售通过将传统的售货机和便利店进行数字化升级、改造,打造无人零售模式。通过数据分析,并充分运用门店内的客流和活动,为用户提供更好的服务,给商家提供更高的经营效率。

0 3.10 智慧农业

智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合,实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式,可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。

物联网应用于农业主要体现在两个方面,即农业种植和畜牧养殖。农业种植通过传感器、摄像头和卫星等收集数据,实现农作物数字化和机械装备数字化(主要指的是农机车联网)发展。

畜牧养殖指的是利用传统的耳标、可穿戴设备以及摄像头等收集畜禽产品的数据,通过对收集到的数据进行分析,运用算法判断畜禽产品健康状况、喂养情况、位置信息以及发情期预测等,对其进行精准管理。

四、物联网未来的发展趋势

物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展,已被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。

从智能安防到智能电网,从二维码普及到“智慧城市”落地,作为被寄予厚望的新兴产业,物联网正四处开花,在许多行业和领域得到应用,并悄然影响着人们的生活。

伴随着技术的进步和相关配套的完善,在未来几年,技术与标准国产化、运营与管理体系化、产业草根化将成为我国物联网发展的三大趋势。

以上内容参考 百度百科——探究性学习

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随着有关云计算概念、术语和技术的不断涌现和大量报道,人们在生活中越来越多的采用和实施云计算技术。由于云计算概念和技术比较新颖,涵义比较宽泛,再加上市场上一些人将云计算放大成无所不包、无所不能和无所不在的万能技术,对云计算的描述和推销多少出现了一些浮燥和炒做的嫌疑。脱离实际过分夸大或缺乏全面分析地炒做云计算不仅可能让人误解,也会使得云计算的发展不切实际,对于云计算产业在中国的成长非常不利。所以,有必要对云计算的由来和概念进行了较为全面的梳理和定义。在总结云计算技术为IT产业带来好处的同时,找出不足及局限,从而更好地发展云计算技术。1.云计算的概念云计算(Cloud Computing)是由分布式计算(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)、网格计算(Grid Computing)发展来的,是一种新兴的商业计算模型。中国网格计算、云计算专家刘鹏认为:“云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务”。云计算中的“计算”是一个简单而明确的概念。“计算”系指计算应用,在我们生活中可以指一切IT应用。随着网络技术的发展,所有的信息、通信和视频应用都将整合在统一的平台之上。由此推而广之,云计算中的“计算”可以泛指一切ICT的融合应用。所以,云计算术语的关键特征并不在于“计算”,而在于“云”。2.云计算的发展模式及其特征早期云计算来之于国际上以亚马逊、Saleforces.com和谷歌(Google)为代表的公司,并且都提供了具有显著特征,但又代表着不同模式的成功云业务。云计算按照层次将业务模式划分为3层,最顶层是软云,中间层是平云,底层是基云。在基云之下是构建云计算的基础技术。云计算的核心思想,是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度,构成一个计算资源池向用户按需服务。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随时扩展,按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。总的来说,云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。3.“云计算”促进科技协同研究环境的建立云计算的平台即服务可以把开发环境作为一种服务提供到用户端,这种服务为科学协同研究创造了一个很好的平台。通过使计算分布在大量的分布式计算机上,而非本地计算机或远程服务器中,企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上,根据需求访问计算机和存储系统。好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通,就像煤气、水电一样,取用方便,费用低廉。最大的不同在于,它是通过互联网进行传输的。4.“云计算”提升数据共享服务云计算是下一代的数据中心,随着云计算的发展,科学数据共享应用云计算的技术模式在数据挖掘、数据加工、数据利用、数据管理、数据存储、数据迁移等方面可以得到便捷的发展,使科学数据共享服务得到正真提升。5.“云计算”推进网络科技环境中的发展应用“云计算”,网络科技环境可更好地实现高性能计算、实时协同研究、远程观测、海量数据存储与传输、科技文献、实验仪器与设备、应用软件、科学数据、网络工具以及科研活动的综合协同,在云计算环境下支持位于不同地点的科技工作者实现软件资源、硬件资源和数据资源的共享,促进科学研究方式的变革,促进科学工作者的交流,从而推动科技创新的步伐。6.“云计算”是创建绿色网络环境的一个途径随着网络的发展,倡导绿色,节约能源已成为网络发展进程必须解决的问题。设备的空载,电力资源的浪费,制冷环境的扩展,引起许多网络管理部门、运行部门和政府的极大关注。云计算实现了对资源的整合,顺应了网络的发展需求。在未来我们行业网络发展中也需要把绿色网络环境的创建考虑进去,这样才能使我们的发展不走弯路。

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12、保证齿轮质量的结构和工艺措施研究

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35、基于证据理论的足球比赛结果预测方法

36、城市工业用地集约利用评价与潜力挖掘

37、节理化岩体边坡稳定性研究

38、随机变分不等式及其应用

39、基于模糊综合评价的靶场实时光测数据质量评估

40、基于路径的加权地域通信网可靠性研究

41、LNQD样本近邻估计的大样本性质

42、20CrMoH齿轮弯曲疲劳强度研究

43、我国股票市场与宏观经济之间的协整分析

44、一类Copula函数及其相关问题研究

45、乐透型彩票N选M中奖号码的概率分析

46、协整理论在汽车发动机系统故障诊断中的应用

47、2010年上海世博会会展中断风险分析和保险建议

48、贝儿康有限公司激励设计研究

49、云模型在系统可靠性中的应用研究

50、离散更新模型破产概率及赤字的上下界估计

51、输电线微风振动与疲劳寿命

52、电器产品模糊可靠性分析中模糊可靠度的研究

53、变分不等式及变分包含解的存在性与算法

54、隧道测量误差控制方案的'研究

55、塔式起重机臂架可靠性分析软件开发

56、分布式认证跳表及其在P2P分布式存储系统中的应用

57、房地产行业企业所得税纳税评估实证研究

58、天然气管道断裂事故分析

59、粗集理论及其在数据预处理过程中的应用

60、集装箱码头后方堆场荷载统计分析和概率模型

61、多工序制造过程计算机辅助误差诊断控制系统

62、实(复)值统计型测度的表示理论及其它在统计收敛上的应用

63、应用统计教育部重点实验室程序库建设

64、基于个体的捕食系统模型

65、相依样本下移动平均过程的矩完全收敛

66、基坑变形监测分析及单撑—排桩墙支护结构抗倾覆可靠度研究

67、基于综合的交通冲突技术的城市道路交叉口安全评价方法研究

68、暗挖地铁车站下穿对既有结构安全性影响分析

69、随机变量阵列的强收敛性

70、基于随机有限元的疲劳断裂可靠性研究

71、高中数学教学概率统计部分浅析

72、敏感问题二阶段抽样调查的统计方法及应用

73、三大重要分布及其性质的进一步研究

74、随机变量的统计收敛性及统计收敛在数据处理方面的应用

75、多变量密度函数小波估计的一致中心极限定理

76、混合Copula构造及相关性应用

77、数学职前教师对正态分布的理解水平的研究

78、煤矿事故系统脆性模型的建立与仿真

79、基于贝叶斯网络的客户信用风险评估及系统设计

80、河北北方学院学生成绩关联分析及预测

81、房地产项目现金流管理研究

82、高压电磁感应信号的采集及处理算法的研究

83、基于神经网络的逆变电源可靠性研究

84、跳频序列的局部随机性与线性复杂度分析

85、金川二矿区中段平面运输系统数据分析与模拟模型研究

86、房地产投资风险定量评价与规避策略研究

87、审计统计抽样技术方法研究与设计运行

88、几种概率统计滤波法在重磁数据处理中的研究及应用

89、模糊随机变量序列的极限定理

90、数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用

91、城市道路交通流特征参数研究

92、辽宁红沿河核电厂可能最大风暴潮的估算

93、潜油电泵轴的可靠性分析与设计

94、起重机金属结构极限状态法设计研究

95、相依随机变量极限理论的若干结果

96、局部次高斯随机序列的强极限定理

97、基于自然风险度量的农业保险定价及其财政补贴研究

98、NA和(ρ|~)混合序列的某些收敛性质

99、可交换随机变量序列的极限理论

100、一类相依重尾随机序列的强极限定理及其应用

时代金融摘 要:关键词:一、 引言一个国家的国民经济有很多因素构成, 省区经济则是我国国民经济的重要组成部分, 很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象, 因此, 选取省区经济数据进行区域经济的研究, 无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响, 已从背后走到了台前, 发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用, 而发展相对较慢的省区, 其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究, 具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元, 人均 GDP13130 元, 达到中等发达国家水平。从省域经济来说, 湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面, 湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用, 对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地, 但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动,从最初的强大势力到如今的挣扎期, 湖北省的经济面临着发展困境。近年来, 湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势, 但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律, 将这种规律延伸到未来, 从而对该现象的未来作出预测。二、 基本模型、 数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型, 由博克斯, 詹金斯创立, 是一种精度较高的时序短期预测方法, 其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量, 构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却具有一定的规律性, 可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析,能够更本质的认识时间序列的结构与特征, 达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中, 我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究, 得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列, 对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言, ARMA模型存在一定的缺陷, 因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上, ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。 本文讨论的求和自回归移动平均模型, 简记为 ARIMA ( p, d, q) 模型,是美国统计学家 G.E.P.Box 和 G.M.J enkins 于 1970 年首次提出, 广泛应用于各类时间序列数据分析, 是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p, d, q) 模型计算复杂, 须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p, d, q) 模型的建立方法, 并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p, d, q) 预测模型。( 二) 数据选择1.本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编,中国统计出版社出版的 《新中国五十五年统计数据汇编》 。2.本文的所有数据处理均使用 EViews5.0 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的, 因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳, 因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p, q) 拟合。ARIMA ( p, d, q) 模型的具体建模步骤如下:1.平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断, 并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列, 如果存在一定的增长或下降趋势等,则需要对数据取对数或进行差分处理, 然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程, 直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p, d, q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确, 应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要, 对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p, q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验, 可以以直观的方法直接观测得到结论。2.ARMA拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值, 根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言, 由于样本的随机性, 样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况, 本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性, 随着延迟阶数的增大, 相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明, 样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 0.05。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数, 进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择, 从 ARMA ( p,q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。3.模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果, 检验整个模型对信息的提取是否充分, 即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验, 即残差序列不是为白噪声序列, 那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列, 就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p, d, q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据, 运用统计学和计量经济学原理, 从时间序列的定义出发, 结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法, 将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测, 得到较为满意的结果。湖北省 区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四 取对数后自相关与偏自相关图图三 二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。4.模型预测。根据检验和比较的结果, 使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测, 得到原时间序列的将来走势。 对比预测值与实际值, 同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、 实证结果分析GDP 受经济基础、 人口增长、 资源、 科技、 环境等诸多因素的影响, 这些因素之间又有着错综复杂的关系, 运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列, 得出其变化规律, 建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析, 为了对模型的正确性进行一定程度的检验, 现用前 50 个数据参与建模, 并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理1.差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性, 因此需要再次进行差分, 得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值, 确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性, 因此 ARIMA ( p, d,q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:2.对数。利用 EViews 软件, 对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分, 然后进行 ADF 检验:由上表可见, 现在的对数一阶差分序列是平稳的, 由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。 因为是进行了一阶差分, 因此认为 ARIMA ( p, d, q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p, q) 模型的建立ARMA ( p, q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - 2.136479 - 4.161144 - 3.506374 - 3.183002 11.20582非平稳1 - 2.764521 - 4.165756 - 3.508508 - 3.184230 11.171892 - 2.101495 - 4.170583 - 3.510740 - 3.185512 11.180023 - 2.418890 - 4.175640 - 3.513075 - 3.186854 11.205434 - 2.230514 - 4.180911 - 3.515523 - 3.188259 11.27059表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - 5.714836 - 4.170583 - 3.510740 - 3.185512表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - 5.448501 - 3.574446 - 2.923780 - 2.599925 - 1.536478 - 1.458512平稳 1 - 3.832346 - 3.577723 - 2.925169 - 2.600658 - 1.662966 - 1.5448712 - 3.398029 - 3.581152 - 2.926622 - 2.601424 - 1.770517 - 1.6115043 - 3.324520 - 3.584743 - 2.928142 - 2.602225 - 1.747432 - 1.546692图五 对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘 要:关键词:使用 EViews 软件对 AR, MA的取值进行实现, 比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知, 最优情况本应该在 AR ( 1) , MA ( 1) 时取得, 但AR, MA都取 1 时无法实现平稳, 舍去。对于后面两种情况进行比较, 而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小, 在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验, 得出残差序列相互独立的概率很大, 故不能拒绝序列相互独立的原假设, 检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验, 模型通过残差自相关检验, 可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型, 并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1, 1, 0) 预测值与实际值的比较由上表可见, 该模型在短期内预测比较准确, 平均绝对误差为 6.876% , 但随着预测期的延长, 预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面, 我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中, 湖北省的地方生产将保持增长的势头, 但 2008 年的增长率不如 2007 年, 这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关, 虽然我们一致认为, 作为我国首次主办奥运的一年, 2008 将是中国经济的高涨期, 但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高, 但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应, 而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示, 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势, 但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省, 湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说, ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题, 做出了较为精确的预测, 尽管不能完全代表现实, 我们仍能以ARIMA模型为基础, 对将来的发展作出预先解决方案, 进一步提高经济发展, 减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法, 其模型比较简单,对资料的要求比较单一, 在实际中有着广泛的适用性。在应用中,应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中, 由于 GDP 的特殊性, ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择, 但是预测只是估计量, 真正精确的还是真实值, 当然, ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型, 运用了差分、取对数等等计算方法, 最终得到进行预测的时间序列, 无论是在预测上, 还是在数量经济上, 都是不小的进步, 也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析, 拟合 ARIMA( 1, 1, 0) 模型, 并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测,得到了较为满意的拟和结果, 但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考, 究竟是什么原因造成了这样的结果, 同时我们也需要到 2008 年再次进行比较, 以此来再次确定 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉 数据分析与 EViews应用 中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型 中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编 中国统计出版社【4】赵蕾 陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用 科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】 张卫国 以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度 东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳 湖北省区域经济发展分析 华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜 肖冬荣 基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀 贺远琼 外商直接投资对武汉区域经济的影响分析 科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - 1.536412 - 1.321820 - 1.135728最优为 AR(1)MA(1)SC - 1.458445 - 1.282837 - 1.097119Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob.AR(1) 0.586643 0.115236 5.090781 0.0000R- squared - 0.226023 Mean dependent var 0.104967Adjusted R- squared - 0.226023 S.D. dependent var 0.111688S.E. of regression 0.123668 Akaike info criterion - 1.321820Sumsquared resid 0.718807 Schwarz criterion - 1.282837Log likelihood 32.72369 Durbin-Watson stat 2.132697Inverted AR Roots .59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 4975.63 4904.72 - 1.436.8762003 5401.71 5125.82 - 5.122004 6309.92 5496.78 - 12.892005 6687.78 6374.83 - 4.682006 7497.00 6728.05 - 10.26年度 GDP 值 7497.00 8026.08 8359.59增长率(%) — 7.06 4.16表 6 ARIMA ( 1, 1, 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时, 对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价, 而不能只从朱晓琳 曹 娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性, 难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果, 有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法, 本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数 选取指标构建模型 经营能力评价应用理论探讨28

43 经济统计学早期思想发展简史 44 多元统计分析方法思想发展思想史 45 现代概率论思想发展简史 46 数理统计学早期思想发展简史 47 现代数理经济学发展简史 48 概率论早期思想发展简史 49 数理经济学早期思想发展简史 50 灰色理论在社会经济中的应用 51 现代经济统计学思想发展简史 52 现代数理统计学思想发展简史 53 社会统计学早期思想发展简史 54 现代社会统计学思想发展简史 55 中国汽车保有量定量研究 56 中国股市波动性定量研究 57 中国股票市场风险研究 58 中国收入差距研究 59 论统筹城乡与城乡差距 60 重庆市城乡差距定量研究 61 重庆汽车消费需求的动态分析与预测 62 灰色系统预测方法在我国私人汽车拥有量预测中的应用 63 旅游业对重庆市社会经济贡献的定量分析 64 房价上涨的成因及对策研究

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