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成果概况
简介
一、项目的特点与技术指标:
时间序列数据的形成往往是多项影响因素综合作用的结果,时间序列的未来取值是可以预测的。对于单一指标本身的预测,一般是采用时间序列平滑预测法,包括移动平均法、指数平滑法、自适应过滤法、多项式模型预测法、指数曲线模型预测法、成长曲线预测模型和季节变动预测法等。这些方法是指标值的外推,并没有考虑影响因素,只是曲线的简单数学处理,虽然有参考意义,但不能作为决策的可靠依据。回归分析预测法不考虑时间顺序,只是按照影响因子的线性表达式求得因变量的值。某个因变量的值,只有在同时期的其他影响变量值确切可知的情况下才能求得。因此,严格意义上讲,这不是预测。真正的预测是时间尚未到达时某项指标值的预估。
新方法考虑到了多种因素的综合作用,把回归分析模型、滑移建模,推出为预测型和追溯型两种滑移建模方法。预测型方法称为多因素前移回归分析。在多个省份经济预测中取得了显著成效。
二、技术成熟程度:
经过多个省市经济数据年度预测,都在年度结束之前有论文发表,实际值出台后证实预测效果很好。还有多个信息分析与预测新方法,优于国内外目前统计分析软件。
三、应用范围:
经济、地质、气象、冶金、农业、生物、环境、管理等各个领域信息预测和历史缺失数据追溯。
四、投资条件和预期的经济效益:
只需要为企事业单位编制信息分析与预测系统,嵌入本方法。经济效益显著。
五、合作方式:
承担企事业单位信息分析与预测系统研制。
一、项目的特点与技术指标: 时间序列数据的形成往往是多项影响因素综合作用的结果,时间序列的未来取值是可以预测的。对于单一指标本身的预测,一般是采用时间序列平滑预测法,包括移动平均法、指数平滑法、自适应过滤法、多项式模型预测法、指数曲线模型预测法、成长曲线预测模型和季节变动预测法等。这些方法是指标值的外推,并没有考虑影响因素,只是曲线的简单数学处理,虽然有参考意义,但不能作为决策的可靠依据。回归分析预测法不考虑时间顺序,只是按照影响因子的线性表达式求得因变量的值。某个因变量的值,只有在同时期的其他影响变量值确切可知的情况下才能求得。因此,严格意义上讲,这不是预测。真正的预测是时间尚未到达时某项指标值的预估。 新方法考虑到了多种因素的综合作用,把回归分析模型,滑移建模,推出为预测型和追溯型两种滑移建模方法。预测型方法称为多因素前移回归分析。在多个省份经济预测中取得了显著成效。 二、技术成熟程度: 经过多个省市经济数据年度预测,都在年度结束之前有论文发表,实际值出台后证实预测效果很好。还有多个信息分析与预测新方法,优于国内外目前统计分析软件。 三、应用范围: 经济、地质、气象、冶金、农业、生物、环境、管理等各个领域信息预测和历史缺失数据追溯。 四、投资条件和预期的经济效益: 只需要为企事业单位编制信息分析与预测系统,嵌入本方法。经济效益显著。 五、合作方式: 承担企事业单位信息分析与预测系统研制。
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原文)
专利基本信息
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专利号(申请号) |
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专利申请日期 |
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专利权届满日 |
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专利类型 |
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| 发明人 |
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| 专利摘要 |
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