基于组合预测模型的铁路货运量预测研究

为了进一步提高铁路货运量的预测精度,提出基于乘积季节模型与引入注意力机制(Attention Mechanism)的长短期记忆(Long Short-Term Memory)模型的组合预测模型。首先建立乘积季节模型、LSTM模型与引入注意力机制的LSTM模型,然后利用误差修正法分别将2种LSTM模型与乘积季节模型组合起来进行预测,最后将预测结果分别与单一模型进行对比。采用2005年至2018年全国铁路月度货运量进行预测分析,结果表明2种组合预测模型的预测精度均高于单一预测模型的预测精度,其中基于乘积季节模型与引入注意力机制的LSTM模型的组合预测模型精度最高,具有研究和实用价值。     

述评 世界经济

国际货币基金组织(IMF)在最新一期《世界经济展望》报告中,将2015年、2016年全球增长率预期分别下调为3.5%和3.7%,相比去年10月期报告的预测下调了0.3个百分点。其中,上调2015年发达经济体增长预估从2.3%升至2.4%,2016年预估仍为2.4%。上调2015年美国增长预估从3.1%升至3.6%,为预估上调的唯一主要经济体。下调2015年新兴市场增长预估从5%降至4.3%,2016年预估从5.2%降至4.7%。     

帅气暖冬

明艳的草绿色是冬日里非常别具一格的摩登选择。作为这个冬日里必备的百搭配色，岂是你能错过的？这种潇洒不羁又简易的搭配是时下最实用的选择。毫无疑问，这种游刃于时髦元素和休闲风格的陆军范儿，一定能在这个寒冷的季节搭配出你最帅气的暖意。     

驾驶江铃轻卡,走丰收之路

秋天是金色的季节、成熟的季节,也是收获的季节,这些本是用来描绘田地里的庄稼,可是殊不知,对于企业来讲也一样适用。金秋的京郊满目都是丰收景象,一路走来除了待收的农作物还有路两侧JMC轻卡低碳中国行飘扬的旗帜。9月初,由中华环保联合会青少年环境友好行动委员会、江铃汽车股份有限公司、中国汽车报社主办的"JMC轻卡低碳中国行暨全国巡回节油体验营"系列公益活动,在北京收官,作为这次活动的参与者我有幸亲临现场并试驾JMC高端轻卡车型。上车之前,江铃技术人员告诉记者试驾的这辆JMC高端动力轻卡,是江铃汽车汽车高端品质的结晶,也是江铃在今年卡车市场普遍下滑的情况下逆势而上的主打产品,值得一提的     

清秋温暖，毛衣潮配搭

窄暖还寒的清秋季节，针织衫的百搭与雅致，成为这个季节的必备之选。或许是毛衣本身就颇有艺术感，充满着怀旧情结，同时其强大的多功能特性．使得它不仅是熟男休闲时光的选择：也是打造绅士魅力的气势单品j更是用情怀在诉说一段属于秋天的故事。     

林徽因的私人派对

如果要让我在秋季之外再选择一个喜欢的季节，那就是眼下正当时的春季。而4月又是这个短暂的季节中我最喜欢的月份。至于原因，除了这是国内每年玩艇季的开端和行业活动第一个高潮期之外，另一个便是百年前那位美女加才女林徽因所作的《你是人间四月天》。     

追求“台”后的安宁

每年的7到9月是西北太平洋传统意义上的台风季节,也是台风光顾广东最频繁的月份。每年这个时节及前后延伸数月,各种防范准备、全面部署与扫尾工作接踵而至。2013年的台风季,因为有了中心风力达14级的超强台风"尤特"的加入,险情应急等级瞬间提升。对于年年此时战斗在第一线的海事部门来讲,台风就是他们宿命里的敌人。每到这个季节,他们都在不断地拷问自己:防范到位不到位?措施得力不得力?救援及时不及时?其实,这些问题不仅仅是看组织了     

基于熵风险度量的混合期望效用模型研究

论文在期望效用模型的基础上,引入熵对不确定性风险的度量,形成了基于熵风险度量的混合决策准则,对期望效用模型进行了改进,并用改进后的模型解释了“共同比率效应”.表明改进后的模型能使决策行动的风险度量与决策者的偏好相容,从方法上降低了决策风险.     

自回归求和移动平均乘积季节模型在西安地区出生缺陷预测中的应用

目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测西安市出生缺陷的发生率。方法利用2009年10月至2015年8月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据构建ARIMA乘积季节模型,同时利用2015年9月至12月实际出生缺陷发生率与模型拟合数据进行比较,评价模型的预测性能,并预测西安市2016年的出生缺陷发生率。结果西安市出生缺陷的发生率具有一定的趋势及季节性,建立了ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型,利用2015年9月至12月拟合值与实际出生缺陷发生率比较,绝对误差的平均9.5,相对误差的平均0.084,提示ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型具有较佳的预测能力。预测2016年西安市出生缺陷发生率与2015年接近,总体略有抬升,但峰值下降。结论 ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型可用于西安市出生缺陷发生率的预测。