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  • 可以用于波动性的预测,中期预测,准确性教高
  • coinai是一套基于AI的种子应用程序,用于数字货币定量分析,中期预测以及为BANCA社区的二级市场分配资产。 客户可以使用CoinAI对数字代币进行深入分析,并比较不同货币的投资价值和风险。 他们还可以基于人工智能和...
  • 针对中期电力负荷预测, 提出基于贪心核主元回归(GKPCR)、贪心核岭回归(GKRR) 的特征提取建模方法. 通过对核矩阵的稀疏逼近, GKPCR和GKRR两种贪心核特征提取方法旨在寻找特征空间中数据的低维表示, 计算需求低, 适用...
  • 洲智能网络(EUNITE)竞赛电力数据和北美电力数据, 提出一种多因素加法模型, 进行中期电力预测. 考虑到温.度、假期、星期等因素对电力负荷产生不同的影响, 拟合出这些因素与电力负荷之间的映射关系, 相加得到电力.负荷...
  • 2013年中期期货全球展望于预测,从美元到金属再到农产品等。
  • 本文结合实时和预报数据,针对华北地区7.19-2016年暴雨中期预报结果,与暴雨的实际情况进行比较。 我们对暴雨进行中期预报。 大气是一种具有多种起伏现象的介质,通过分析其波动性是研究大气的物理性质和变化的重要...
  • 论文研究-基于LASSO分位数回归的中期电力负荷概率密度预测方法.pdf, 中期电力负荷预测过程中往往会受到多种外界因素(诸如温度、节假日、风力大小等)的不确定性干扰,...
  • pdf文档,中文 来源:华北电力大学学报
  • Flight_predictions_midterm:Lighthouse Labs中期项目,用于飞行预测和建模
  • jena温度预测

    2020-06-19 13:19:17
    中期预测则往往被用来确定下一阶段的资源需求,例如是否需要购买原材料机器设备等.而长期预测更多的出现在公司的策略决定当中,这样的决定经常要考虑市场的机会环境因素以及内部资源等各种因素.明确预测的目标,是长期...

    一、数据分析项目介绍1. 项目背景介绍预测在整个过程中是不可或缺的一部分,它影响我们的重要决策,所以在很多公司或者机构都存在预测模型.从预测的时间跨度来看的话,我们可以将我们的预测模型初步划分为:短期,中期和长期预测 其中短期预测常常用来安排人员调度,交通等;中期预测则往往被用来确定下一阶段的资源需求,例如是否需要购买原材料机器设备等.而长期预测更多的出现在公司的策略决定当中,这样的决定经常要考虑市场的机会环境因素以及内部资源等各种因素.明确预测的目标,是长期预测还是短期预测,是所有的产品预测还是单个产品预测.多久需要进行预测。一旦决定要预测什么,然后就可以针对性的进行数据的收集。一言以蔽之,理解需求。气象温度预测即是气象预测的重点问题,也是难点问题,对社会生产生活实践有着巨大的影响是一项具有挑战性和深远意义的工作。随着气象数据观测技术手段的不断进步,气象数据呈现了爆炸性增长,这给遭遇了发展瓶颈的气象预测技术带来了新的机遇和挑战。针对上述情況,本文基于能够适应海量数据的深度学习的方法.通过实验对比分析的研究方法,对气象温度预测问题进行研究和探索。在本文中介绍了相关的深度学习的模型和气象温度预测的理论,并通过对比实验,证明了深度学习相关模型在气象温度预测上的可行性和对比于浅度神经网络和支持向量机等传统气象温度预测方法的优越性,获得了较好的研究成果。随后,根据上面实验的成果,本文又提出了基于支持向量机模型对深度学习模型进行改进的方法,并且实验证明了该改进算法的有效性和可用性。本文的研究内容为今后深度学习的相关方法在气象温度预测实践技术上的应用和发展提供了一定的理论基础。2.项目的目的和意义这次任务的主要目的是利用历史观测数据和气象模式的预报数据来预报未来24小时的降水。这个问题的难度其实还是挺大的, 在预报时长上算是中短期气象预报。如果没有气象模式的预报结果,那这个任务其实是短时气象预报的核心任务。数千名科学家都曾想方设法研究,称其为973项目都不为过。不过这次有了气象模式的帮助,算是站在巨人肩膀上工作。气象模式发端与1922年理查森开始利用流体运动方程预报天气运动。自1946年冯诺依曼制造第一台计算机后,数值气象预报变成可能。近年来数值气象预报在气象业务中扮演着顶梁柱的决策,成为气象预报不可或缺的判断依据。气象预测是商务贸易、人类生产生活发展进步需要和对气象自然现象的研究和发展的综合产物。通常人们所说的气象预测,用科学的语营来表达的话,即是将大气视为研究的对象,对一定时空范围内的大气运动状况进行预报。气象预测在多个方面的应用都有极大的作用,例如气候监测、干旱监测、灾害性天预测、农业与生产计划、能量工业计划、航空工业、交通以及污染扩散等等。因此,气象预测在社会生产和生活实践中起着非常重要的作用。以宁夏地区为例,宁夏大部分地区属于千旱和半干旱地区,特别是以六盘山区为中心的宁夏南部山区,自然条件较差,雨量较少,天气因素对当地居民的生产生活影响极大。因此对宁夏南 部山区未来一定时段内的气温状况做出预测,以便气象工作者及时预知和处理气象问题,有着重要意义。与此同时,由于气象变化是一个极其复杂的过程,气象预测又一个具有挑战性的任务,需要多个学科的专业知识和实践技术。气象数据资料分为14大类细分更有几百种小类各种种类 的数据相互关联、相互影响,难以用一个公式函数拟合出来w。而在气象大数据的时代大背景下,随着气象数据观测科学手段的不断进步,多种气象数据呈现了爆炸性增长。原有气象预测的方法,无法完全匹配人们对气象预测的需要,因此亟需新的更加准确的方法进行气象预测。在面对极大数据的挑战和机遇的时候我们寻求一种能够针对大数据更有希望和前景的新的技术和方法。而对比于简单的浅层神经网络模型深度神经网络模型可以提供更高的表达能力。同时,由于深度学习的模型采用逐层无监督预训练的方法将每一层的输入数据映射到新的特征空间中去,有效地減少了参数量,使得模型的学习能力大大增强模型所得特征也更具备表达性。新的挑战同时也是新的机遇,大数据的真正意义不仅仅集中于大体量的数据集,同时也指使用适当的策略来处理所获得的大数据集。大数据催生的深度学习的研究方法与模型配合上一些必要的基本假设模型正好适用于体量飞速增长的气象大数据,将会对气象预测产生无比深远的影响。3.项目所需的技术模块介绍在这个阶段不断优化网络结构
    (1)使用DNN
    (2)使用基于GRU网络基准
    (3)使用RNN stack
    (4)使用双向GRU
    (5)使用一维CNN
    (6)使用一维卷积基和GRU结合循环dropout(recurrent dropout): 循环层中使用 dropout来降低过拟合(RNN的正则化)堆叠循环层(stacking recurrent layers): 提高网络的表示能力(付出更高的计算)双循环层(bidirectional recurrent layer): 将相同的信息以不同的方式展现给网络,提高精度和缓解遗忘的问题。本节将以温度预测问题来刨析这些常用的方法,主要是用传感器采集的温度,气压,湿度等数据,来预测最后一个数据点24小时之后的温度。可以看出这是一个具有时间序列的问题.4. 项目所需数据介绍该问题的数据集是由德国耶拿的马克思 • 普朗克生物地球化学研究所的气象站记录。在这个数据集中,每 10 分钟记录 14 个不同的量(比如气温、气压、湿度、风向等),其中 包含多年的记录。本例仅使用 2009—2016 年的数据。从输出可以看出,共有 420 551 行数据(每行是一个时间步,记录了一个日期和 14 个与天气有关的值),还输出了下列表头。根据输出的图表可以看出,如果根据月份来预测月份的平均温度,这个是可以做到的。因为这个周期性很强,但是如看到后面几天的数据后,我们发现,如何根据前几天的数据来预测后面几天的数据呢? 5.项目功能介绍通过这些数据构建一个模型,然后利用该模型,在输入最近几天的数据,来预测未来24小时的气温。从输出可以看出,共有 420 551 行数据(每行是一个时间步,记录了一个日期和 14 个与天气有关的值),还输出了下列表头。根据输出的图表可以看出,如果根据月份来预测月份的平均温度,这个是可以做到的。因为这个周期性很强。个数据之间的关系,以及相互影响,14个数据对天气,气温,湿度,降水量等的影响。二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍 f=open(fname)data=f.read()lines=data.split(’\n’)header=lines[0].split(’,’)lines=lines[1:]  
    df=pd.read_csv(fname,)temperature=df[‘T (degC)’]pre_10=df.ix[:1440,2]对于csv数据格式用pandas操作 2. 数据分析过程代码和解释说明 首先还是常规的导入库,“numpy”是处理数值计算最为基础的类库,Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化。用“import moduels(模块名字)as XX”的形式,这里是导入整个模块的同时给它取一个别名,因为有些模块名字比较长,用一个缩写的别名代替在下次用到它时就比较方便。  读取一下数据,用“df.head()”语句,来读取数据,括号内我们可以自定义想要查看的数据行数,如果空着则默认查看前五条。运行后如上图,可以知道数据集的列名和所有数据导入成功。  检查数据库中国数据大小,可以显示有420551行数据,分为15列。  检测数据是否有空值,图中显示无空值。数据通过。  用df.dtypes语句检查每个数据类型,显示个数据类型。    用“df.info()”语句,读取数据属性,四个列名后面均显示non-null,即没有空缺数值,不用清理直接分析,同时我们注意到日期数据是整数型,需要转换成时间格式。   用“df.describe()”描述统计,进行判断,来查看每一列的基本统计量,其中“count”为计数,“mean”为平均值,“std”为样本值的标准差,“min”为最小值,“max”为最大值,“50%”为中位数,“25%”为25分位,“75%”为75分位,。从上面数据我们可以看出,平均数=36,中位数=27,平均数大于中位数,右偏分布。   比较大气压强与各个数据之间的关系,两两相比。     根据前一节关于基础的模型介绍,这里我们看到,用了Dense深度学习模型的方法,无法达到之前常识预测的模型精度,主要原因: - 数据打散成单独的节点 - 删除了时间的概念,忽略其中的因果关系这里使用循环网络来做,这里使用的GRU层,与上次提到的LSTM层的工作原理是一样的。但是GRU网络层做了一些简化: - 计算代价更低 - 表示能力略有不足,具体模型如下:    结果有了一定的效果,比常识的基准要好一些,比仅仅使用Dense的机器学习网络也要好。证明了循环网络与序列展平的密集网络相比在这种任务上的优势。  绘制温度时间序列图  问题的详细定义, - 给定过去lookback = 720 ,(五天的数据) - 预测delay=144个时间之后的温度,(未来24小时之后的数据) - steps=6,采样频率是每个小时的数据点需要预处理数据的操作: - 对数据进行标准化,这里使用200000个时间作为训练数据 - 计算均值和标准差 - 将每个时间序列减去其平均值,然后除以其标准差。     对每个时间步应该使用相同的 dropout 掩码 - dropout mask,相同模式的舍弃单元 - 而不是让 dropout 掩码随着时间步的增加而随机变化 - 将不随时间变化的 dropout 掩码应用于层的内部循环激活(叫作循环 dropout 掩码,Keras中的正确使用方法: Keras的每个循环层都有两个与 dropout 相关的参数: -一个是 dropout,它是一个浮点数,指定该层输入单元的 dropout 比率; - 另一个是 recurrent_dropout,指定循环单元的 dropout 比率。因为使用 dropout正则化的网络总是需要更长的时间才能完全收敛,所以网络训练轮次增加为原来的 2 倍。  循环层堆叠模型不再过拟合,但似乎遇到了性能瓶颈,所以我们应该考虑增加网络容量。增加网络容量的通常做法是增加每层单元数或增加层数。循环层堆叠(recurrent layer stacking)是构建更加强大的循环网络的经典方法,目前谷歌翻译算法就是 7 个大型LSTM 层的堆叠——这个架构很大。 记得在keras堆叠的中要加入一个参数return_sequences=Ture。添加一层的确对结果有所改进,但并不显著,主要可以得出如下结论: - 过拟合不严重,仍然可以增大层数,但是这样计算成本增加 - 添加一层后模型并没有显著提高,说明提高网络层数的回报不大。 这里根据一个温度的连续性,那就是利用温度变化的周期性,通过前一天的温度等于现在的温度。使用平均绝对误差(MAE)指标来评估。 这里通过计算获得MAE为0.289699,这个数据是标准化之后的数据,需要转换成真实温度误差,这里可以乘上标准差std值即可。计算的温度误差是:2.564°。   这里建立一个小型的密集连接网络,这样来尝试使用模型简单且低计算代价的模型。这样做的目的: - 与之前的基准做对比 - 在模型空间(即假设空间)中搜索解决方案 - 可能无法学到简单且性能良好的基准方法 - 无法找到简单问题的简单解决方案的具体的模型如下: - 将数据展平 - 创建一个 Dense 层 32维 + relu - 创建一个Dense 层 1维数据:没有激活函数,因为这里就是要回归到一个具体的数值  从这次的数据来看,最后的精度不理想都在0.3以上,比之前常识预测的模型精度还要低。所以可以看出使用该模型效果并不理想,而且也证明了想要超过常识的模型也绝非容易。 需要考虑使用其它模型进行改进。  双向RNN正是利用这个想法来提高正序RNN的性能。它从两个方向查看数据,从而得到更加丰富的表示,并捕捉到仅使用正序RNN时可能忽略的一些模式 在 Keras 中将一个双向RNN实例化,我们需要使用 Bidirectional层,它的第一个参数 是一个循环层实例。Bidirectional 对这个循环层创建了第二个单独实例,然后使用一个实例 按正序处理输入序列,另一个实例按逆序处理输入序列model.add(layers.Bidirectional(layers.LSTM(32)))  这个模型的表现与普通 GRU 层差不多一样好。其原因很容易理解:所有的预测能力肯定都 来自于正序的那一半网络,因为我们已经知道,逆序的那一半在这个任务上的表现非常糟糕(本例同样是因为,最近的数据比久远的数据更加重要)双向RNN 如果在序列数据中最近的数据比序列开头包含更多的信息,那么这种方法的效果就不明显  取出我们要分析的温度和日期数据y1 = df_milano[‘temp’]x1 = df_milano[‘day’] # print(df_milano)# 把日期数据转换成 datetime 的格式day_milano = [parser.parse(x) for x in x1]print(day_milano) # 调用 subplot 函数, fig 是图像对象,ax 是坐标轴对象fig, ax = plt.subplots() # 调整x轴坐标刻度,使其旋转70度,方便查看plt.xticks(rotation=70) # 设定时间的格式hours = mdates.DateFormatter(’%H:%M’)print(hours) # 画出图像,day_milano是X轴数据,y1是Y轴数据,‘r’代表的是’red’ 红色plt.plot(day_milano ,y1, ‘r’)plt.show()  把日期从 string 类型转化为标准的 datetime 类型day_ravenna = [parser.parse(x) for x in x1]day_faenza = [parser.parse(x) for x in x2]day_cesena = [parser.parse(x) for x in x3]day_milano = [parser.parse(x) for x in x4]day_asti = [parser.parse(x) for x in x5]day_torino = [parser.parse(x) for x in x6] # 调用 subplots() 函数,重新定义 fig, ax 变量fig, ax = plt.subplots()plt.xticks(rotation=70) hours = mdates.DateFormatter(’%H:%M’)ax.xaxis.set_major_formatter(hours) #这里需要画出三根线,所以需要三组参数, 'g’代表’green’plt.plot(day_ravenna,y1,‘r’,day_faenza,y2,‘r’,day_cesena,y3,‘r’)plt.plot(day_milano,y4,‘g’,day_asti,y5,‘g’,day_torino,y6,‘g’)plt.show()三、数据分析结果评估使用一个天气时间序列数据集,它由德国耶拿的马克思 • 普朗克生物地球化学研究所的气象站记录。目的是给定一些数据,预测24小时之后的气温。在这个数据集中,每 10 分钟记录 14 个不同的量(比如气温、气压、湿度、风向等),其中包含多年的记录。这是2009-2016年的数据。可以看到,这些天气数据很有周期性。在同一时间内,温、气压、湿度、风向等的单位都不一样。为了让机器更高效地学习,需要对它们正则化处理,我们可以知道,天气温度的预测问题是严格按照时间序列的。这让我们想到,可以要循环RNN层来训练模型来提高精度。我们使用GRU循环层,可以简单理解GRU是LSTM的简化版,这可以缩短运算时间,同时为了抑制过拟合,我们加上循环层特有的外部Dropout和内部循环Dropout,循环的Dropout比较特殊,这里不详细介绍,需要深入了解的可以自行搜索。这里就简要提下:每个循环层都有两个与 dropout 相关的参数,对每个时间步使用相同的 dropout 掩码,而不是让 dropout 掩码随着时间步的增加而随机变化。同时,特别注意,因为使用 dropout正则化的网络总是需要更长的时间才能完全收敛,所以网络训练轮次增加为原来的 2 倍。最后得到实验所有结果四、总结本文中,演示了基于文章收集的数据如何使用线性回归机器学习算法来预测未来的平均天气温度。在本文中,演示了如何使用线性回归机器学习算法来预测未来的平均天气温度,基于文章收集的数据。 演示了如何使用statsmodels库来根据合理的统计方法选择具有统计显着性的预测指标。 然后,利用这些信息来拟合基于Scikit-Learn的LinearRegression类的训练子集的预测模型。 然后使用这个拟合的模型,可以根据测试子集的输入预测预期值,并评估预测的准确性。气象温度预测即是气象预测的重点问题,也是难点问题,对社会生产生活实践有着巨大的影响是一项具有挑战性和深远意义的工作。随着气象数据观测技术手段的不断进步,气象数据呈现了爆炸性增长,这给遭遇了发展瓶颈的气象预测技术带来了新的机遇和挑战。针对上述情況,本文基于能够适应海量数据的深度学习的方法.通过实验对比分析的研究方法,对气象温度预测问题进行研究和探索。在本文中介绍了相关的深度学习的模型和气象温度预测的理论,并通过对比实验,证明了深度学习相关模型在气象温度预测上的可行性和对比于浅度神经网络和支持向量机等传统气象温度预测方法的优越性,获得了较好的研究成果。随后,根据上面实验的成果,本文又提出了基于支持向量机模型对深度学习模型进行改进的方法,并且实验证明了该改进算法的有效性和可用性。本文的研究内容为今后深度学习的相关方法在气象温度预测实践技术上的应用和发展提供了一定的理论基础。

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  • 第19章 人口预测

    2015-05-29 15:51:00
    《人口原理概论》第19章 人口预测 ...人口预测从不同角度可分为若干类别: 1、按照预测时间,可分为短期预测、中期预测、长期预测。短期预测一般是指一年内的人口预测;中期预测一般是指五年左右的人...

    《人口原理概论》第19章 人口预测

    一、人口预测的涵义和意义
    (一)人口预测的涵义和分类
    人口预测是根据一个国家或地区现有的人口状况,并考虑社会经济条件和人口政策因素对人口发展趋势的影响,用测算的方法来取得未来人口状况的资料。人口预测从不同角度可分为若干类别:
    1、按照预测时间,可分为短期预测、中期预测、长期预测。短期预测一般是指一年内的人口预测;中期预测一般是指五年左右的人口预测;长期预测一般是指十年以上的人口预测。
    2、按照预测范围,可分为宏观预测、中观预测、微观预测。宏观预测一般是指全国范围的人口预测;中预测一般是指地区或部门的人口预测;微观预测一般是指基层单位的人口预测。
    3、按照预测性质,可分为综合性预测、专业性预测。综合性预测一般是指对人口数量和人口素质等各方面进行多项预测;专业性预测一般是指对人口现象的某一方面进行单项预测。
    (二)人口预测的重要意义
    人口预测是国民经济预测的重要内容,它对于制定合理的人口计划和国民经济计划,具有重要的意义。
    1、人口预测是制定人口规划的重要依据。人口规划和人口预测都是对未来人口状况的研究和描述,但是人口预测不等于人口规划。人口预测只是对未来人口状况的科学推算和预料,而人口规划是有领导有组织地准备实施的工作目标。人口预测不要求必须落实,没有强制性;而人口规划则要求必须落实,具有强制性。因此,人口预测是制定人口规划的基础。没有科学的人口预测,便不可能有科学的人口规划。
    2、人口预测是国民经济预测的重要内容。国民经济预测不仅包括经济总量指标预测,而且包括经济人均指标预测,如人均国民生产总值预测、人均粮食占有量预测、人均土地资源预测、人均住房面积预测、全员劳动生产率预测等。人均经济指标预测,能更准确地反映一个国家或地区未来的经济发展水平,应用范围较广,而人均经济指标是由经济总量指标与人口数量指标之比计算得出的。因此,人口预测在国民经济总体预测中,占有十分重要的地位。
    3、人口预测是制定经济发展战略的重要手段。我国本世纪末的经济发展战略包括两方面:一方面是
    国民生产总值比1980年翻两番,另一方面是人口控制在12亿之内,人均生活水平达到小康水平。这是相辅相成的两方面:只有在人口控制在12亿之内,人均生活水平才能达到小康水平;而如果人口突破12亿,达到15亿或以上,那么,人均国民生产总值就不能达到小康水平。这里12亿人口的预测是否准确,关系到我国分三步走的经济发展战略能否如期实现。因此,人口预测是经济发展战略不可缺少的重要前提。
    二、人口预测依据的规律
    人口发展变化是有一定规律的,人口预测只有依据这些规律,才能得出切合实际的预测结果。这
    些规律主要有:
    (一)人口年龄变动的规律性
    人的年龄随着时间的推移,按照每年增长一岁的规律不断增长。一个国家或一个地区人口数量的变化,是与人口年龄有十分密切的关系的。一定年龄构成的人群形成一定的人口态势,大体分为年轻人口型、成年人口型、老年人口型三种态势。人口态势一经形成,就不能在短时期内改变。例如,1963年曾是我国人口生育率的高峰,因此,25年后的1988年也是我国人口生育率的高峰,预测2013年必然又是我国人口生育率的高峰。
    (二)人口变动诸因素内部联系的规律性
    人口数量变化来自两个方面:一是出生和死亡,即人口自然变动;二是迁入和迁出,即人口机械变动。就世界范围来说,人口数量变动,完全取决于人口自然变动;就大多数国家来说,人口迁入和迁出大体相当,或数量差额很小,也基本上取决于人口自然变动;而就少数国家来说,人口迁移数量较大,或迁出迁入差额很大,则人口变动取决于人口自然变动和机械变动两大因素。
    (三)人口变动诸因素的动态规律性
    人口出生率、死亡率及其变化,不仅与人口的自然生理状态有关,而且与社会经济发展有关;人口的迁移数量,更是直接受政治经济因素的影响。研究这些因素对人口变动的影响程度,就可以间接推测出各种人口变动因素发展趋势和可能有的水平。
    三、人口预测的内容及指标
    (一)人口出生率预测
    人口出生率就是指出生人数与人口总数之比。要预测出生率,首要的是预测出生数。出生人数取决于两个因素:一是预测期育龄妇女的人数,二是预测期育龄妇女的生育率,即一年内平均每千名育龄妇女生育的婴儿数。公式是:
    预测期出生人数 = 预测期育龄妇女人数 × 预测期育龄妇女平均生育率
    但实际上,不同年龄妇女生育率是不一样的,并且在计划期间内各个年龄育龄妇女的比例也是变动的。因此,要准确地预测人口出生数 ,应该分别确定预测期各个年龄组育龄妇女的生育率。其公式是:
    预测期某年龄组育龄妇女的生育率 = 该年龄组育龄妇女全年生育婴儿数 ÷ 预测期该年龄组育龄妇女人数 × 1000‰
    由于育龄妇女人数是不断变化的,因此还得用年龄移算法来确定预测期育龄妇女人数。比如,根据1983年25岁的妇女人数,考虑未来时期死亡率的变动,便可推算出1988年30岁的妇女人数。各年龄组如此逐年推算,就可以确定预测所要求的任何一年各年龄组的妇女人数。这样,把各年龄组的生育率分别与预测的各年龄组妇女人数相乘之积,就等于这个年龄组妇女预测生育的婴儿数 。再将育龄妇女中所有各年龄组妇女的预测生育数相加,所得之和就是预测期的人口出生数。而出生人数与人口总数之比,便是人口出生率预测结果。
    (二)人口死亡率预测
    人口死亡率就是死亡人数与人口总数之比。影响人口死亡率的因素是多方面的,只有对这些因素进行综合考查,才能较为准确地确定死亡率水平。一般来说,可以根据死亡率的历史资料加以科学分析,并且考虑预测期经济政治的发展、生活水平的提高、医疗保健事业的加强、人口老龄化的程度等等因素,综合起来加以确定。在社会主义条件大下,人口死亡率下降一定水平之后,趋于稳定。因此,确定预测期人口死亡率,可不考虑各年龄组的差异,而按一般情况直接进行计算,其公式为:
    预测期人口死亡率 = 预测期人口死亡数 ÷ 预测期人口总数 × 1000‰。
    (三)人口总数预测
    人口总数的变动是人口自然变动和人口机械变动的结果,因此,人口总数预测公式是:
    预测年末人口总数 = 预测年初人口总数 + 预测年内出生人数 - 预测年内死亡人数 + 预测年内迁入人数 - 预测年内迁出人数。
    预测年初人口总数,在预测的第一年里,可以直接取上年年末人口数。在预测的第二年及以后各年年初人口总数时,也可用上年年末人口数。
    (四)人口性别及年龄构成预测
    人口性别及年龄构成状况,同人口出生和死亡现象密切相关,与社会经济,文教卫生、国防建设紧密相连。研究人口性别及年龄构成预测,有着十分重要的意义。男女性别比重,国际上一般的惯例是按男0、515:女0、485的比重计算。因此,某一性别的婴儿出生人数公式为:
    男婴出生人数 = 总出生人数 × 0、515
    女婴出生人数 = 总出生人数 × 0、485
    由于在新生婴儿中,有的在年末以前死掉,所以,年末尚存活的婴儿数为:
    年末零岁组男(女)婴儿数 = 男(女)婴儿出生人数 × 出生当年存活率。
    这样,各性别的年龄构成,便可以用年龄移算法求得。(下面详述)
    四、人口预测的方法
    人口预测的方法,是在认识人口发展变化的客观规律和人口变量特征及内在联系的基础上,运用建立数学模型的方法进行预算和推测。人口预测的前提条件,是必须通晓熟悉人口现状,充分考虑影响人口变动的各个因素及其参数,如生育和死亡方面常用参数,以保证预测的质量。具体方法:
    (一)年龄移算法
    年龄移算法,是指以某年的各年龄组人数为基础,按照各年龄组的存活率,逐年推算各年人数的一种计算方法。因为各年龄组男女存活率存在着差异,因此,在运用年龄移算法时,一般把男女分别进行推算。现假设已知各年龄组妇女存活率,并有1984年年初17-24岁组妇女人口资料。那么,推算1984年以后各年年初妇女人数如下表(表19-1):

    表19-1 未来时期各年龄组妇女人数推算
    ————————————————————————————————————————
    年 岁 存活率% 1984年 1985年 1986年 1987年 1987年
    ————————————————————————————————————————
    17 0、999613 1181
    18 0、999584 1218 1181
    19 0、999482 1159 1217 1181
    20 1、000000 1075 1158 1216 1180
    21 0、999714 1059 1075 1158 1216 1180
    22 0、999413 950 1059 1075 1157 1216
    23 0、999484 816 950 1058 1074 1156
    24 0、999571 799 816 949 1057 1073
    ————————————————————————————————————————

    年龄移算法的计算方法是:用某岁存活率乘以某年初某岁人数,得次年初比该岁大一岁的人数。以上表为例,用18岁妇女存活率0、999584乘以1984年年初18岁组妇女人数1218人,则得1985年年初19岁组妇女人数1217人。同样方法,用19岁妇女存活率0、999482乘以1985年年初19岁组妇女人数1217人,则得1986年年初20岁组妇女人数1216人。以此类推,便可求得未来各年的各年龄组妇女人数。然后,把同一年的各年龄组妇女人数相加,即可求各年妇女人口总数。
    (二)实际生育率法
    实际生育率法是以某年全部育龄妇女的实际生育率为依据,并假定在预测期内这种生育率不发生变化而进行的测算方法。育龄妇女的实际生育率可分为一般生育率和年龄别生育率两种情况,因此,测算未来出生人数,可按一般生育率进行,也可按年龄别生育率进行。
    1、按一般生育率预测出生人数。其公式为:
    预计出生人数 = 按年龄移算法推得的育龄妇女人数 × 一般生育率
    例如,已知某地1984年的一般生育率为93、15‰和1985年至1988年的育龄妇女人数,则出生人数如下表:

    表19-2 某地出生人数预测
    -------------------------------——————————————————————
    年 份 育龄妇女人数 一般生育率‰ 预计出生人数
    ——————————————————————————————————————
    1985 27615 93、15 2572
    1986 26346 93、15 2454
    1987 25032 93、15 2332
    1988 24708 93、15 2302
    ——————————————————————————————————————

    (三)修正生育率法
    修正生育率法,就是对实际生育率加以必要调整,以使其满足某种政策期望要求的预测方法。这是因为,预测的目的在于科学地认识未来,而不是消极地承认未来。因此,对实际生育率有必要进行修正,以符合国情和政策的要求。应用修正生育率法预测,有两个步骤:一是按政策期望,即平均每个妇女一生只生育一个孩子(或1、5个孩子),对实际生育率进行修正。二是用修正生育率乘各年龄育龄妇女人数,即得预测出生人数。
    (四)标准生育率法
    标准生育率,是考虑到由于实行计划生育,而使生育水平得到控制这一因素的一种生育率指标。用这种生育率指标进行出生人数预测,就叫做标准生育率法。这种方法是推行计划生育情况下的产物。标准生育率法与实际生育率法相比较,从形式上看,区别只在于生育率的具体数值不同;而从内容上看,则是有本质区别的。实际生育率法是自发生育的产物,而标准生育率法则是有计划有目标地控制人口增长的产物。
    通过以上预测方法,预侧出人口总数后,经过各方面的增减因素调整,结合国家人口发展的方针政策,即可确定最终的人口规划指标。

    (此专著出版于1990、9、25 黑龙江人民出版社,主编王振岳、聂鸣、石永利。获佳木斯市委党校优秀科研成果一等奖,获佳木斯市优秀科研成果二等奖,获黑龙江省党干校系统优秀科研成果三等奖,获中国人口学会优秀科研成果佳作奖,获佳木斯市委宣传部市文联市社联市图书馆优秀科研成果奖。)

    转载于:https://www.cnblogs.com/wzy52413616/p/4538696.html

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  • 利用神经网络neural network对股票收盘价格进行中期预测
  • 建模中的定量预测拟合方法

    千次阅读 2018-08-31 16:25:28
    时间序列预测法可用于短期预测、中期预测和长期预测。 具体分为:  简单时序平均数法: 也称算术平均法。即把若干历史时期的统计数值作为观察值,求出算术平均数作为下期预测值。这种方法基于下列假设:“过去...

    预测、拟合方法门目繁多,包括定性预测和定量预测,此篇主要归纳定量预测。

    时间序列分析

    时序预测法

    时间序列预测法可用于短期预测中期预测长期预测

    具体分为:

     简单时序平均数法:

    也称算术平均法。即把若干历史时期的统计数值作为观察值,求出算术平均数作为下期预测值。这种方法基于下列假设:“过去这样,今后也将这样”,把近期和远期数据等同化和平均化,因此只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势,就不宜采用此法。

      加权序时平均数法 

    就是把各个时期的历史数据按近期和远期影响程度进行加权,求出平均值,作为下期预测值。

      简单移动平均法 

    就是相继移动计算若干时期的算术平均数作为下期预测值。

      加权移动平均法 

    即将简单移动平均数进行加权计算。在确定权数时,近期观察值的权数应该大些,远期观察值的权数应该小些。

    上述几种方法虽然简便,能迅速求出预测值,但由于没有考虑整个社会经济发展的新动向和其他因素的影响,所以准确性较差。应根据新的情况,对预测结果作必要的修正。

      指数平滑法 

    即根据历史资料的上期实际数和预测值,用指数加权的办法进行预测。此法实质是由内加权移动平均法演变而来的一种方法,优点是只要有上期实际数和上期预测值,就可计算下期的预测值,这样可以节省很多数据和处理数据的时间,减少数据的存储量,方法简便。是国外广泛使用的一种短期预测方法。

      季节趋势预测法 

    根据经济事物每年重复出现的周期性季节变动指数,预测其季节性变动趋势。推算季节性指数可采用不同的方法,常用的方法有季(月)别平均法和移动平均法两种:a.季(月)别平均法。就是把各年度的数值分季(或月)加以平均,除以各年季(或月)的总平均数,得出各季(月)指数。这种方法可以用来分析生产、销售、原材料储备、预计资金周转需要量等方面的经济事物的季节性变动;b.移动平均法。即应用移动平均数计算比例求典型季节指数。


    时序预测模型

    Winters Method—Additive模型

    Winters Method—Muhiplicative模型

    StepAR—逐步自回归模型

    ARMA—自回归滑动平均模型

    ARIMA—自回归积分滑动平均模型

    ARCH—自回归条件异方差模型

    因果关系分析

    1. 插值拟合法

     

    回归分析法

    首先进行主成分分析,做法就是用F1(选取的第一个线性组合,即第一个综合指标)的方差来表达,即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现在F2中,用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0,则称F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四,……,第P个主成分。

    一元线性回归分析——只存在一个自变量和一个因变量,并且二者关系可用直线近似表示。

    一元非线性回归分析——只存在一个自变量和一个因变量,且二者存在非线性关系,一般采用适当的变量替换,使两个新变量成线性回归,再应用最小二乘法求出新变量的线性回归方程,最后还原到原来的变量,即可得到所要求的一元非线性回归方程。即化曲为直的回归问题。

    多重线性回归分析——回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且自变量之间存在线性相关。参数估计通过最小二乘法。

    多元线性回归分析——存在多个自变量和多个(或一个)因变量,且它们之间存在线性关系,参数估计为最小二乘法。

    多元非线性回归分析——存在多个自变量和多个(或一个)因变量,且它们之间存在非线性关系,一般通过化曲为直求解回归方程,常用的非线性模型有:

    1)多项式模型

      

    对方程中的变量作如下变换

     

    则原方程变为

      

    就可用线性模型的方法处理。

    2)指数模型

    方程两边取对数得:

     

     

    则可得线性方程

    3)幂函数模型:

    方程两边取对数得

    令 

     

    则幂函数模型就变为线性模型

    4)成长曲线模型

    成长曲线模型在经济、教育和心理研究中都非常有用,其数学表达式为:

    令 

      

    它就转化为线性模型: 

     

    其他回归方法

     

    最后必须指出:各种回归方程的适用范围,一般只局限于原来观测数据的变动范围,而不能随意外推.在必须进行外推的情况下,也要十分小心,一定要在实际中对所得结果进行检验,看是否合理.常用的检验方法有:

    拟合优度检验:记TTS为总离差平方和,ESS为回归平方和,RSS为剩余平方和;则R^2=ESS/TSS。

    方程的显著性检验(F检验):即检验模型中回归系数bj是否显著不为零,可提出如下原假设与备择假设h0和h1。h0为bj的系数全为零,h1为bj的系数不全为零。在原假设h0成立的条件下,统计量F=(ESS/k)/{RSS/(n-k-1)}。服从自由度为(k,n-k-1)的F分布。给定显著性水平a可得到临界值Fa,由样本求出统计量F的数值,通过F>Fa或F<=Fa,来拒绝或接受原假设h0,以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。

    变量的显著性检验(t检验):方程的总体线性关系显著,不等于每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的,因此必须对每个解释变量进行显著性检验,以决定是否作为解释变量被保留在模型中,而这一检验是由对变量的t检验完成的。
    t检验也同样设计原假设与备择假设h0和h1,给定显著性水平a,达到临界值,由样本求出统计量t的数值通过大小关系来拒绝或接受原假设h0,从而判定对应的解释变量是否应包括在模型中。

    置信区间:参数的置信区间用来考察在一次抽样中所估计的参数距离参数的真实值有多近,在变量的显著性检验中已经知道,

    容易推出,在(1-a)的置信水平下,b(贝塔)的置信区间是,其中为显著性水平,阿尔法自由度为n-k-1的临界值。

    灰色预测GM(1,1)

    神经网络

    BP神经网络非线性函数拟合

    GRNN(广义回归神经网络)

    SVM回归预测分析

    SVM的信息粒化时序回归预测

    自组织竞争网络(模式分类、预测)

    灰色神经网络预测

     

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  • 序言 背景:随着城市的发展和人口的聚集,公共交通旅行问题变...基于预测的时间范围,客流预测可以大致分为三类:长期预测,中期预测和短期预测。中期和长期客流预测通常具有未来3到15年的预测范围,而短期客流预...

    序言

        背景:随着城市的发展和人口的聚集,公共交通旅行问题变得越来越重要。城市交通由于其大容量、高速度和安全性等各种问题交错已成为目前所要研究的热门放心。近年来,城市交通发展迅速,但在追求大众“优质”出行的过程中,诸如交通拥堵、交通不便等问题亟待解决。基于预测的时间范围,客流预测可以大致分为三类:长期预测,中期预测和短期预测。中期和长期客流预测通常具有未来3到15年的预测范围,而短期客流预测通常具有下一周或一个月的预测范围。对城市客流的研究是城市交通规划、运营和安全防护的重要方面。短期客流预测可用于优化线路和客流组织,为运营商提供预警和多方决策,进一步提高城市的科学管理水平,对于安全和操作具有实际重要性。该预测可以为先进的客流控制和诱导方法提供证据,该方法可以防止拥塞,践踏和其他安全事故。因此,准确预测短期客流量具有重要意义。

          方法:递归神经网络(RNN)引入了序列的概念,这使它们能够更好地处理时间序列数据。RNN在自然语言处理(NLP)领域(例如机器翻译和语音识别)取得了显著成果。但是,由于RNN中的“梯度消失”问题,Hochreiter&Schmidhuber于1997年提出了一种改进的RNN网络,即长短期记忆(LSTM)神经网络,该网络为网络增加了“门”结构。 RNN网络结构可以使用“忘记门”和“输出门”来缓解消失的梯度问题,这可以使信息有选择地通过。与传统的RNN不同,LSTM神经网络非常适合从经验中学习,在所有的类似工作中显示LSTM神经网络适合于短时间客流预测。大家有好的方法可以去尝试,或者找我交流实现(Q525894654)。当然,在LSTM基础上进行改进或者采用线性模型同样可以做到很好的短期预测,但是本篇博客的目的就是为了复习和实现LSTM方法的简单应用。

    代码实现

    话不多说上代码

    import numpy
    import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas
    import math
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense
    from keras.layers import LSTM
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    from sklearn.metrics import mean_squared_error
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    
    # 读取数据
    dataframe = pandas.read_csv('passengers.csv', usecols=[1], engine='python', skipfooter=3)
    dataset = dataframe.values
    dataset = dataset.astype('float32')
    
    numpy.random.seed(7)
    def create_dataset(dataset, look_back=1):
      dataX, dataY = [], []
      for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), 0]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
      return numpy.array(dataX), numpy.array(dataY)
    
    # 分割数据
    train_size = int(len(dataset) * 0.67)
    test_size = len(dataset) - train_size
    train, test = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:]
    
    #设置数据输入形式
    look_back = 1
    trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
    testX, testY = create_dataset(test, look_back)
    trainX = numpy.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1]))
    testX = numpy.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1]))
    
    # LSTM
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(4, input_dim=look_back))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    model.fit(trainX, trainY, nb_epoch=50, batch_size=1, verbose=2)
    
    # 预测
    trainPredict = model.predict(trainX)
    testPredict = model.predict(testX)
    
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
    dataset = scaler.fit_transform(dataset)
    # invert predictions
    trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
    trainY = scaler.inverse_transform([trainY])
    testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
    testY = scaler.inverse_transform([testY])
    trainScore = math.sqrt(mean_squared_error(trainY[0], trainPredict[:,0]))
    print('Train Score: %.2f RMSE' % (trainScore))
    testScore = math.sqrt(mean_squared_error(testY[0], testPredict[:,0]))
    print('Test Score: %.2f RMSE' % (testScore))
    trainPredictPlot = numpy.empty_like(dataset)
    trainPredictPlot[:, :] = numpy.nan
    trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict# shift train predictions for plotting
    trainPredictPlot = numpy.empty_like(dataset)
    trainPredictPlot[:, :] = numpy.nan
    trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict
    #画图
    testPredictPlot = numpy.empty_like(dataset)
    testPredictPlot[:, :] = numpy.nan
    testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(dataset)-1, :] = testPredict
    
    plt.plot(scaler.inverse_transform(dataset))
    plt.plot(trainPredictPlot)
    plt.plot(testPredictPlot)
    plt.show()
    

    数据为网上随便爬取的某地铁5个月人流量统计;其预测结果如图所示:蓝色为真实值,黄色为训练值,绿色为预测值,可能训练次数太少,所以其训练的预测值并不是很好,拟合程度不高,其测试集RMSE为2.56,还是比较大的,也可能获取的数据有中断导致。

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空空如也

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