基于时间序列arma模型的分析【实用文档】doc.doc
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1、基于时间序列arma模型的分析【实用文档】doc文档可直接使用可编辑,欢迎下载针对乳制品月产量数据的时间序列分析摘要:随着经济的发展,乳制品产业对国民健康水平的影响逐渐加大。该文从乳制品行业月产量的角度出发,采用时间序列数据分析方法,对我国自1990年至2010年以来的乳制品行业月产量进行了建模分析,并在得到模型后对其进行了预测。从分析结果来看,我国的乳制品产量在200年发生突变,特定的月份也会对其产生影响,并且在不同的时间,影响会发生变化。关键词:乳制品;月份特征;产量突变;产量预测;背景:纵观自1949年发展至今,整个行业可以分为四个发展阶段:1、缓慢发展阶段(14197):这段时期,我国
2、乳产业受国家经济状况制约发展缓慢。2、迅速扩张阶段(1978199):由于开始实行多种所有制进行奶牛饲养与奶制品加工,原奶与乳品的产量、种类、质量都有明显的提高3、结构调整阶段(199398):1993年开始,乳品供给增长明显快于消费增长速度,产能出现比较严重的过剩,乳粉出现滞积,部分乳品企业发展艰难。4、高速增长阶段(1999至今):99年起,乳制品产业经过产品结构大力调整,经济效益明显提高,随着消费需求的迅速增长,乳制品产量也连年增长,乳产业已经从一个传统产业摇身一变成为一个朝阳产业。从市场格局上看,乳制品企业可以分为4类:1、以伊利、蒙牛为代表的全国性企业;2、以光明、三鹿、维维等为代表
3、的区域性企业;、以北京三元、济南佳宝为代表的本省省会企业;4、以雀巢为代表的外资企业.在行业中,企业之间的竞争非常激烈,特别地,在近十年中市场竞争引起了市场格局的极大改变。本文将选取1993年1月起到2010年6月的月产量数据进行时间序列分析,尝试建立该时序的时间序列模型及其详细的建立过程,并对模型结果给出必要的经济意义解释。建立模型过程:1、建模过程使用eis软件,将190年月到20年6月总计246个月度数据输入eiws中,t即是产量月度序列,现作出散点图如下:通过观察上图,认为不同时间下的Y的数值差异过大,并且波动程度也差别过大,故先将序列作取对数处理,作出散点图如下:通过观察上图,认为该
4、序列是一个典型的结构突变的过程,突变位置始于2003年12月。故需要加入突变虚拟变量进行检测。从图中我们观察到,突变过程精确来说应属于渐进式的突变,但在突变区间内只有3个月份,相对于20多个月份来说可以忽略,故在选择突变类型时认为是水平突变,即从23年2月开始水平突变.由于不知是否存在斜率突变,故我们一齐将水平突变变量与斜率突变变量加入检验。、即建立模型:,检验结果如下:VariabeoefficintStd. t-StatiicProb。C。4300344219.41100.00REND(1989M2)06800。00035727.440.00DL2760610.06174433.26.00
5、00DL*TREND(2032)002085。0181。3340。091R-suar0。91355Man dependent var2。554138AjtedR-suaed0.81123S。D pede va1.63146S.oregresso0.2148Akakeinciton0136897umred esi15861cwarz crterion-0。0789g lkelihood。83828Hannanunn cite.-。1346F-taistc4245。683Dubi-Waonstat0.838ro(-tatitic)0。00000可以看到,常数项、时间趋势项及水平突变三个变量均显著,
6、而斜率突变并不显著。故我们将其舍去,接着用模型再做一次回归:现在可以看出,三个变量均显著。即现在认为我们正确的加入趋势项和水平突变变量。3、考虑到OGY是一个月度数据,并且从散点图上也可以明显观察到存在着季节特征,故我们为了研究其十二个月的特征,我们继续加入11个虚拟变量(当月份为i时等于1,否则为)继续回归,结果如下:可以看到,只有d1 ,2 ,三个月度变量在的水平下是显著的,所以我们剔除不显著变量再回归一次:现在得到的这个模型,常数项、趋势项、水平突变变量及月度变量均显著。4、所以接下来我们要讨论的就是这个突变过程究竟是随机趋势过程还是趋势平稳过程,所以我们将采用Perro检验进行检验,即
7、我们用该模型退势后的残差序列进行单位根检验:突变点在20年1月,即大概在整个序列的2/的位置,根据Perron检验表查得在%水平下临界值应位于70-376之间,故我们明显可以拒绝原假设即认为该残差序列是一个平稳过程,即LGY是一个趋势平稳序列。所以,当确定O是一个可以避免很多诸如虚假回归等问题的趋势平稳序列后,我们可以放心继续修正模型。5、现在,我们开始研究模型中是否存在AMA成分,故作出GY退势后的残差序列的自相关偏相关图如下:从图中可以看到,残差序列是一个平稳的ARM过程,可能存在A(1)、R()、A(1)、A(2)、MA(),故我们继续将这五个RM成分加入模型中:发现常数项开始不显著,A
8、R(3)显著性并不好,MA(3)很不显著,但由于常数项并非关键成分,故我们将其剔除继续尝试:现在,A(3)与M()的显著性在5的水平下完全可以拒绝,故我们将其剔除,余下变量即模型:继续回归:可以看到,现在的模型中,加入的AA成分都显著,接下来我们看看残差序列的自相关与偏相关图:从图中,我们观察到该模型的残差序列已经接近白噪声,即我们认为我们已经加入了正确的RMA成分。所以现在的模型为;其中是白噪声。从回归结果中我们可以看出,无论是系数的显著性,还是模型的拟合度,都令人满意。另外经过检验,没有发现有异方差、序列相关、多重共线性等问题的存在。6、 模型的最终调整:经过尝试预测,我们发现一个不容忽视
9、的问题,即往往月的产量往往被低估,而6月份的产量的季节特征似乎又消失了,故我们怀疑是否D1的系数在序列后期已发生变化,而同时D是否开始变得不显著。解决方案:所以我们新生成一个DN1序列,D与D1的区别就在于2003年12月前均为0,其余不变;新生成一个序列D_6,在2003年月前,D_与6一样,后期其余均为.我们在原来模型中加入DN1,用D_6代替D进行回归:从结果发现,月度特征果然发生了变化,1月虚拟变量的系数果然需要被调高。102,而6月的季节特征在00年后就不再显著。从而验证了我们的猜想。经过尝试预测检测,没有出现比较异常的拟合值,故认为已经得到目前最好的模型,即:模型解释:经过层层分析
10、,我们得到最后的模型,即使一个带有结构突变、季节虚拟变量、ARMA成分的模型:1、 首先对于时间趋势项t,其系数为017,证明logt是有一个稳定的时间增长趋势,对于其它条件保持不变,下一月的产量相对于本月将增加0。017个百分点(可看做一个增长模型),说明我国的乳产业多年来一直保持向上增长的势头.并且由于log的线性增长,Yt将呈现指数增长。2、 季节虚拟变量、D2、的系数分别为0。258、-0.154、0.95,经过查验资料表明,1月、2月是产奶淡季,这时候奶牛的产量会因为气候因素而降低,但是降低的程度在0年1月以后会减弱;而6月是一个产奶旺季,而且此时社会对乳制品的订单会迅速增加,这反过
11、来也会刺激产量提升,但这个特征会在203年12月以后消失。即在03年以前,保持其他条件不变,1月会降低产量的0.258个百分点,月会降低产量的054个百分点,6月会增加0.095个百分点;在203年12月以后,1月会发生改变,只会降低产量的0。19个百分点,6月份的季节特征会消失。3、 对水平突变变量DL,说明从0年左右开始,乳制品产量出现了一个短时间内的飞跃,这与乳产业经历数年滞积与低迷后发生迅速的行业调整有着紧密的关系。蒙牛企业就是在04年占有的市场份额迅速增加。4、 至于模型预测:1、样本内预测:我们采用静态方法进行样本内预测,下图为预测值和真实值的点线图及误差结果:其中,logY为实际
12、值,ogYF为预测值。我们可以看到,采用样本内静态预测得到的预测值十分接近实际值,误差比较理想。下图是取了反函数得到Y的预测值与真实Y的值:2、接下来我们采用静态预测方法进行样本外一期预测(左序列为预测值,右序列为真实值):预测值为18.通过近一年的真实数据和预测值的比较,我们发现预测值的吻合度还是相当高的,预测误差基本控制在5%以内.通过网上查阅资料,发现21年7月的产量17吨,预测误差为(18417)19=0。7,即。7的预测误差。故可以认为我们得到一个预测效果很好的模型。基于BIM模型制作施工模拟及演示动画的总结李博 关锦鹏一、BIM模型介绍公司拟定于2014年12月25日进行吕梁新城供
13、水一期工程项目的投标,为在投标中展示公司技术实力与施工水平,投标前公司领导决定为该项目制作施工模拟及效果演示动画.该项目模型由Revit软件制作,建模工作早于2014年9月份开始并于2014年11月中旬完成,模型包含净水厂的工艺管道系统、热力系统、排污系统、雨排水系统、自用水系统以及各车间互联管道等,此外还根据土建图纸制作了各车间的简化模型并标示名称。二、 动画制作过程演示动画使用NavisWorks软件制作,于2012年12月15日开始12月21日结束,历时一周。动画内容包括整体鸟瞰和主工艺管道漫游、各管道系统展示、模拟施工演示、设计问题检查等内容.具体制作过程如下:1、对模型中的管道系统及
14、建筑物建立多个选择集,以便渲染及模拟施工时能够快速准确选择对象。2、选择背景颜色并使用Autodesk Rendering为各个选择集中的对象染色,染色完成后对各对象颜色进行调整。3、使用保存视点功能制作漫游动画并导出。4、使用TimeLiner功能制作模拟施工演示动画并导出.5、通过隐藏与显示使不同系统单独显示并截图保存.6、使用Revit软件对模型显示的设计问题进行截图,修改问题后再次截图。7、使用PPT制作图片的演示文稿以及各段视频间的衔接字母的演示文稿并导出动画.8、使用视频合成软件将上述素材合成为一个视频,加背景音乐,加水印.三、动画制作经验总结1、在NavisWorks中建立选择集
15、通常是通过从选择树中选取进行的。选择树中的根目录为Revit文件名称,二级目录为图层名称也即Revit文件中的标高名称。换言之,Revit建模过程中,在某个标高上建立的模型转化到NavisWorks中就必然出现在该标高名称的图层(即选择树根目录)中。NavisWorks图层中的项目名称与Revit建模时对项目的命名名称一致,而选择树则会将同一名称的对象和同一类型的对象归类。根据上述规律,我们在建模时如果将同系统管道与管件命名成相同名称或在指定的标高下建模,在NavisWorks的选择树中则极易选取。如图:2、染色时各对象的颜色选择不建议接近实际,事实上在染色时越背离实际染色后的视觉效果反而越出
16、色。染色时还要注意的问题是对于不需要彰显的对象或背景应尽量降低其存在感,染色时可将其材质统一设置成半透明的白玻璃(如图).对背景进行设置时可能会出现无法改变颜色问题,这需要在Autodesk Rendering对话框中关闭太阳按钮。3、漫游动画制作时保存的视点应力求画面饱满,如若为显示某对象而使得半边屏幕没有内容,制作出动画的视觉效果会大打折扣。如果需要在漫游动画中切换视角可在切换点插入剪辑(如图).在漫游动画的最后建议添加一个重复视点形成一段时间的静态停止,否则动态漫游结束后迅速跳出会使观看者难以适应。4、使用TimeLiner制作模拟施工演示时如工序过于复杂可在微软的Project软件中将
17、施工顺序预先编辑好,之后从数据TimeLiner的对话框中源选项卡导入NavisWorks,如有变动时可在Project中修改再刷新导入的文件即可.TimeLiner制作的施工顺序演示在导出为视频时可能会出现最后一道工序结束立刻跳出,这样会使观看者很难看清最后一道工序的安装内容,为解决这一问题,可在常规施工任务最后添加一项空任务并赋予一定时间如此导出的视频则会在最后有一段停顿时间,如图最后一个新任务即为空任务。5、微软Office2010以上版本的PowerPoint已自带将演示文稿导出为视频的功能,在制作衔接字幕以及图片展示动画时可将制作好的PPT直接另存为视频.制作PPT应注意幻灯片的切换
18、应设置为自动时间根据内容自行定义,单张的幻灯片也需要设定时间否则保存为视频后默认为播放时间为5秒。6、视频合并一般使用格式工厂或狸窝视频转换器,在合并视频时应预先对拟合并的视频进行剪辑,比如TimeLiner中最先出现的对象一般为施工前原有内容通过剪辑可将该部分对象的出现过程跳过使施工模拟更接近现实.四、结束语在NavisWorks的使用过程中常常会令使用者困扰的是Revit模型的粗糙以及模型信息不详细.相当一部分Revit模型的建立很大程度上讲就是为NavisWorks服务的,模型的制作者不可不考虑模型使用的便利性。制作模型也要有一定的前瞻,模型信息的赋予需要仔细考虑以免为后续工作带来不必要
19、的麻烦.本次施工展示动画的制作有成功和经验也有疏漏和失误,现在写下此篇希望能为日后类似工作留下参考和经验。目录摘要11 绪论11。1论文提出的背景11。2课题提出的目的和意义11。3本课题的主要类容22Matlab软件简介23道路路面不平度的描述33.1路面谱及其分类33。2空间频率与时间频率功率谱密度的关系53.3车辆路面不平输入的功率谱密度63。3。1前、后两车轮输入的功率谱密度与互谱密度64悬架系统汽车振动的影响74。1悬架刚度的影响74.2悬架的静挠度84。3非簧载质量84.4相对阻尼比85基于Matlab下半车模型振动仿真分析95.1汽车振动模型的建立原理及基本要求95。1.1建模的
20、基本要求95。1.2仿真模型基本要求:95。1。3建模基本原理105.2车辆振动模型简介105。2。1整车七自由度模型115。2.2双轴车四自由度模型115。2.3单轮二自由度模型125。2.4单轮单自由度模型125。3汽车四自由度动力模型的建立135.3。1四自由度半车模型自由振动方程135。3.2状态空间模型155.3。3随机路面模型的建立185。4半车模型振动仿真195。4。1仿真模型的建立195。5汽车振动影响因素分析215。5.1悬架阻尼系数的影响215。5.2悬架刚度系数的影响245.5。3轮胎刚度系数的影响266结论30致谢31参考文献32Abstract33基于半车模型振动仿真
21、分析 摘要:随着人们生活水平的提高,人们对汽车环境舒适性、安全性性能的要求越来越高.振动对汽车来说是不可避免的,而振动又会影响舒适性和乘车安全性.汽车平顺性又是汽车各项性能中很重要的一个指标,直接影响着汽车的乘坐舒适性,因此对汽车平顺性的研究很有必要.本论文以数学仿真原理为基础,以某车为原型建立了半车四自由度模型,先介绍汽车振动、平顺性的一些基本知识,然后对作影响汽车平顺性 的重要元件及参数做出具体分析,最后建立汽车四自由度模型,直接利用Matlab/Simulink软件可视化功能对此模型进行仿真分析,从而实现汽车平顺性在汽车系统仿真分析研究中简便、快捷。关键词:汽车振动 平顺性 汽车四自由度
22、模型 Matlab/Simulink 仿真分析1 绪论1。1论文提出的背景汽车是一种十分便利的现代化交通工具,给人们的生产和生活提供了很大的方便和帮助,汽车逐渐普及,使汽车的技术快速发展,汽车造型零部件也在不断跟新,汽车的舒适性,安全性,经济性,动力性等等也得到了快速发展和改善。根据中国汽车工业协会统计的数据,2011年中国建成投产的汽车生产基地的产量达2000万辆,汽车工业已成为国民经济的重要支柱。汽车行驶平顺性是指汽车在一般车速行驶时避免振动和冲击保持乘员舒适度的能力,对于货车还包括保持货物在运输过程中完好性的能力。在汽车行驶过程中,如果平顺性较差,驾驶员就会因强烈的振动而迫使降低汽车行驶
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