论文研究-基于小波-NAR神经网络的气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值.pdf,  本文基于小波-NAR神经网络技术,提出气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值的原理与方法,同时采用2000——2014年悉尼日均气温和日降雨量数据,进行气象预测与天气期权估值.结果显示:小波-NAR神经网络因灵活的非线性动态结构较好地反映了气象变化特征,其预测与估值效果优于其他模型;该天气期权价值形成中的非线性特征取决于五种经济效应.科学预测天气和估计天气期权价值,开发天气衍生品,可挖掘天气不确定性的经济价值,弱化其对天气敏感产业的影响.

它提供了通过 ARIMA 和 NAR 模型预测马来西亚 GDP 的详细工作流程。 在此实时脚本中，它利用内置应用程序（计量经济学建模器和神经网络时间序列）生成预测模型。 此外，它还详细阐述了如何调整参数/超参数以获得最佳拟合模型。 在下一个共享中，我将针对每个步骤更详细地描述我的操作。

独立计量区域（DMA）管理是控制城市供水系统水量漏失的有效方法之一，通过对流入或流出这一区域的水量进行计量，对流量，压力的分析来识别泄漏水模式。 针对问题一，利用拉以达法则进行异常值剔除，运用NAR神经网络模型，结合混沌时间序算法优化模型，建立变种神经网络模型，将异常值剔除后的供水量数据输入神经网络训练，得到供水量拟合趋势曲线。查阅各个典型用水模式的相关供水量数据，作出趋势图，并与拟合后的趋势曲线对比，辨识出该DMA分区的典型用水模式为居民生活（小区）模式。 针对问题二，参考国际水协制定的漏失指数（ILI）性能指标，将供水量-压力进行危险等级划分：A-正常，B-一般异常，C-较异常，D-严重异常，E-源头漏损5类。建立DBSCAN聚类模型，利用逆高斯函数对minPts与EPts值进行优化，得到优化SA-DBSCAN模型。将所有数据放入模型中进行分类，得到异常数据和正常数据。通过SA-DBSCAN模型将异常数据分类，对照等级分类标准，对异常值进行等级量化，得到不同危险等级下的漏水量模式。 针对问题三，参考资料，将供水异常模式分为：明漏，暗漏，源头漏损，供水失窃。建立BP神经网络模型，结合GA遗传算法优化，得到GA-BP神经网络。将问题二中所得的正常数据消除固定数值背景漏水量之后，输入神经网络训练，将异常数据放入网络，得到正常的供水量数据，与原异常数据对比出异常幅度和持续时间，结合辨识出的居民生活（小区）用水模式，识别不同月份异常值产生的模式。四月用水异常模式为供水失窃；五月用水异常模式为明漏、暗漏及源头漏损；六月用水异常模式为明漏和暗漏。

NAR神经网络实现对时间序列的趋势预测