【摘 要】
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为了更好地反映高炉铁水硅质量分数序列的高波动特性,利用门限广义自回归条件异方差(TGARCH)模型对硅质量分数序列进行预测.应用Portmantea Q检验、拉格朗日乘子检验以及非对称
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为了更好地反映高炉铁水硅质量分数序列的高波动特性,利用门限广义自回归条件异方差(TGARCH)模型对硅质量分数序列进行预测.应用Portmantea Q检验、拉格朗日乘子检验以及非对称项系数显著性检验,验证了高炉铁水硅质量分数序列存在异方差性和非对称性.在此基础上将TGARCH模型应用于高炉铁水硅质量分数预测,采用极大似然估计法确定参数,建立TGARCH(1,1,1)预测模型,并采用命中率和误差率2种评价准则对预测结果进行分析.这种方法克服了以往模型没有考虑序列非对称性影响的缺陷,更加适合于高炉铁水硅质量
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