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PCA-ARIMA模型在国际水电工程项目风险预测中的应用
文献摘要：
为有效预测少量数据下的国际水电工程项目风险问题,选取国际水电工程有关经济、社会和政治维度的16个风险指标,利用主成分分析法(PCA)对1984～2012年的29个训练数据进行降维,提取综合风险指标输入ARIMA模型进行风险预测拟合,并与2013～2017年的验证数据集做误差分析.结果 表明,模型有效改善了传统风险分析法样本需求量高的缺点,风险预测结果与验证数据集在4年内的对比平均误差率低于2％,可见模型准确、可行.
文献关键词：
ARIMA;主成分分析法;风险预测;国际水电工程项目
中图分类号：
作者姓名：
陈志鼎;王轶伦;简飞弘
作者机构：
三峡大学水利与环境学院,湖北宜昌443002
文献出处：
引用格式：
[1]陈志鼎;王轶伦;简飞弘-.PCA-ARIMA模型在国际水电工程项目风险预测中的应用)[J].水电能源科学,2022(02):165-168,131
A类：
国际水电工程项目
B类：
ARIMA,项目风险,风险预测,少量数据,风险问题,政治维度,风险指标,训练数据,综合风险,误差分析,风险分析法,平均误差,误差率
AB值：
0.225258
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