自回归求和移动平均乘积季节模型在西安地区出生缺陷预测中的应用 被引量：11

1

作者 张丽 米白冰 +7 位作者 相晓妹 宋辉 董敏 张水平 章琦 王玲玲 屈鹏飞 党少农 《西安交通大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期371-374,426,共5页

目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测西安市出生缺陷的发生率。方法利用2009年10月至2015年8月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据构建ARIMA乘积季节模型,同时利用2015年9月至12月实际出生缺陷发生率与模型拟... 目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测西安市出生缺陷的发生率。方法利用2009年10月至2015年8月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据构建ARIMA乘积季节模型,同时利用2015年9月至12月实际出生缺陷发生率与模型拟合数据进行比较,评价模型的预测性能,并预测西安市2016年的出生缺陷发生率。结果西安市出生缺陷的发生率具有一定的趋势及季节性,建立了ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型,利用2015年9月至12月拟合值与实际出生缺陷发生率比较,绝对误差的平均9.5,相对误差的平均0.084,提示ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型具有较佳的预测能力。预测2016年西安市出生缺陷发生率与2015年接近,总体略有抬升,但峰值下降。结论 ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型可用于西安市出生缺陷发生率的预测。 展开更多

关键词 出生缺陷 自回归求和移动平均乘积季节模型 预测

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乘积季节自回归积分滑动平均模型在长沙市手足口病发病率预测中的应用 被引量：10

2

作者 谈婷 陈立章 刘富强 《中南大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1170-1176,共7页

目的:建立长沙市手足口病发病率的乘积季节自回归积分滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),探讨乘积季节ARIMA模型在手足口病疫情预测的可行性。方法:运用EVIEWS 6.0软件对长沙市2008年5月至2013年8月... 目的:建立长沙市手足口病发病率的乘积季节自回归积分滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),探讨乘积季节ARIMA模型在手足口病疫情预测的可行性。方法:运用EVIEWS 6.0软件对长沙市2008年5月至2013年8月的手足口病发病率资料建立乘积季节ARIMA模型,以2013年9月至2014年2月的发病资料作为模型预测效果的检验样本,最后再用所得到的模型对2014年3月至2014年8月的月发病率进行预测。结果:经过序列平稳化、模型识别以及模型诊断后,建立乘积季节ARIMA模型(1,0,1)×(0,1,1)12,模型拟合度R2=0.81,预测均方根误差为8.29,平均绝对误差为5.83。结论:乘积季节ARIMA模型是一种较好的预测模型,所建模型拟合度较好,能为手足口病的防治工作提供参考。 展开更多

关键词 手足口病 时间序列 乘积季节自回归积分滑动平均模型

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基于季节自回归单整移动平均模型的电梯交通流递归预测方法 被引量：4

3

作者 宗群 赵占山 商安娜 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期653-659,共7页

针对电梯交通流预测提出了一种基于季节自回归单整移动平均(SARIMA)模型的递归预测方法.通过离线分析,对电梯交通流利用时间序列分析得到初始的SARIMA模型,引入异常值检测对训练数据中的异常值进行修正,利用修正的序列得到电梯交通流SAR... 针对电梯交通流预测提出了一种基于季节自回归单整移动平均(SARIMA)模型的递归预测方法.通过离线分析,对电梯交通流利用时间序列分析得到初始的SARIMA模型,引入异常值检测对训练数据中的异常值进行修正,利用修正的序列得到电梯交通流SARIMA模型;在线预测时,将离线得到修正的SARIMA模型转化为状态空间形式,通过Kalman滤波实时调整状态向量,实现电梯交通流的实时在线预测.仿真表明该方法具有很好的预测性能,且运行时间短,满足实时性的要求. 展开更多

关键词 电梯交通流预测 季节自回归单整移动平均模型 异常值检测 KALMAN滤波 状态空间模型

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长沙市流行性腮腺炎季节性自回归移动平均模型预测研究 被引量：3

4

作者 刘琳玲 刘如春 +5 位作者 陈田木 张本忠 李亚曼 胡伟红 谢知 赵锦 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2017年第2期187-190,共4页

目的采用季节性自回归移动平均(SARIMA)模型预测长沙市流行性腮腺炎发病数。方法收集2005—2015年长沙市报告的流行性腮腺炎病例数据,将2005—2014年数据作为建模数据,将2015年数据作为验证数据,开展SARIMA模型建立与验证研究,并对2016... 目的采用季节性自回归移动平均(SARIMA)模型预测长沙市流行性腮腺炎发病数。方法收集2005—2015年长沙市报告的流行性腮腺炎病例数据,将2005—2014年数据作为建模数据,将2015年数据作为验证数据,开展SARIMA模型建立与验证研究,并对2016年流行性腮腺炎发病数进行预测。结果 SARIMA(3,0,0)×(1,0,0)_(12)模型可以很好地拟合实际数据,模型的展开式为:Y_t=222.545+1.225Y_(t-1)-0.713Y_(t-2)+0.291Y_(t-3)+0.366Y_(t-12)-0.448Y_(t-13)+0.261Y_(t-14)-0.107Y_(t-15)+a_t。将验证数据与预测数据进行相关性分析,结果显示呈显著性相关(r=0.61,P<0.001)。SARIMA模型预测2016年长沙市全年发病数将达到3 032例,平均月病例数为253例。结论 SARIMA模型可以用于流行性腮腺炎发病数预测,长沙市2016年流行性腮腺炎疫情仍处于高发态势。 展开更多

关键词 流行性腮腺炎 时间序列 季节性自回归移动平均模型 预测

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自回归求和移动平均模型在湖南省食物中毒预测中的应用 被引量：7

5

作者 陈玲 徐慧兰 《中南大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期142-146,共5页

目的:探索自回归求和移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)在湖南省食物中毒预测中的应用,为食物中毒的预防和控制提供依据。方法:收集2003年1月至2009年12月湖南省食物中毒人数进行ARIMA模型拟合,用2010年的... 目的:探索自回归求和移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)在湖南省食物中毒预测中的应用,为食物中毒的预防和控制提供依据。方法:收集2003年1月至2009年12月湖南省食物中毒人数进行ARIMA模型拟合,用2010年的中毒资料验证模型的预测效果,并预测2011年湖南省食物中毒人数。结果:ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12较好地拟合了既往时间段中毒人数的时间序列,拟合预测误差为9.59%,2011年湖南省食物中毒预测人数为834人。结论:ARIMA预测模型能较好地拟合短期内食物中毒人数在时间序列上的变化趋势,若用于长期预测,应根据长期监测数据不断调整模型参数。 展开更多

关键词 自回归求和移动平均模型 食物中毒 预测

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自回归求和移动平均模型在湖北省戊型病毒性肝炎发病率预测中的应用 被引量：3

6

作者 严婧 杜玉开 杨北方 《郑州大学学报（医学版）》 CAS 北大核心 2017年第3期290-295,共6页

目的:应用自回归求和移动平均模型(ARIMA模型)对湖北省戊型病毒性肝炎疫情报告数据进行分析、预测,为戊型病毒性肝炎的监测、预警提供理论依据。方法:采用SAS 9.2对2004年1月至2015年12月湖北省戊型病毒性肝炎的报告疫情数据进行ARIMA... 目的:应用自回归求和移动平均模型(ARIMA模型)对湖北省戊型病毒性肝炎疫情报告数据进行分析、预测,为戊型病毒性肝炎的监测、预警提供理论依据。方法:采用SAS 9.2对2004年1月至2015年12月湖北省戊型病毒性肝炎的报告疫情数据进行ARIMA模型的参数估计、拟合检验,预测2016年1月至12月戊型病毒性肝炎的月发病数,并用实际数据验证评估预测效果。结果:ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)12模型拟合误差RMSE为0.045,2016年1月至12月戊型病毒性肝炎预测值平均相对误差为14.23%,能较好地拟合原始序列数据,预测精度较高。结论:ARIMA模型对湖北省戊型病毒性肝炎报告发病率短期预测精度良好,具有实际应用价值。 展开更多

关键词 戊型病毒性肝炎 自回归求和移动平均模型 发病率 预测 湖北省

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基于季节性差分整合移动平均自回归模型的城市公交短期客流预测 被引量：9

7

作者 李炜聪 潘福全 +3 位作者 胡盼 张丽霞 杨晓霞 杨金顺 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第3期308-314,共7页

为了解决公交车辆过载及空车浪费资源并存问题,提高城市公交服务质量水平,基于公交客流季节性波动及周期性变化特征,构建季节性差分整合移动平均自回归模型,并对城市公交短期客流进行预测;以山东省青岛市K1路公交线路刷卡数据为模型样本... 为了解决公交车辆过载及空车浪费资源并存问题,提高城市公交服务质量水平,基于公交客流季节性波动及周期性变化特征,构建季节性差分整合移动平均自回归模型,并对城市公交短期客流进行预测;以山东省青岛市K1路公交线路刷卡数据为模型样本,对非平稳的客流时间序列进行1阶7步差分处理,对差分后的数据进行平稳性检验;通过相对信息量计算,确定预测模型中未知参数,对差分处理后的时间序列进行标准化残差检验,检验结果为白噪声序列,得到周期为7的季节性差分整合移动平均自回归预测模型;利用预测模型对2019年7—12月公交客流量进行预测与误差分析。结果表明,模型预测的平均相对误差为4.02%,最大相对误差为8.36%,模型预测精度较高,适用于青岛市公交短期客流量预测。 展开更多

关键词 交通预测 短期客流预测 季节性差分整合移动平均自回归模型 城市公交 平稳性检验

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乘积季节ARIMA模型在食源性疾病预测中的应用 被引量：16

8

作者 张爱红 周培 +2 位作者 申铜倩 彭志行 陈峰 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2014年第1期68-69,73,共3页

目的探讨应用乘积季节自回归求和移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)预测如东县食源性疾病发病的可行性,为食源性疾病的预防和控制提供依据。方法基于2004年1月至2010年12月食源性疾病人数建立乘积季节ARIM... 目的探讨应用乘积季节自回归求和移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)预测如东县食源性疾病发病的可行性,为食源性疾病的预防和控制提供依据。方法基于2004年1月至2010年12月食源性疾病人数建立乘积季节ARIMA模型,用2011年食源性疾病资料验证模型的预测效果,用所得模型预测2012年食源性疾病发病人数。结果 ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12较好地拟合了既往时间段食源性疾病发病人数的时间序列,拟合平均相对误差为2.7%,预测2012年如东县食源性疾病发病总人数为64人。结论乘积季节ARIMA模型可以较好地拟合食源性疾病的时间变化趋势,并用于预测未来的食源性疾病,是一种短期预测精度较高的预测模型。 展开更多

关键词 乘积季节自回归求和移动平均模型 预测 食源性疾病

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ARIMA乘积季节模型在上海市甲肝发病预测中的应用 被引量：29

9

作者 朱奕奕 冯玮 +1 位作者 赵琦 徐飚 《复旦学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期460-464,共5页

目的应用自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型分析季节性时间序列,建立上海市病毒性甲型肝炎发病率的预测模型。方法利用上海市1990年至2011年甲肝按月发病数的历史疫情数据,采用非条件最... 目的应用自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型分析季节性时间序列,建立上海市病毒性甲型肝炎发病率的预测模型。方法利用上海市1990年至2011年甲肝按月发病数的历史疫情数据,采用非条件最小二乘法估计模型参数,模型阶数确定后,建立甲肝按月发病数ARIMA乘积季节预测模型。结果非季节和季节移动平均的参数分别是0.6341和0.9999,季节自回归的参数是0.4059,t检验的P值均<0.0001,方差估计值是0.1593,AIC=282.1478,SBC=292.7242,对建立的模型进行残差的白噪声检验,χ2检验统计量的P值均>0.05,据此建立ARIMA(0,1,1)(1,1,1)12NOINT乘积季节模型,模型表达式(1-0.405 9B12)(1-B)(1-B12)Yt=(1-0.634 1B)(1-0.999 9B12)εt,并开展上海市甲肝发病数的预测。结论 ARIMA(0,1,1)(1,1,1)12NOINT乘积季节模型可用于预测上海市病毒性甲型肝炎发病的季节模型。 展开更多

关键词 自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型 时间序列 甲肝

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ARIMA季节乘积模型在预测医院月住院量的应用 被引量：6

10

作者 刘金莲 钟晓妮 《重庆医科大学学报》 CAS CSCD 2008年第4期475-477,共3页

目的:探讨ARIMA季节乘积模型在时间序列资料分析中的应用,建立住院量的预测模型。方法:利用重庆市某医院2002～2005年的月住院量,采用条件最小二乘法估计模型参数,按照残差不相关原则、简洁原则确定模型结构,依据AIC和SBC准则确定模型阶... 目的:探讨ARIMA季节乘积模型在时间序列资料分析中的应用,建立住院量的预测模型。方法:利用重庆市某医院2002～2005年的月住院量,采用条件最小二乘法估计模型参数,按照残差不相关原则、简洁原则确定模型结构,依据AIC和SBC准则确定模型阶数,建立ARIMA预测模型。结果:模型参数有统计学意义。方差估计值为0.003 175,AIC=-94.245 1,SBC=-91.252 1。对模型进行白噪声残差分析,拟合优度结果表明ARIMA的最优模型为:(1-B)(1-B12)Zt(=1-0.543 02B)(1-B12)at。结论:用所建立模型对月住院量进行预测,结果表明ARIMA是一种短期预测精度较高的预测模型。 展开更多

关键词 时间序列 预测 自回归求和移动平均模型

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ARIMA乘积季节模型在重庆市流行性乙型脑炎预测中的应用 被引量：1

11

作者 周春碚 姚宁 《重庆医科大学学报》 CSCD 北大核心 2017年第10期1345-1349,共5页

目的:应用自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型预测重庆市流行性乙型脑炎(简称乙脑)发病数。方法:利用R软件对重庆市2006年1月到2015年6月乙脑报告病例数进行ARIMA模型建模拟合,选择预测... 目的:应用自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型预测重庆市流行性乙型脑炎(简称乙脑)发病数。方法:利用R软件对重庆市2006年1月到2015年6月乙脑报告病例数进行ARIMA模型建模拟合,选择预测模型进行相互比较确定最优模型。用2015年7至12月实际报告病例数与拟合值的比较来评价模型的预测效果,并对2016至2017年重庆市乙脑报告发病数进行预测。结果:重庆市乙脑发病人数呈逐年下降趋势,报告病例具有明显季节分布特征,ARIMA(0,0,1)×(1,1,2)12模型很好地拟合了时间序列,该模型赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)、许瓦兹贝叶斯准则(Schwarz Bayesian criterion,SBC)值均最小且预测值与实际值的平均相对误差为0.12,平均绝对百分比误差为7.81%。进一步用该模型预测重庆市2016至2017年乙脑病例数分别为35例和32例,发病高峰仍是7至8月。结论:利用ARIMA乘积季节模型对乙脑发病数拟合较好,短期预测结果良好;与2015年比较,预测2016至2017年乙脑报告发病数略微减少。 展开更多

关键词 流行性乙型脑炎 自回归求和移动平均乘积季节模型 预测

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基于乘积季节模型的GPRS小区流量预测 被引量：4

12

作者 周鑫 张锦 +1 位作者 李果 郑伯峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第18期76-78,共3页

针对GPRS小区流量预测问题,提出一种基于乘积季节自回归移动平均模型的解决方法。该方法分析GPRS小区流量的变化情况,利用小区流量以天为周期变化的特点,应用该模型进行建模,得到GPRS小区的流量变化预测模型。该预测模型可以根据GPRS小... 针对GPRS小区流量预测问题,提出一种基于乘积季节自回归移动平均模型的解决方法。该方法分析GPRS小区流量的变化情况,利用小区流量以天为周期变化的特点,应用该模型进行建模,得到GPRS小区的流量变化预测模型。该预测模型可以根据GPRS小区过去的流量情况,预测将来某一时间的流量,为提前采取措施保持GPRS小区性能提供一定的决策依据。 展开更多

关键词 GPRS 小区 乘积季节自回归移动平均模型 流量预测

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ARIMA乘积季节模型与GRNN模型在猩红热发病预测中的比较 被引量：4

13

作者 冯佳宁 肖宇飞 +4 位作者 王晓璇 孙娜 许小珊 王素珍 石福艳 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2020年第6期851-854,共4页

目的探寻适合猩红热发病的预测模型,为猩红热的预防和控制提供科学依据。方法利用全国2011年1月至2018年12月的猩红热月发病率,通过R 3.6.1软件建立求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型和... 目的探寻适合猩红热发病的预测模型,为猩红热的预防和控制提供科学依据。方法利用全国2011年1月至2018年12月的猩红热月发病率,通过R 3.6.1软件建立求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型和软件Matlab 9.1创建广义回归神经网络(generalized regression neural netword,GRNN),通过R 2比较模型的拟合效果,平均相对误差比较模型预测能力,并对2019年1月-6月发病率进行预测。结果创建的ARIMA(2,1,2)(0,1,1)12乘积季节模型平稳R 2为0.336,预测2019年1-6月的发病率(1/10万)分别为0.637、0.274、0.377、0.579、0.910和0.937,GRNN模型的R 2为0.823,预测2019年1-6月发病率(1/10万)分别为0.626、0.178、0.321、0.445、0.789和0.774。模型的平均相对误差分别为31.1%和20.3%。结论ARIMA模型和GRNN模型均能对猩红热发病率进行预测,但GRNN模型预测能力较前者更优。 展开更多

关键词 求和自回归移动平均模型 广义回归神经网络 猩红热 发病预测

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基于SARIMA和SVR组合模型的转向架系统寿命评估 被引量：4

14

作者 师蔚 范乔 +2 位作者 杨洋 胡定玉 廖爱华 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第1期157-163,共7页

随着地铁运营时间和里程的增加,地铁车辆逐渐接近其理论寿命,为确保车辆运行安全性,需对其重要子系统进行健康状态及剩余寿命评估。文中选取车辆转向架系统作为研究对象,提出了一种基于协方差优选法的季节性回归移动平均(SARIMA)和支持... 随着地铁运营时间和里程的增加,地铁车辆逐渐接近其理论寿命,为确保车辆运行安全性,需对其重要子系统进行健康状态及剩余寿命评估。文中选取车辆转向架系统作为研究对象,提出了一种基于协方差优选法的季节性回归移动平均(SARIMA)和支持向量回归(SVR)的组合模型对转向架寿命进行评估。首先,将车辆转向架系统历史故障率转化为健康指数,然后基于协方差优选法将SARIMA和SVR进行赋权组合,根据转向架系统历史健康指数进行预测,最后建立历史和预测的健康指数与运行时间的数学模型,分析得到转向架系统的剩余寿命。以某地铁车辆转向架系统为例进行算例分析及验证,结果表明组合模型可更准确地预测其健康状态,为有关维修部门开展维修维护策略提供理论依据,估计得出其剩余寿命,为车辆寿命后期退役及延寿决策提供理论数据分析支撑。 展开更多

关键词 转向架系统 寿命预测 季节性回归移动平均和支持向量回归(SARIMA和SVR) 组合模型 协方差优选法

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使用快速傅里叶变换优化周期参数的EMD-FFT-SARIMA光伏发电预测模型 被引量：2

15

作者 熊川羽 廖晓红 +5 位作者 何诗英 陈然 王巍 臧楠 王瀛 肖梦涵 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期117-123,共7页

根据分布式能源工业园区的光伏电力单元特点,对园区光伏发电功率预测模型进行优化,为后续的调度策略提供数据支持。针对经验模式分解(EMD)与季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)相组合的EMD-SARIMA预测模型中,原始数据经过EMD分解得... 根据分布式能源工业园区的光伏电力单元特点,对园区光伏发电功率预测模型进行优化,为后续的调度策略提供数据支持。针对经验模式分解(EMD)与季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)相组合的EMD-SARIMA预测模型中,原始数据经过EMD分解得到的各固有本征模态函数(IMF)分量周期计算问题,提出加入快速傅里叶变换(FFT)的周期计算方法,建立EMD-FFT-SARIMA光伏发电功率预测模型。再将每个IMF对应的预测结果进行叠加重构得到最终的预测结果。通过预测结果的误差计算可以发现,加入FFT环节后均方根误差(RMSE)从120.6 MW下降到19.3 MW,平均绝对误差(MAE)从52.87 MW下降到12.3 MW。 展开更多

关键词 经验模式分解 季节性差分自回归移动平均模型 周期计算 固有本征模态函数信号分量 快速傅里叶变换 光伏发电预测

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挠性陀螺EMD-ARIMA漂移模型设计与应用 被引量：1

16

作者 蔡曜 司玉辉 +3 位作者 王玉琢 黄涛 张亚静 杨晓龙 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3434-3444,共11页

为降低挠性陀螺的漂移率,提高挠性陀螺的精度,基于经验模态分解(EMD)、求和自回归移动平均(ARIMA)2种信号处理工具,提出EMD-ARIMA漂移模型。设计野点剔除算子,避免EMD过程中出现过冲、欠冲问题;对本征模态函数(IMF)辨识进行讨论,制定各... 为降低挠性陀螺的漂移率,提高挠性陀螺的精度,基于经验模态分解(EMD)、求和自回归移动平均(ARIMA)2种信号处理工具,提出EMD-ARIMA漂移模型。设计野点剔除算子,避免EMD过程中出现过冲、欠冲问题;对本征模态函数(IMF)辨识进行讨论,制定各阶IMF的使用原则;设计自适应定阶寻优算子,避免依靠技术人员判读自相关图、偏自相关图进行ARIMA建模,实现对多个信号(或多阶IMF)进行EMD-ARIMA建模的批处理功能。将重构的拟合信号和原始信号进行对比。工程实践表明:最终重构的拟合信号较原始信号漂移率降低了12.8%;Allan方差各项误差源均降低,MAPE为3.6×10^(-3),RMSE为5.1×10^(-3),残差趋于白噪声;漂移模型在挠性陀螺漂移建模中,具有同路重复性、两路一致性、不同个体通用性。 展开更多

关键词 挠性陀螺 求和自回归移动平均模型 经验模态分解 野点剔除算子 自适应定阶寻优算子

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GPRS小区流量预测中时序模型的比较研究 被引量：2

17

作者 周鑫 张锦 +1 位作者 赵研科 王如龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第4期884-887,共4页

针对通用无线分组业务(GPRS)小区流量预测问题,对几种典型时序预测模型的性能进行了综合分析。在总结时序预测模型使用步骤的基础上,分析了自回归(AR)、自回归移动平均(ARIMA)和乘积季节自回归求和移动平均(ARIMA)模型的性能。首先,对G... 针对通用无线分组业务(GPRS)小区流量预测问题,对几种典型时序预测模型的性能进行了综合分析。在总结时序预测模型使用步骤的基础上,分析了自回归(AR)、自回归移动平均(ARIMA)和乘积季节自回归求和移动平均(ARIMA)模型的性能。首先,对GPRS小区流量的变化情况进行分析;再根据流量的自相关系数和偏相关系数,从不同的角度进行分析,分别得到了流量变化的AR模型和ARMA模型;进而利用小区流量以天为周期变化的特点,得到了流量变化的乘积季节ARIMA模型。最后根据GPRS小区历史流量数据,应用这三种模型预测将来某一时间的流量,并对模型性能进行比较研究。 展开更多

关键词 流量预测 通用无线分组业务小区 自回归模型 自回归移动平均模型 乘积季节自回归求和移动平均模型

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基于SARIMA模型和条件植被温度指数的干旱预测 被引量：23

18

作者 田苗 王鹏新 +1 位作者 韩萍 张树誉 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期109-116,共8页

基于时间序列遥感数据反演的条件植被温度指数(VTCI)干旱监测结果,应用季节性求和自回归移动平均模型(SARIMA)对关中平原进行了分区域干旱预测建模,得到了2009年4月上旬至5月下旬每旬1步、2步和3步共18旬的预测结果,并分析了预测精度。... 基于时间序列遥感数据反演的条件植被温度指数(VTCI)干旱监测结果,应用季节性求和自回归移动平均模型(SARIMA)对关中平原进行了分区域干旱预测建模,得到了2009年4月上旬至5月下旬每旬1步、2步和3步共18旬的预测结果,并分析了预测精度。结果表明,SARIMA模型的预测精度随着预测步数的增加而降低,6旬1步预测结果的绝对误差频数分布基本是单峰分布,主要分布在-0.2到0.2之间;6旬2步预测结果的绝对误差频数分布出现双峰分布,3步预测结果绝对误差分布分散,且误差变大。通过分析干旱的时空分布规律,发现关中平原地区干旱具有较明显的区域特征,且1步预测和2步预测结果的干旱时空分布与监测结果较吻合,3步预测结果的不确定性较大,由此得出SARIMA模型适用于关中平原VTCI 1～2步预测研究的结论。 展开更多

关键词 关中平原 干旱预测 条件植被温度指数 季节性求和自回归移动平均模型

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SARIMA模型在长沙市肺结核发病预测中的应用 被引量：14

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作者 谢赐福 王孝君 +2 位作者 熊姿 宋丽新 许林勇 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2018年第6期859-862,共4页

目的探讨SARIMA模型在肺结核发病预测中的适用性,为长沙市肺结核防控提供参考。方法利用2005年1月-2016年12月长沙市肺结核月发病数构建SARIMA模型,以2017年1-12月的月发病数评价模型的预测效果,并采用构建的最优模型对2018年长沙市肺... 目的探讨SARIMA模型在肺结核发病预测中的适用性,为长沙市肺结核防控提供参考。方法利用2005年1月-2016年12月长沙市肺结核月发病数构建SARIMA模型,以2017年1-12月的月发病数评价模型的预测效果,并采用构建的最优模型对2018年长沙市肺结核月发病情况进行预测。结果长沙市肺结核月发病数具有明显的季节性特征,最优预测模型为SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12,其AIC=1436. 703,模型残差为白噪声(χ~2=0. 119,P=0. 731)。该模型的预测值与实际值的平均绝对百分误差为21. 69%,预测效果较为可靠。预计2018年长沙市肺结核的月平均发病数为332. 34例,发病水平与2017年接近,但总体略有下降。结论 SARIMA(0,1,1)(0,1,1)_(12)拟合效果较好,可用于长沙市肺结核月发病数的短期预测。 展开更多

关键词 肺结核 季节自回归求和移动平均模型 时间序列 预测

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基于神经网络和SARIMA组合模型的短期交通流预测 被引量：15

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作者 孙湘海 刘潭秋 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2008年第5期32-37,共6页

为了更精确地预测短期交通流,提出由季节自回归求和移动平均模型(SARIMA)和广义回归神经网络(GRNN)模型所构成的组合模型(SARIMA-GRNN模型),该模型结合了时间序列模型和神经网络模型进行时间序列预测的优点.构造该组合模型的两个组成模... 为了更精确地预测短期交通流,提出由季节自回归求和移动平均模型(SARIMA)和广义回归神经网络(GRNN)模型所构成的组合模型(SARIMA-GRNN模型),该模型结合了时间序列模型和神经网络模型进行时间序列预测的优点.构造该组合模型的两个组成模型,即SARIMA模型和GRNN模型,也被用于预测研究以便于验证该组合模型在预测上的优势.实证研究结果表明,组合模型的预测精度高于SARIMA模型,但是却并不必然高于GRNN模型.然而,合理选择组合模型中神经网络部分的输入变量以及输出变量将显著地改善模型的预测精度,本文所构造的这个组合模型不仅具有很好的预测表现而且结构简单,非常适合城市道路短期交通流的实时预测. 展开更多

关键词 短期交通流预测 季节自回归求和移动平均模型 广义回归神经网络模型 组合模型

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