季节性多元回归模型与时间序列分解模型在内陆用箱需求预测中的应用比较 被引量：1

1

作者 王腾龙 《集装箱化》 2016年第8期1-4,共4页

“一带一路”战略的部署和实施推动我国产业结构调整和经济转型发展,作为连接丝绸之路经济带与海上丝绸之路的桥梁,我国中西部经济走廊的作用和地位越发显现.一方面,随着沿海制造业向内陆转移,腹地货源得到释放,从而带动物流运输业发展... “一带一路”战略的部署和实施推动我国产业结构调整和经济转型发展,作为连接丝绸之路经济带与海上丝绸之路的桥梁,我国中西部经济走廊的作用和地位越发显现.一方面,随着沿海制造业向内陆转移,腹地货源得到释放,从而带动物流运输业发展;另一方面,在世界经济下行以及集装箱船舶运力严重过剩的背景下,船公司为填满舱位,争相通过向内陆延伸海运服务来扩大营销网络覆盖面,以期从源头上掌提集装箱货源, 展开更多

关键词 多元回归模型 分解模型 时间序列 季节性 海上丝绸之路 产业结构调整 物流运输业 经济转型

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利用Fourier级数模型预测具有非季节性周期的时间序列

2

作者 梁妙妍 安丰田 《广东交通职业技术学院学报》 2007年第1期57-59,114,共4页

文中建立时间序列模型与Fourier级数模型的混合预测模型,使模型能够有效地对具有非季节性周期的数据进行预测。结果表明:模型能较好地反映数据的周期性,也有较准确的短期外延预测效果,但模型对奇异值的拟合和预测能力还须提高。

关键词 Fourier级数模型 时间序列模型 非季节性周期

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基于多元时间序列的Kn近邻预测模型 被引量：2

3

作者 周丽华 尤卫红 《成都气象学院学报》 1999年第1期58-63,共6页

提出了一种基于多元时间序列的Ｋｎ近邻短期气候预测模型。该模型既保留了Ｋｎ近邻算法的优良特性，同时又考虑了气候系统有关状态量之间的物理关系和动力行为特性。用该模型对云南各区域的平均月雨量距平值进行预测试验，其对云南１９... 提出了一种基于多元时间序列的Ｋｎ近邻短期气候预测模型。该模型既保留了Ｋｎ近邻算法的优良特性，同时又考虑了气候系统有关状态量之间的物理关系和动力行为特性。用该模型对云南各区域的平均月雨量距平值进行预测试验，其对云南１９９１年５月～１９９８年６月的月雨量距平值预测检验的距平符号相关准确率为６３．５％，对云南１９９１～１９９８年的５月雨量距平值预测检验的距平符号相关准确率则可达到７０．０％。该模型的建立具有一定的实际业务应用价值。 展开更多

关键词 月雨量预测 多元时间序列 Kn近邻预测模型

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具有季节特征的水文时间序列预测模型研究 被引量：2

4

作者 李玉河 《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2007年第6期93-95,共3页

对于具有季节性特征的水文时间序列,应用滑动平均去季节性波动的方法得到平稳数据序列,建立了灰色GM(1,1)微分方程,进一步导出水文系统自记忆数值预报模型,并将该模型应用于地下水位月观测序列的拟合及预报。模型计算结果表明,提出的季... 对于具有季节性特征的水文时间序列,应用滑动平均去季节性波动的方法得到平稳数据序列,建立了灰色GM(1,1)微分方程,进一步导出水文系统自记忆数值预报模型,并将该模型应用于地下水位月观测序列的拟合及预报。模型计算结果表明,提出的季节性水文时间序列预测模型,不仅反映了水文系统的年际总体变化趋势,而且对于年内各月的波动特征及极值情况也能作出有效的预报。 展开更多

关键词 季节性水文时间序列 灰色微分方程 自记忆数值预报模型

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月径流序列的季节性ARIMA模型 被引量：2

5

作者 贺北方 吕廷军 《郑州工学院学报》 1992年第3期47-53,共7页

基于月径流序列是一类周期性的非平稳时间序列的特点,本文建立了季节性ARIMA 模型.文中编制了电算程序,并应用于水库的月径流预报,获得了满意的结果.

关键词 月径流 时间序列分析 季节性模型

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基于时间序列的校园网络流量分析 被引量：1

6

作者 谢颖瑶 黄猛 +1 位作者 田累积 任玺睿 《信息技术与信息化》 2024年第6期181-186,共6页

准确分析校园网络的使用趋势和及时检测网络异常,是众多高校校园管理者提高网络资源利用率和应对网络故障做出判断和响应的关键。使用STL季节性分解算法对网络流量数据原始时间序列进行分离,获得长期趋势、季节差异和短期波动特征,分析... 准确分析校园网络的使用趋势和及时检测网络异常,是众多高校校园管理者提高网络资源利用率和应对网络故障做出判断和响应的关键。使用STL季节性分解算法对网络流量数据原始时间序列进行分离,获得长期趋势、季节差异和短期波动特征,分析校园网络使用情况。同时,将季节性分解算法与ARIMA模型相结合,建立SARIMA模型,通过获取某高校8个月的168万条校园网络数据,建立适应动态特征网络流量变化的复杂时间序列模型,对未来可能的网络流量值进行预测,当预测值与真实值的差值过大时,视为流量出现异常,产生网络预警信息。 展开更多

关键词 时间序列 校园网络流量 季节性分解算法 SARIMA模型 异常检测

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一类季节性整值复合自回归模型—SINCAR 被引量：1

7

作者 施久玉 《运筹与管理》 CSCD 2003年第5期46-51,共6页

本文提出一类季节性整值复合自回归模型—SINCAR,通过升维的方法能将—SINCAR变为多维平稳序列,且给出收益序列的极值,凹凸性条件,对周期为3的AINCAR模型中的参数进行了估计。

关键词 季节性整值复合自回归模型 SINCAR 多维平稳序列 收益序列 参数估计 时间序列

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基于季节性自回归模型的龙溪口电站径流预报

8

作者 曲晶 黄艳 《水利科技与经济》 2010年第9期1002-1003,共2页

利用岷江下游高场站1940～2004年共65 a月径流实测序列,对序列随机成分、基本特征进行分析,确定月径流序列为季节性时间序列,因此,采用季节性自回归模型进行模拟预报,确定模型为一阶季节性自回归模型。模拟预测的结果表明:10～12月预报... 利用岷江下游高场站1940～2004年共65 a月径流实测序列,对序列随机成分、基本特征进行分析,确定月径流序列为季节性时间序列,因此,采用季节性自回归模型进行模拟预报,确定模型为一阶季节性自回归模型。模拟预测的结果表明:10～12月预报效果较差,其它月份预报精度均较高,该模型能够用于龙溪口电站的月径流模拟预报。 展开更多

关键词 季节性时间序列 季节性自回归模型 预报 岷江

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基于季节分解和SARIMA-GARCH模型的铁路月度客运量预测方法 被引量：25

9

作者 钱名军 李引珍 阿茹娜 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期25-34,共10页

首先,根据铁路月度客运量时序图呈现的趋势性、周期性和随机波动性,运用季节分解法将其分解为趋势循环分量、季节因子分量和不规则分量,直观量化地表征出所蕴含的特征信息。接着,引入季节时间序列模型(SARIMA)对平稳化和单整检验后的月... 首先,根据铁路月度客运量时序图呈现的趋势性、周期性和随机波动性,运用季节分解法将其分解为趋势循环分量、季节因子分量和不规则分量,直观量化地表征出所蕴含的特征信息。接着,引入季节时间序列模型(SARIMA)对平稳化和单整检验后的月度客运量序列的趋势性和季节性进行建模,通过季节差分序列的相关图筛选确定出最佳模型阶数,得到SARIMA基础预测模型。然后,为提高模型对波动性的刻画精度,消除异方差影响,再对基础模型的回归残差进行ARCH检验,构建出广义自回归条件异方差(GARCH)模型,并检验所建SARIMA-GARCH融合模型的稳定性。最后,将融合模型与常规SARIMA、ARIMA和NAR动态神经网络模型的短期预测值进行精度对比验证,并对其中长期预测性能做测试分析。结果表明,SARIMA-GARCH模型短期预测性能优于SARIMA、ARIMA和NAR动态神经网络模型。 展开更多

关键词 铁路运输 月度客运量预测 SARIMA-GARCH模型 季节性时间序列 异方差

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基于SARIMA-SVR模型的铁路货运量预测方法 被引量：2

10

作者 钱名军 李明鲡 黄鑫 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第9期83-94,共12页

鉴于铁路货运量受多种外部因素影响呈现显著的随机波动特征而难以准确预测,提出了SARIMA-SVR预测模型。首先,对全国铁路月度货运量序列进行季节时间序列(SARIMA)建模,得到模型的初始预测值及预测残差。其次,构建支持向量机(SVR)回归预... 鉴于铁路货运量受多种外部因素影响呈现显著的随机波动特征而难以准确预测,提出了SARIMA-SVR预测模型。首先,对全国铁路月度货运量序列进行季节时间序列(SARIMA)建模,得到模型的初始预测值及预测残差。其次,构建支持向量机(SVR)回归预测模型,将影响铁路货运量的外部因素作为模型输入项,SARIMA模型预测残差序列、月度货运量序列分别作为模型输出项,由此分别获得SARIMA模型预测残差的优化值以及SVR模型的货运量预测值。三是将优化后的SARIMA模型预测残差与其初始预测值相加,得到优化后的SARIMA模型预测值。四是再对优化后的SARIMA模型预测值和SVR模型预测值进行加权求和,得到SARIMA-SVR模型的预测结果。最后,对SARIMA-SVR模型进行消融实验验证模型有效性,并将该模型与经典预测模型进行测算精度对比。结果表明,SARIMA-SVR模型的预测精度优于单一模型和经典预测模型,在货运量预测方面具有良好的适用性。 展开更多

关键词 铁路运输 货运量预测 SARIMA-SVR模型 季节性时间序列 支持向量机

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应用时间序列分析法对上证指数的实证分析

11

作者 宋楠 《中国信用卡》 2005年第A11期64-65,共2页

关键词 上证指数 ARIMA 时间序列分析法 模型分析 随机过程理论 序列本身 数理统计方法 多元回归模型

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考虑节假日效应的交通枢纽客流量预测模型 被引量：9

12

作者 成诚 杜豫川 刘新 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期202-207,215,共7页

客流量预测是城市交通枢纽管理的基础,准确的客流量估计为交通枢纽的运力调整,管理预案的设计提供基础.目前对客流量预测的研究较多,但现有模型并未考虑节假日效应对枢纽客流量的影响.因此,本文基于多元季节性时间序列(SARIMAX)原理,建... 客流量预测是城市交通枢纽管理的基础,准确的客流量估计为交通枢纽的运力调整,管理预案的设计提供基础.目前对客流量预测的研究较多,但现有模型并未考虑节假日效应对枢纽客流量的影响.因此,本文基于多元季节性时间序列(SARIMAX)原理,建立考虑节假日效应的城市交通枢纽客流量预测模型,并以上海虹桥2号航站楼站轨道交通客流量数据为基础,对该模型进行了标定和预测.标定结果显示,在春节期间,该站点客流量将有明显的下降,而在其他法定节假日期间流量均有一定程度的提升.对模型预测值和真实值比对结果显示,该模型的平均误差在5%以内,表明该模型具有较强的实用性. 展开更多

关键词 城市交通 客流量预测 多元季节性时间序列模型 节假日效应 交通枢纽

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甘肃省苏干湖水系水资源时间序列演变趋势及周期变化分析

13

作者 宋铮 张昌顺 《甘肃水利水电技术》 2021年第4期1-5,共5页

主要分析了苏干湖水系1956至2016年间年降雨量变化特征,利用邻近站点降水量资料建立多元回归模型,插补水系降水量并分析变化规律。采用坎德尔秩次相关法、距平分析法和斯波曼秩次相关法对年降水序列和径流序列做趋势性分析,并对系列进... 主要分析了苏干湖水系1956至2016年间年降雨量变化特征,利用邻近站点降水量资料建立多元回归模型,插补水系降水量并分析变化规律。采用坎德尔秩次相关法、距平分析法和斯波曼秩次相关法对年降水序列和径流序列做趋势性分析,并对系列进行跳跃性检验;再利用时间序列分析方法中的谐波分析进行趋势预测,最后用小波分析法验证。结论表明:苏干湖水系年降雨量、年径流量均总体呈显著增加趋势,其中跳跃性年份分别为2001年和1981年。趋势预测表明降水同径流均呈小幅震荡增加趋势,小波分析显示预测结果可靠性较高。 展开更多

关键词 苏干湖 多元回归模型 趋势分析 时间序列 谐波分析 小波分析

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G品牌买手采购决策模型研究 被引量：2

14

作者 万艳敏 付莹 金紫嫣 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期43-47,共5页

以G品牌为研究对象,从采购产品特征这一全新角度出发,在解析其品牌公司架构买手流程的基础上,细分G品牌货品的产品属性影响因子和非产品属性影响因子。选择季节、LOGO、功能、尺寸、价格、材质和颜色7项采购货品的产品属性影响因子为自... 以G品牌为研究对象,从采购产品特征这一全新角度出发,在解析其品牌公司架构买手流程的基础上,细分G品牌货品的产品属性影响因子和非产品属性影响因子。选择季节、LOGO、功能、尺寸、价格、材质和颜色7项采购货品的产品属性影响因子为自变量,采用时间序列预测与多元回归线性分析法对G品牌2011—2015年度5年10个季度数据的处理,建立买手采购在数量、金额和款式方面的决策模型。研究具有专业前瞻性,对各类品牌买手采购决策研究具有指导与参考价值。 展开更多

关键词 G品牌 买手采购 影响因子 采购决策模型 时间序列预测 多元回归线性分析

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基于时序模型的旅游地客流量的分析预测

15

作者 彭雯 《广东蚕业》 2019年第4期138-138,140,共2页

文章对旅游地客流量预测问题,利用时间序列分析中的不同模型对上海市连续多个季度的入境旅游数据进行统计分析。通过对照得到文章采用的预测方法与实际数据吻合度较高,并给出未来几个季度数据的预测,为旅游行业实施科学化管理提供了参考。

关键词 时间序列分析 客流量 季节性模型

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基于多元经验模态分解的电网短期负荷预测及薄弱线路辨识 被引量：1

16

作者 孔琪 于群 《现代电子技术》 2022年第9期157-164,共8页

为了更加准确地进行短期电力负荷预测,提高预测精度,利用不平稳电力负荷时间序列具有周期性和非线性的特征,提出一种新的电力系统短期负荷预测组合模型。该模型将多元经验模态分解法与支持向量回归算法相结合,将电力负荷时间序列及重要... 为了更加准确地进行短期电力负荷预测,提高预测精度,利用不平稳电力负荷时间序列具有周期性和非线性的特征,提出一种新的电力系统短期负荷预测组合模型。该模型将多元经验模态分解法与支持向量回归算法相结合,将电力负荷时间序列及重要影响因素序列同时分解成个数相同的子序列,然后利用上述模型分别预测,再一一对应组合得到最终预测结果。以N市电网2017年1月—12月的日历史负荷为研究对象,并根据气象资料记录的日平均温度、湿度、气压、负荷率等影响因素,对建立的模型进行仿真分析,预测结果与2017年12月24日—31日实际的数据做对比。结果表明该模型预测精度较高,方法可行。将预测得到的结果,用于对N市电网的薄弱线路辨识中,给出了12月24日—31日每天的薄弱线路排序表,以便于工作人员对薄弱线路进行重点监测与保护。 展开更多

关键词 短期负荷预测 薄弱线路辨识 负荷时间序列 多元经验模态分解 负荷预测模型 序列分解 仿真分析

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贵州省国内旅游客流量预测分析研究——基于多元线性回归分析 被引量：1

17

作者 宋亚飞 《艺术科技》 2021年第22期111-114,共4页

文章选取2003—2018年贵州省国内旅游人数为研究对象,将国内旅游总收入、城镇居民人均可支配收入、旅行社总数等其他指标作为自变量进行逐步回归。借助SPSS、Excel软件处理分析数据,建立多元线性回归模型和时间序列模型,根据贵州旅游业... 文章选取2003—2018年贵州省国内旅游人数为研究对象,将国内旅游总收入、城镇居民人均可支配收入、旅行社总数等其他指标作为自变量进行逐步回归。借助SPSS、Excel软件处理分析数据,建立多元线性回归模型和时间序列模型,根据贵州旅游业发展现状,预测贵州省国内旅游人数,并进行比较分析,从而为提高旅游服务质量提出可行性建议。 展开更多

关键词 多元线性回归 贵州 旅游业 客流量 时间序列模型

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基于组合模型预测法的广州港集装箱吞吐量预测 被引量：3

18

作者 陈浩 《水运管理》 2018年第5期11-14,共4页

为弥补单一模型预测方法的不足,以广州港集装箱吞吐量历史数据为依据,分析集装箱吞吐量的主要影响因素,分别采用时间序列模型、Eviews多元线性回归模型对2018―2022年广州港的集装箱吞吐量进行预测。比较组合加权方法对预测结果的预测,... 为弥补单一模型预测方法的不足,以广州港集装箱吞吐量历史数据为依据,分析集装箱吞吐量的主要影响因素,分别采用时间序列模型、Eviews多元线性回归模型对2018―2022年广州港的集装箱吞吐量进行预测。比较组合加权方法对预测结果的预测,结果表明:组合模型预测法能够提高预测的准确性,减小预测误差。 展开更多

关键词 广州港 集装箱吞吐量 时间序列 多元线性回归模型 组合预测

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单站区域实时电离层异常改正拟合模型研究

19

作者 孙帆 宁一鹏 +2 位作者 邢建平 王森 代培培 《电子器件》 CAS 北大核心 2023年第5期1301-1306,共6页

针对传统电离层模型受伪距数据质量制约,局部或某时刻误差较大以及实时性不高的问题,提出一种拟合模型。利用CODE提供数据进行季节性时间序列法(Holt-Winters’)得到预测模型,将其与所求区域内基于接收机的多频载波相位平滑伪距法得到... 针对传统电离层模型受伪距数据质量制约,局部或某时刻误差较大以及实时性不高的问题,提出一种拟合模型。利用CODE提供数据进行季节性时间序列法(Holt-Winters’)得到预测模型,将其与所求区域内基于接收机的多频载波相位平滑伪距法得到的球谐多级模型进行比较,经异常条件判定,使两种方法的结合可以充分发挥各自优势。对比验证分析模型与传统模型精度结果,结果表明,在所求测站MIZU上空及周边区域内建立模型相比于载波相位平滑法,日测点上空电离层(VTEC)的均方差(RMSE)提高3.992,稳定度提高59.44%;较预测模型法,日VTEC的RMSE提高3.458,稳定度提高53.99%。该方法有效提高预测模型实时性,削弱计算模型的不稳定性,提高电离层模型精度,支撑北斗导航研究。 展开更多

关键词 季节性时间序列法 多频载波相位平滑伪距法 球谐函数模型 最小二乘法 电离层异常判定

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北京市蔬菜价格变动及影响因素分析 被引量：16

20

作者 徐依婷 穆月英 赵友森 《中国蔬菜》 北大核心 2017年第11期62-69,共8页

蔬菜是与人们生活密切相关的农产品,近些年来蔬菜价格的剧烈波动引起了人们的密切关注。本文分析了北京市蔬菜历年价格的变动情况,比较了蔬菜与粮食价格、蔬菜不同品种之间以及地区蔬菜价格的差异,在对蔬菜价格变动进行分解的基础上,进... 蔬菜是与人们生活密切相关的农产品,近些年来蔬菜价格的剧烈波动引起了人们的密切关注。本文分析了北京市蔬菜历年价格的变动情况,比较了蔬菜与粮食价格、蔬菜不同品种之间以及地区蔬菜价格的差异,在对蔬菜价格变动进行分解的基础上,进一步对影响北京市蔬菜价格变动的因素进行实证分析。结果表明:(1)北京市蔬菜价格具有明显的季节波动特征,整体表现为冬季价格高、夏季价格低;(2)剔除季节变动因素后蔬菜价格波动平缓,长期呈现上涨态势;(3)蔬菜价格周期波动显著,可划分为长度分别是4 a和6 a的2个周期;(4)北京市工业增加值增速、鲜菜价格指数、人均可支配收入以及1~4月时期因素对蔬菜价格变动产生显著的正向影响,6~11月时期因素对蔬菜价格产生负向影响。 展开更多

关键词 蔬菜价格 时间序列分析 H-P滤波法 多元回归模型

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