期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到68篇文章
< 1 2 … 4 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于配对检验的ARIMA模型在我国甲肝发病数预测中的应用 被引量：1
1
作者 丁勇 张蓓蓓 吴静 《南京医科大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第10期1456-1461,共6页
目的:探讨基于配对检验的求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型在我国甲肝发病预测中的应用,提出时间序列模型预测效果评价的新思路与方法。方法:根据2004年1月—2021年12月我国甲肝传染病月发病数... 目的:探讨基于配对检验的求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型在我国甲肝发病预测中的应用,提出时间序列模型预测效果评价的新思路与方法。方法:根据2004年1月—2021年12月我国甲肝传染病月发病数建立ARIMA模型,对2022年1—8月的甲肝月发病数进行预测,通过配对t检验和误差分析评估该模型的预测效果。结果:配对t检验结果显示,ARIMA(1,1,0)(0,1,1)12模型预测的甲肝月发病数与实际月发病数差异无统计学意义(P>0.05),说明模型有较好的预测能力,预测结果的相对误差平均值为3.86%,标准差为3.25%。结论:ARIMA乘积季节模型能够较准确地预测我国甲肝的发病趋势;配对检验为时间序列模型预测效果的评价提供了客观评价依据,较好地解决了时间序列模型预测效果的评价问题。 展开更多
关键词 配对检验 甲型肝炎 arima乘积季节模型 预测
在线阅读 下载PDF
交通流的季节ARIMA模型与预报 被引量：17
2
作者 张辉 刘嘉焜 +1 位作者 柳湘月 郭晓泽 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期838-841,共4页
使用季节ARIMA模型对交通流进行建模及预报为高速公路交通状况分析、道路设施建设、公路效益评价及控制策略设计等提供了一种可靠的方法和途径.介绍了具有周期的季节ARIMA模型的一般表达方式,并提供了使用这一模型进行建模和预报的一般... 使用季节ARIMA模型对交通流进行建模及预报为高速公路交通状况分析、道路设施建设、公路效益评价及控制策略设计等提供了一种可靠的方法和途径.介绍了具有周期的季节ARIMA模型的一般表达方式,并提供了使用这一模型进行建模和预报的一般过程.最后以某高速公路的实测数据为例,进行实证分析,得到了72步的长期预报结果,其相对误差为0. 展开更多
关键词 交通流 季节arima模型 预报
在线阅读 下载PDF
ARIMA乘积季节模型在我国甲肝发病预测中的应用 被引量：17
3
作者 王超 丁勇 +1 位作者 陆群 吴静 《南京医科大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期75-79,共5页
目的：应用求和自回归移动平均模型（ARIMA）乘积季节模型对我国病毒性甲型肝炎进行预测分析,为甲型肝炎的防治提供决策依据。方法：对1994~2012年我国甲型肝炎月发病数的历史疫情数据建立ARIMA乘积季节模型,应用Eviews 6.0软件进行模... 目的：应用求和自回归移动平均模型（ARIMA）乘积季节模型对我国病毒性甲型肝炎进行预测分析,为甲型肝炎的防治提供决策依据。方法：对1994~2012年我国甲型肝炎月发病数的历史疫情数据建立ARIMA乘积季节模型,应用Eviews 6.0软件进行模型拟合,对2013年上半年甲型肝炎的月发病数进行预测,并用实际数据评估模型预测效果。结果：ARIMA（1,1,0）（2,1,2）12模型较好地拟合了既往甲肝的实际发病序列,也获得了较好的预测效果。结论：ARIMA模型能够较好地模拟我国甲型肝炎的发病趋势,预测效果良好,可为甲肝疫情的防控提供一定的科学数据。 展开更多
关键词 arima乘积季节模型 时间序列 甲肝 预测
在线阅读 下载PDF
基于季节ARIMA模型的电力负荷建模与预报 被引量：16
4
作者 安德洪 柳湘月 +1 位作者 刘嘉焜 许树荆 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期184-187,共4页
电力负荷是影响电网寿命和可靠度的一个重要因素.将季节ARIMA模型引入电力负荷的建模及预报,为电力资源分配的宏观调控及电网改造提供了一种可靠的方法和途径.文中用频谱分析的方法检验电力负荷的季节性并求出一个周期;介绍了具有一个... 电力负荷是影响电网寿命和可靠度的一个重要因素.将季节ARIMA模型引入电力负荷的建模及预报,为电力资源分配的宏观调控及电网改造提供了一种可靠的方法和途径.文中用频谱分析的方法检验电力负荷的季节性并求出一个周期;介绍了具有一个周期的季节ARIMA模型的一般表达方式,并给出进行建模及预报的一般过程.以天津市华苑小区的电力负荷为例,进行了季节ARIMA模型的建模及预报. 展开更多
关键词 季节arima模型 电力负荷 预报 建模
在线阅读 下载PDF
2004-2015年中国狂犬病发病数据ARIMA乘积季节模型的建立及预测 被引量：40
5
作者 孟凡东 吴迪 隋承光 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2016年第3期389-391,395,共4页
目的了解我国大陆地区2004-2015年狂犬病的发病情况,建立狂犬病发病的时间序列模型,利用模型进行短期预测,为狂犬病的预防和控制提供参考。方法通过查阅2004-2015年每月的《中华人民共和国卫生和计划生育委员会公报》,获得狂犬病发病的... 目的了解我国大陆地区2004-2015年狂犬病的发病情况,建立狂犬病发病的时间序列模型,利用模型进行短期预测,为狂犬病的预防和控制提供参考。方法通过查阅2004-2015年每月的《中华人民共和国卫生和计划生育委员会公报》,获得狂犬病发病的月统计数据,利用2004-2014年的数据建立ARIMA乘积季节模型,并利用建立的模型预测2015年数据,与实际发病数据比较。结果中国2004-2015年总计报告狂犬病25561例,年平均发病率为0.1592/10万,总计报告死亡病例22196例,年平均死亡率为0.1383/10万,2004年-2007年,狂犬病的发病人数和死亡人数逐年上升,2008年至2015年,持续下降。狂犬病具有一定的季节趋势,其中夏秋季节报告发病人数较多,而冬春季节发病人数较少。根据2004-2014年发病资料建立的最优时间序列模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12,模型预测2015年发病人数为764,相对误差7.73%。结论我国大陆地区狂犬病发病在2007年达到峰值之后,之后年发病率持续降低。ARIMA乘积季节模型能很好地拟合狂犬病发病的长期趋势和季节趋势,回代拟合和短期预测效果较理想。 展开更多
关键词 时间序列 arima乘积季节模型 狂犬病
在线阅读 下载PDF
时间序列资料ARIMA季节乘积模型及其应用 被引量：83
6
作者 张蔚 张彦琦 杨旭 《第三军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第8期955-957,共3页
目的　用ARIMA季节乘积模型 (p ,d ,q) (P ,D ,Q)s对季节性时间序列资料建模并预测 ,并与指数平滑法进行比较 ,考察ARIMA乘积模型的预测效果。方法　用Box Ljung统计量评价ARIMA模型的拟和度 ,用平均预测相对误差作为预测效果的评价指... 目的　用ARIMA季节乘积模型 (p ,d ,q) (P ,D ,Q)s对季节性时间序列资料建模并预测 ,并与指数平滑法进行比较 ,考察ARIMA乘积模型的预测效果。方法　用Box Ljung统计量评价ARIMA模型的拟和度 ,用平均预测相对误差作为预测效果的评价指标。结果　对所分析的季节性时间序列建立了乘积ARIMA(0 ,1,1)× (0 ,1,1) 12 模型 ,平均预测相对误差为 4 89% ,指数平滑法的平均预测相对误差为 8 14 %。结论　对所分析的时间序列 。 展开更多
关键词 arima季节乘积模型 时间序列 门诊量 序列分析 卫生统计学
在线阅读 下载PDF
基于乘积季节ARIMA模型的供热负荷预报 被引量：8
7
作者 邓盛川 于德亮 齐维贵 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2011年第3期321-325,共5页
针对传统的供热调度缺乏对未来供热量进行有效估计这一问题,提出一种基于乘积季节ARIMA模型的供热负荷预报方法.将乘积季节ARIMA模型引入供热负荷预报,通过分析供热负荷数据其固有的趋势和周期性,建立适宜的季节性ARIMA模型,预测未来24... 针对传统的供热调度缺乏对未来供热量进行有效估计这一问题,提出一种基于乘积季节ARIMA模型的供热负荷预报方法.将乘积季节ARIMA模型引入供热负荷预报,通过分析供热负荷数据其固有的趋势和周期性,建立适宜的季节性ARIMA模型,预测未来24小时的供热负荷.采用大庆地区某热力站的供热数据进行建模和仿真预测,其结果的最大误差为3.14%,日预报平均误差为1.45%.实验结果表明,给出的预报结果真实可靠,能够满足供热工程的实际需求,其预报值将成为供热负荷调度和节能的重要依据. 展开更多
关键词 供热负荷预报 arima模型 乘积季节arima 时间序列 供热调度 供热节能 日预报
在线阅读 下载PDF
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
8
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
在线阅读 下载PDF
ARIMA乘积季节模型预测我国戊肝的发病趋势 被引量：13
9
作者 丁勇 吴静 +2 位作者 武丹 李婉 张蓓蓓 《南京医科大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1725-1729,共5页
目的:根据戊型肝炎(戊肝)季节性、趋势性流行现象,建立求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型对我国戊肝发病进行预测。方法:应用SPSS23.0软件对2004年1月—2018年6月我国戊肝传染病疫情月... 目的:根据戊型肝炎(戊肝)季节性、趋势性流行现象,建立求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型对我国戊肝发病进行预测。方法:应用SPSS23.0软件对2004年1月—2018年6月我国戊肝传染病疫情月度数据建模,对2018年下半年戊肝发病数进行预测,以该时段疫情数据评估模型的预测效果。结果:将ARIMA(2,1,0)(0,1,1)12和ARIMA(0,1,2)(0,1,1)12两个模型预测的平均值作为预测值,预测结果的平均相对误差为4.69%,标准差为3.27%。结论:ARIMA乘积季节模型拟合及预测效果良好,能够较好地描述该时段我国戊肝的发病趋势,为戊肝预防控制措施的制定以及卫生资源的合理配置提供一定的科学依据。 展开更多
关键词 戊型肝炎 arima乘积季节模型 时间序列 预测
在线阅读 下载PDF
恶性肿瘤住院量与住院费用的ARIMA乘积季节模型预测研究 被引量：14
10
作者 陈玲 程丽君 赵向军 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2017年第4期554-557,共4页
目的探讨自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型在恶性肿瘤住院量与住院费用中的应用,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据。方法收集某院2007-2016年逐月恶性肿瘤住院患者资料,采用ARIMA乘积季节模型对2007-2015年逐月恶性肿瘤的住院... 目的探讨自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型在恶性肿瘤住院量与住院费用中的应用,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据。方法收集某院2007-2016年逐月恶性肿瘤住院患者资料,采用ARIMA乘积季节模型对2007-2015年逐月恶性肿瘤的住院人次和住院费用进行模型拟合,用2016年逐月数据评价其预测效果,并预测2017年恶性肿瘤逐月住院人次与住院费用。结果 ARIMA(0,1,1)(1,1,0)_(12)是恶性肿瘤住院人次与住院费用的最佳拟合预测模型,拟合相对误差分别为1.1%和1.47%。根据ARIMA(0,1,1)(1,1,0)_(12)预测结果,2017年恶性肿瘤住院量将达7631人次,住院费用将达3.36亿元。结论 ARIMA季节乘积模型能很好地应用于医院业务管理预测中。 展开更多
关键词 恶性肿瘤 arima乘积季节模型 住院量 住院费用 预测
在线阅读 下载PDF
对中国国际入境旅游市场的滚动样本预测——基于季节效应ARIMA模型 被引量：13
11
作者 李丹 赵媛 《经济问题》 CSSCI 北大核心 2008年第6期124-126,共3页
入境旅游市场的发展能够促进我国经济社会的可持续发展,入境客流量的精确预测和分析对旅游规划与管理具有重要意义。鉴于现有文献大多采用年度数据进行预测等问题,采用新的包含季节变量的ARIMA模型对6个我国主要入境旅游客源国1990～200... 入境旅游市场的发展能够促进我国经济社会的可持续发展,入境客流量的精确预测和分析对旅游规划与管理具有重要意义。鉴于现有文献大多采用年度数据进行预测等问题,采用新的包含季节变量的ARIMA模型对6个我国主要入境旅游客源国1990～2006年间的数据进行回归分析,并采用滚动样本方法进行样本外动态预测,回归模型以及预测结果均表明该模型能够很好地拟合数据,对旅游预测可行且十分有效。 展开更多
关键词 滚动样本预测 季节效应 arima模型
在线阅读 下载PDF
基于ARIMA的乘积季节模型在城市供水量预测中的应用 被引量：17
12
作者 赵凌 张健 陈涛 《水资源与水工程学报》 2011年第1期58-62,共5页
随看我国经济快速增长、居民收入水平的显著提高,城市供用水量快速增长。本文以成都市2006年至2010年2月供水量数据为基础,在剔除了长期趋势及季节因素后,对其残差序列进行分析和识别,建立了城市月供水量的乘积季节模型ARIMA(3,1,1)(1,1... 随看我国经济快速增长、居民收入水平的显著提高,城市供用水量快速增长。本文以成都市2006年至2010年2月供水量数据为基础,在剔除了长期趋势及季节因素后,对其残差序列进行分析和识别,建立了城市月供水量的乘积季节模型ARIMA(3,1,1)(1,1,1)12,并根据此模型对2010年全年月供水量进行预测,拟合效果良好。 展开更多
关键词 城市供水量 供水量预测 季节效应 arima模型 乘积季节模型
在线阅读 下载PDF
季节ARIMA模型在于桥水库溶解氧预测中的应用 被引量：5
13
作者 王绪鹏 秦保平 +3 位作者 李云生 高琼洁 刘光逊 王玉秋 《水资源与水工程学报》 2010年第2期39-41,共3页
目前水库污染问题严重,而溶解氧是表征水体受污染程度和生态环境好坏的重要指标。介绍了ARIMA模型,以于桥水库三个监测站点1999～2005年的溶解氧含量为基础,运用季节ARIMA模型进行分析,预测2006年各监测站点的溶解氧含量,经与实际数据验... 目前水库污染问题严重,而溶解氧是表征水体受污染程度和生态环境好坏的重要指标。介绍了ARIMA模型,以于桥水库三个监测站点1999～2005年的溶解氧含量为基础,运用季节ARIMA模型进行分析,预测2006年各监测站点的溶解氧含量,经与实际数据验证,说明该方法对于桥水库溶解氧浓度预测效果较好。 展开更多
关键词 溶解氧 水库污染 季节arima模型 于桥水库
在线阅读 下载PDF
基于季节ARIMA模型的国有粮食企业收购预测分析 被引量：6
14
作者 赵黎明 吴文清 《技术经济》 2010年第3期28-30,共3页
研究国有粮食企业的购销现状,对国有粮食企业的购销量进行分析和预测,有利于深刻认识国有粮食企业的市场运行规律,更为充分地保障国家粮食安全。本文利用Box-Jenkins法中的季节ARIMA模型,对2005年1月—2009年4月中国国有粮食企业收购量... 研究国有粮食企业的购销现状,对国有粮食企业的购销量进行分析和预测,有利于深刻认识国有粮食企业的市场运行规律,更为充分地保障国家粮食安全。本文利用Box-Jenkins法中的季节ARIMA模型,对2005年1月—2009年4月中国国有粮食企业收购量数据序列进行分析,建立了国有粮食企业的季节ARIMA模型。检验结果表明,季节ARIMA模型对原始数据序列有着较好的拟合效果,模型的预测效果良好,可用于短期内国有粮食企业收购量的预测。 展开更多
关键词 季节arima模型 国有粮食企业 收购量 预测
在线阅读 下载PDF
ARIMA乘积季节模型在医院门急诊人次预测中的应用 被引量：8
15
作者 范晓欣 隋虹 《中国医院管理》 北大核心 2015年第4期41-42,共2页
目的用ARIMA乘积季节模型(p,d,q)(P,D,Q)s预测门急诊人次,为医院管理策服务。方法数据源于某院HIS,选取2002年1月—2014年10月逐月门急诊人次数据,其中2002—2013年各月数据用于建立模型,2014年1—10月数据用于验证所建立的模型,然后用... 目的用ARIMA乘积季节模型(p,d,q)(P,D,Q)s预测门急诊人次,为医院管理策服务。方法数据源于某院HIS,选取2002年1月—2014年10月逐月门急诊人次数据,其中2002—2013年各月数据用于建立模型,2014年1—10月数据用于验证所建立的模型,然后用所建立模型预测2015年门急诊人次。用平均相对误差绝对值(MAPE)评价模型的预测精度。结果建立了ARIMA(2,1,1)(0,1,1)12模型,模型预测的MAPE为7.01%,2015年门急诊人次预测值为550 121。结论 ARI-MA乘积季节模型(p,d,q)(P,D,Q)s预测医院门急诊人次的效果理想,可以为医院管理者提供有价值的信息。 展开更多
关键词 arima乘积季节模型 医院门急诊人次 预测
在线阅读 下载PDF
基于季节性ARIMA模型的居民消费水平预测 被引量：25
16
作者 肖良 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第8期83-86,共4页
文章以居民消费价格指数(CPI)的短期预测作为切入点,采用定量的时间序列分析方法,建立季节自回归综合移动平均(季节性ARIMA模型)模型对CPI时间序列进行量化分析。首先阐述基于该模型的CPI预测的一般过程,即:平稳化处理、差分变换的阶数... 文章以居民消费价格指数(CPI)的短期预测作为切入点,采用定量的时间序列分析方法,建立季节自回归综合移动平均(季节性ARIMA模型)模型对CPI时间序列进行量化分析。首先阐述基于该模型的CPI预测的一般过程,即:平稳化处理、差分变换的阶数辨识、参数估计,时间序列模型的构建,然后对模型进行性能检验,确定较适合的季节自回归综合移动平均模型,最后在实证分析中探讨经济变量CPI与时间变量之间的变动规律,对CPI时间序列进行适当的差分处理,取得了较为理想的预测效果。 展开更多
关键词 季节性arima模型 CPI 平稳性检验 短期预测
在线阅读 下载PDF
基于季节性ARIMA模型的中国CPI序列分析与预测 被引量：16
17
作者 雷鹏飞 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第14期32-34,共3页
CPI是衡量一国宏观经济运行状况的重要参考指标之一,国际上通常用CPI来反映通货膨胀的程度,它是一国制定宏观经济政策、分析债券市场、货币市场和央行公开市场操作的重要参考依据。对CPI的准确预测能为我国货币政策的制定提供一定的依... CPI是衡量一国宏观经济运行状况的重要参考指标之一,国际上通常用CPI来反映通货膨胀的程度,它是一国制定宏观经济政策、分析债券市场、货币市场和央行公开市场操作的重要参考依据。对CPI的准确预测能为我国货币政策的制定提供一定的依据。文章以CPI时间序列为样本,旨在从其内在动力机制出发,选择季节性ARIMA模型,找寻CPI的变化规律并加以预测。 展开更多
关键词 CPI 季节性arima模型 预测
在线阅读 下载PDF
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
18
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
在线阅读 下载PDF
ARIMA季节模型在我国丙肝发病预测中的应用 被引量：25
19
作者 于林凤 吴静 +1 位作者 周锁兰 丁勇 《郑州大学学报（医学版）》 CAS 北大核心 2014年第3期344-348,共5页
目的:应用ARIMA季节模型对我国丙肝发病进行预测。方法:利用2004年至2011年我国丙肝的月发病数建立ARIMA季节模型,对2012年丙肝的月发病数进行预测,并用实际数据评估模型的预测效果。同法对同期甲肝发病数据进行建模和预测。对丙肝和甲... 目的:应用ARIMA季节模型对我国丙肝发病进行预测。方法:利用2004年至2011年我国丙肝的月发病数建立ARIMA季节模型,对2012年丙肝的月发病数进行预测,并用实际数据评估模型的预测效果。同法对同期甲肝发病数据进行建模和预测。对丙肝和甲肝2004年至2011年的月发病数按年归一化处理后计算方差。比较甲肝和丙肝的预测效果。结果:成功建立ARIMA(1,1,1)(2,1,0)12季节模型,模型的表达式为:(1+0.222L)(1+0.820L12+0.694L24)(1-L)(1-L12)lnYt=(1+0.648L)εt,参数AR(1)=-0.222(t=-2.392,P=0.020),SAR(12)=-0.820(t=-8.009,P<0.001),SAR(24)=-0.694(t=-6.124,P<0.001),MA(1)=-0.648(t=-5.889,P<0.001),残差序列是白噪声序列(P>0.05);模型拟合效果的R2为0.824,预测的平均相对误差为0.078。归一化后丙肝和甲肝发病数的平均方差分别为0.030和0.047,提示丙肝原始数据周期性动态变化较甲肝更趋一致。甲肝预测的平均相对误差为0.138,大于丙肝。结论:ARIMA(1,1,1)(2,l,0)12季节模型可用于预测我国丙肝的发病规律。样本数据的周期性动态变化趋势越一致,ARIMA季节模型的预测结果也越准确。 展开更多
关键词 arima季节模型 丙肝 发病 预测
在线阅读 下载PDF
ARIMA季节乘积模型在肠道传染病预测中的应用 被引量：5
20
作者 张翼飞 陈洪 +3 位作者 刘岭 张彦琦 郭波涛 易东 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期91-91,共1页
目的:建立细菌性痢疾月发病数的预测模型,探讨AR1MA季节乘积模型在时间序列资料分析中的应用。方法:采用非条件最小二乘法估计模型参数,通过季节差分方法使原始序列平稳,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... 目的:建立细菌性痢疾月发病数的预测模型,探讨AR1MA季节乘积模型在时间序列资料分析中的应用。方法:采用非条件最小二乘法估计模型参数,通过季节差分方法使原始序列平稳,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:对所分析的季节性时间序列建立了乘积ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12模型。方差估计值为288.106,AIC=619.661,SBC=620.492。对模型进行白噪声残差分析(p=0.632),拟合优度统计量表明ARIMA的估计具体模型为:(1-B12)Zt=(1-0.34B)(1-0.559B12)αt是适合的。结论:通过ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12模型与ARIMA(0,1,1)12模型对细菌性痢疾月发病数预测效果的比较,表明ARIMA季节乘积模型是一种短期预测精度较高的预测模型。 展开更多
关键词 arima季节乘积模型 时间序列 肠道传染病 细菌性痢疾
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 4 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部