基于指数平滑法的全国MRI配置量预测研究--四种非季节性模型比较 被引量：3

1

作者 杨毅 魏艳 +4 位作者 黄晓玲 张晨 徐宁泽 程敬亮 陈英耀 《卫生经济研究》 北大核心 2020年第5期45-49,共5页

目的:对未来中短期全国MRI配置量进行预测。方法:基于存量数据,采用指数平滑法的四种非季节性模型,对未来全国MRI的配置量进行预测。结果:简单模型、Holt线性趋势模型、Brown线性趋势模型和阻尼趋势模型的R2值均大于0.95;后三者拟合后... 目的:对未来中短期全国MRI配置量进行预测。方法:基于存量数据,采用指数平滑法的四种非季节性模型,对未来全国MRI的配置量进行预测。结果:简单模型、Holt线性趋势模型、Brown线性趋势模型和阻尼趋势模型的R2值均大于0.95;后三者拟合后的数据残差序列不存在自相关(P>0.05),适宜采用指数平滑序列模型进行分析;Brown线性趋势模型的均方根误差和平均绝对误差百分比均为最小。结论:Brown线性趋势模型的拟合效果最佳,其预测结果显示,未来我国2020年、2023年和2025年MRI配置量分别为9 332台、11 750台和13 362台。 展开更多

关键词 MRI 指数平滑法 非季节性模型 预测

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乘积型季节性模型自相关函数的结构

2

作者 任瑞林 马湘玲 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1993年第1期11-15,共5页

本文以自协方差发生函数为工具,讨论了乘积型季节性模型。Φ(B)Φ(B^8)x_t=θ(B)■(B^8)a_t自相关函数的结构,证明了当p=0时,模型是参数可分离的。本文的结果为乘积型季节性模型的识别和参数估计提供了一定的理论依据。

关键词 乘积型 季节性模型 自相关函数

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建立铁路货运量季节性预测模型的研究 被引量：5

3

作者 任德亮 李向国 张天伟 《铁道运输与经济》 北大核心 2004年第8期65-67,共3页

铁路货运量预测是编制运输方案的依据,目前采用的预测方法,难以全面、科学地反映数据的内在结构和复杂性,以年度为单位预测时,误差不大,但按月度预测时,则误差较大。为此利用三角函数周期性的特点,辅以线性趋势变动,建立适合不同预测期... 铁路货运量预测是编制运输方案的依据,目前采用的预测方法,难以全面、科学地反映数据的内在结构和复杂性,以年度为单位预测时,误差不大,但按月度预测时,则误差较大。为此利用三角函数周期性的特点,辅以线性趋势变动,建立适合不同预测期限、不同预测精度的季节性预测模型,经实例检测能够较为准确地预测月计划运输量。 展开更多

关键词 铁路运输 货运量 季节性预测模型 三角函数周期性

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基于季节性ARIMA模型的居民消费水平预测 被引量：25

4

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

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季节性组合预测模型在医院门诊量中的应用研究 被引量：7

5

作者 叶明全 胡学钢 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2005年第7期1965-1967,1970,共4页

医院门诊量是一个具有复杂的非线性组合特征的季节性时间序列。为解决传统时间序列预测大多数都是使用单一模型,以致影响预测精度等问题,采用了最优加权组合预测方法将季节性ARIMA乘积模型和季节性神经网络模型进行组合优化。结果表示,... 医院门诊量是一个具有复杂的非线性组合特征的季节性时间序列。为解决传统时间序列预测大多数都是使用单一模型,以致影响预测精度等问题,采用了最优加权组合预测方法将季节性ARIMA乘积模型和季节性神经网络模型进行组合优化。结果表示,季节性组合预测模型在拟合精度和预测准确性方面优于任何单一预测方法,为季节性时间序列预测提供了一种新的实用方法。 展开更多

关键词 季节性时间序列 季节性ARIMA乘积模型 季节性神经网络 组合预测

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基于季节性ARIMA模型的中国CPI序列分析与预测 被引量：16

6

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

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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

7

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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季节性SARIMA模型在实验室开放管理中的应用

8

作者 王法玉 王静超 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2014年第2期250-254,共5页

为了更好地进行实验室开放管理和高效利用,结合我院实验室日常上机人数的历史数据进行分析研究,提出了构建季节性SARIMA模型,将其用于对实验室日常上机人数的预测,并介绍了季节性SARIMA模型的理论基础和构建过程。研究结果表明,季节性SA... 为了更好地进行实验室开放管理和高效利用,结合我院实验室日常上机人数的历史数据进行分析研究,提出了构建季节性SARIMA模型,将其用于对实验室日常上机人数的预测,并介绍了季节性SARIMA模型的理论基础和构建过程。研究结果表明,季节性SARIMA模型在实验室开放管理中的应用,更有利于安排值班人员和开放实验室数量,从而很大程度提高了人员的管理水平和资源的利用效率。该模型已在我院的计算机实验教学、实验室开放管理得到了成功应用,并取得了显著的效果。 展开更多

关键词 实验室 开放管理 季节性SARIMA模型 预测

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月径流序列的季节性ARIMA模型 被引量：2

9

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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季节性自回归模型适用性分析 被引量：4

10

作者 武兰婷 何士华 +1 位作者 朱剑军 裴英俊 《中国农村水利水电》 北大核心 2014年第12期17-19,23,共4页

月径流序列的随机模拟通常采用季节性自回归模型[SAR(p)],该模型考虑了月径流随周期变化的特性。以仁里水文站37年的实测月径流序列为基础,计算分析其统计特性参数,根据序列中各月自回归系数的不同,对不同月取不同阶数的SAR(p)模型,并... 月径流序列的随机模拟通常采用季节性自回归模型[SAR(p)],该模型考虑了月径流随周期变化的特性。以仁里水文站37年的实测月径流序列为基础,计算分析其统计特性参数,根据序列中各月自回归系数的不同,对不同月取不同阶数的SAR(p)模型,并根据当地资料采用适线法估计偏态系数Cs值,建立混合SAR(p)模型。与SAR(1)模型和SAR(2)模型的模拟结果对比,混合SAR(p)模型的模拟结果更接近实测资料,偏态系数Cs值和二阶自相关系数明显优于一、二阶模型,能较好的模拟原序列的统计特性。 展开更多

关键词 径流模拟 自回归模型 季节性自回归模型 适用性分析

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基于季节性马尔科夫模型的郑州市降雨指数衍生品定价 被引量：2

11

作者 王志良 鲁亮涛 刘萍萍 《华北水利水电大学学报（自然科学版）》 2016年第2期33-36,共4页

未来特定时间区间内降雨指数的微小差别,会对降雨指数衍生品的理论价格产生很大的影响。根据郑州市的降雨过程具有明显的季节性特征的特点,提出了季节性马尔科夫模型,并用此模型对其降雨频率进行建模。然后,用Gamma分布模拟郑州市不同... 未来特定时间区间内降雨指数的微小差别,会对降雨指数衍生品的理论价格产生很大的影响。根据郑州市的降雨过程具有明显的季节性特征的特点,提出了季节性马尔科夫模型,并用此模型对其降雨频率进行建模。然后,用Gamma分布模拟郑州市不同季度的日降雨量的分布。最后,对郑州市未来一年的日降雨量进行随机模拟,并运用蒙特卡洛方法,模拟计算了基于郑州市第二季度降雨累积指数的期货合约的到期收益值。计算结果表明,本文提出的季节性马尔科夫模型可以更好地模拟郑州市降雨过程的统计特征。 展开更多

关键词 天气衍生品 季节性马尔科夫模型 累积降雨指数 蒙特卡洛模拟

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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：10

12

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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一类季节性整值复合自回归模型—SINCAR 被引量：1

13

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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基于灰色关联与SVM的蒸发量季节性预测 被引量：4

14

作者 牛秀岭 《水电能源科学》 北大核心 2019年第2期18-21,共4页

为正确认识蒸发量与气象因子之间的关系,以山西太原气象站为例,应用灰色关联分析选择关联度较高的气象因子,利用Matlab软件构建以该站2010～2016年日气象数据作为训练样本、分5个时段建立26个气象因子组合下的130个蒸发量SVM预测模型,并... 为正确认识蒸发量与气象因子之间的关系,以山西太原气象站为例,应用灰色关联分析选择关联度较高的气象因子,利用Matlab软件构建以该站2010～2016年日气象数据作为训练样本、分5个时段建立26个气象因子组合下的130个蒸发量SVM预测模型,并以2017年日气象数据作为验证样本,对模型模拟结果进行验证。结果表明,季节性蒸发量预测模型模拟精度高于全年蒸发量预测模型,且气象因子组合对模型模拟效果具有重大影响,在太原地区最佳季节性模型春、夏、秋、冬四季所对应的因子组合及数量均不同,模型预测R2值分别为0.78、0.53、0.53、0.51,RMSE值分别为0.83、1.42、1.16、1.31,预测结果较好。 展开更多

关键词 灰色关联 SVM模型 蒸发量 因子组合 季节性模型

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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：4

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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动态调整粒子群-霍尔特模型在径流预测中的应用 被引量：7

16

作者 师彪 李郁侠 +1 位作者 于新花 牛艳利 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期8-13,共6页

为了提高水库和河流中长期径流预测精度,针对粒子群算法存在的缺陷,提出了动态调整粒子群算法(DAPSO)。借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能,应用DAPSO算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数,形成动态调整粒子群-... 为了提高水库和河流中长期径流预测精度,针对粒子群算法存在的缺陷,提出了动态调整粒子群算法(DAPSO)。借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能,应用DAPSO算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数,形成动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型组合算法,对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法收敛速度快于霍尔特-温特斯线性季节性模型算法、粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法。该组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点,输出稳定性好,预报精度显著提高,置信度为95%时的预测相对误差小于6%。该算法可应用于水库和河川中长期径流预测。 展开更多

关键词 模型 动态 径流 动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型 动态调整粒子群算法 径流预测

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基于时序模型的旅游地客流量的分析预测

17

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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福建省城乡居民收入差距预测模型比较研究 被引量：3

18

作者 卓开育 《商业时代》 北大核心 2011年第21期134-135,共2页

本文选取福建省1981-2008年间的城乡收入差距值时间序列数据,建立四个时间序列模型进行比较分析,最终确定ARMA模型作为预测模型。并以2006年、2007年和2008年的数据作为检验数据检验该模型预测效果,进一步验证了其预测效果较优,最后利... 本文选取福建省1981-2008年间的城乡收入差距值时间序列数据,建立四个时间序列模型进行比较分析,最终确定ARMA模型作为预测模型。并以2006年、2007年和2008年的数据作为检验数据检验该模型预测效果,进一步验证了其预测效果较优,最后利用该模型对福建省2011-2014年城乡收入差距值进行短期外推预测,并给出对策建议。 展开更多

关键词 指数曲线模型 Holter-winter无 季节性模型 ARMA模型 GARCH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

19

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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一种新的洪水随机模拟模型的应用 被引量：5

20

作者 陈元芳 王文鹏 +1 位作者 陈国新 陈奥密 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期6-10,共5页

将俄罗斯水文学者Khristoforov等建立的一种能反映洪水涨快落慢特性的随机模拟模型应用于钱塘江流域衢江衢县站汛期洪水流量过程模拟,并提出了模型参数的提取方法,同时对参数的分布线型进行了统计检验,对模拟结果分别进行了长、短序列... 将俄罗斯水文学者Khristoforov等建立的一种能反映洪水涨快落慢特性的随机模拟模型应用于钱塘江流域衢江衢县站汛期洪水流量过程模拟,并提出了模型参数的提取方法,同时对参数的分布线型进行了统计检验,对模拟结果分别进行了长、短序列不同时段洪峰洪量统计特性的实用性检验.结果表明:该模型能够通过实用性检验;模拟出的汛期洪水流量过程线能较好地反映实际洪水变化特性;与传统且常用的相关解集模型及季节性AR(1)模型相比,该模型所用参数大为减少,而且模拟效果也优于以上2种模型. 展开更多

关键词 随机模拟 相关解集模型 季节性AR(1)模型 实用性检验

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