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季节性SARIMA模型在实验室开放管理中的应用
1
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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基于SARIMA-SVM模型的季节性PM_(2.5)浓度预测 被引量：1
2
作者 宋英华 徐亚安 张远进 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期51-59,共9页
空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARI... 空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARIMA-SVM)融合模型。该融合模型为串联型融合模型,将数据拆分为线性部分与非线性部分。SARIMA模型在差分自回归滑动平均(ARIMA)模型的基础上增加了季节性因素提取参数,能有效分析PM_(2.5)浓度数据的季节性规律变化趋势,较好地预测数据未来的线性变化趋势。结合SVM模型对预测数据的残差序列进行优化,利用滑动步长预测法确定残差序列的最优预测步长,通过网格搜索确定最优模型参数,实现对PM_(2.5)浓度数据的长期预测,同时提高整体预测精度。通过对武汉市近5年的PM_(2.5)浓度监测数据进行分析,结果表明该融合模型的预测准确率相较于单一模型有很大提升,在相同的实验环境下比单一的ARIMA、Auto ARIMA、SARIMA模型分别提升了99%、99%、98%,稳定性也更好,为PM_(2.5)浓度预测研究提供了新的思路。 展开更多
关键词 季节性差分自回归滑动平均 支持向量机 融合模型 PM_(2.5)浓度 季节性预测
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基于多模型融合的椒江流域季节性径流集合预报 被引量：1
3
作者 周鹏 许月萍 +3 位作者 周欣磊 刘莉 梁霄 郭玉雪 《水利水电科技进展》 北大核心 2025年第3期62-69,共8页
为提高季节性径流预报能力,分别耦合数值天气预报与新安江模型、分布式水文-土壤-植被(DHSVM)模型和长短期记忆网络(LSTM)模型对浙江省椒江流域2012—2020年的月径流量进行集合预报,采用等权重、不等权重和BP神经网络等不同方法对预报... 为提高季节性径流预报能力,分别耦合数值天气预报与新安江模型、分布式水文-土壤-植被(DHSVM)模型和长短期记忆网络(LSTM)模型对浙江省椒江流域2012—2020年的月径流量进行集合预报,采用等权重、不等权重和BP神经网络等不同方法对预报结果进行融合,比较了不同融合方法的预报效果与单一模型的最优预报效果。结果表明:BP神经网络融合法显著提高了预报精度,明显优于其他方法,并在春、夏、秋、冬4个季节都大幅延长了有效预见期,能够为流域水资源管理与利用提供更为准确的水情预报信息。 展开更多
关键词 季节性径流预报 新安江模型 DHSVM模型 LSTM模型 多模型融合 椒江流域
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基于LSTM-季节性差分增强模型的钢结构穹顶卸载应力动态预测
4
作者 孔佑兴 唐超 +2 位作者 王晓静 王勇 陈亚东 《测绘通报》 北大核心 2025年第S1期104-109,共6页
针对钢结构穹顶在温度周期性波动下的应力预测问题,本文提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)与季节差分增强(LSTM-SE)的应力动态预测方法。该方法通过24 h季节差分运算有效解耦日温度变化与结构应力的耦合关系,并结合LSTM网络学习温度-... 针对钢结构穹顶在温度周期性波动下的应力预测问题,本文提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)与季节差分增强(LSTM-SE)的应力动态预测方法。该方法通过24 h季节差分运算有效解耦日温度变化与结构应力的耦合关系,并结合LSTM网络学习温度-应力的滞后响应机制,基于北京市某穹顶工程37个监测节点15 d的实测数据(采样间隔5 min)进行试验。结果表明,LSTM-SE模型的平均预测误差(RMSE)控制在2%以下,显著优于传统LSTM(3.77%)和ARIMA(3.9%)。同时,采用振弦式传感器与无线采集系统实现高密度、抗干扰的温度-应力同步监测,为模型提供了高质量输入数据。本文为温度敏感环境下钢结构的安全评估提供了有效方法,尤其适用于施工卸载阶段的实时监测。 展开更多
关键词 应力预测 LSTM模型 季节性差分 故障预警
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番茄价格季节性波动规律及动态变化特征研究 被引量：1
5
作者 项朝阳 宋长鸣 肖小勇 《中国蔬菜》 北大核心 2025年第6期14-20,共7页
采用X-12-ARIMA模型分析了番茄价格的季节性波动及动态特征,主要结论为:2004—2023年,番茄价格季节性波动最高点为每年2月,季节性因素导致番茄价格平均上涨了24.13%;季节性波动最低点为每年7月,季节性因素导致番茄价格平均下跌了24.83%... 采用X-12-ARIMA模型分析了番茄价格的季节性波动及动态特征,主要结论为:2004—2023年,番茄价格季节性波动最高点为每年2月,季节性因素导致番茄价格平均上涨了24.13%;季节性波动最低点为每年7月,季节性因素导致番茄价格平均下跌了24.83%。1、3、4、5月和12月是番茄价格季节性上涨的月份,平均上涨幅度分别是19.54%、20.13%、16.44%、0.36%和4.62%。6、8、9、10月和11月是番茄价格季节性下跌的月份,研究期限内平均下跌幅度分别为20.99%、22.89%、12.02%、3.25%和0.52%。动态来看,番茄价格季节性波动幅度呈现缩小趋势,原因是季节性波动高点不断走低,季节性波动低点却走高。总体来看,2、3月和4月番茄价格季节性涨幅有缩小趋势,12月却呈现扩大态势;6、7、8月番茄价格季节性跌幅也呈现缩小趋势;5月番茄价格由季节性上涨转为下跌;11月则由季节性下跌转为季节性上涨。 展开更多
关键词 番茄 价格 季节性 X-12-ARIMA模型
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基于GA-SVR-MODIS的季节性冻土区入湖地下水排泄区识别
6
作者 苏小四 杜思楠 +3 位作者 梁海婷 郑昭贤 杨敬爽 李阳 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第3期266-280,共15页
湖泊富营养化是目前公众和政府关注的热点问题之一。热红外遥感技术被广泛应用于识别入湖地下水排泄区,但传统热红外遥感方法并未考虑冻结湖泊表面覆盖的积雪和冰层对反演湖水表面温度的影响,限制了其识别入湖地下水排泄区的精度和适用... 湖泊富营养化是目前公众和政府关注的热点问题之一。热红外遥感技术被广泛应用于识别入湖地下水排泄区,但传统热红外遥感方法并未考虑冻结湖泊表面覆盖的积雪和冰层对反演湖水表面温度的影响,限制了其识别入湖地下水排泄区的精度和适用性。基于遗传算法-支持向量回归(genetic algorithm-support vector regression,GA-SVR)模型和中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectoradiometer,MODIS)遥感数据开展了对东北季节性冻土平原区典型湖泊查干湖湖水表面温度的反演与预测研究,识别了不同时期入湖地下水的排泄区。结果表明:GA-SVR模型可将冰封期热红外遥感法反演湖水表面温度的R^(2)由0.69提高到0.95,其识别的入湖地下水排泄区与湖泊中高^(222)Rn浓度的分布区域一致。研究结果可为有效识别查干湖营养物质主要来源和查干湖水环境安全管控提供科技支撑。 展开更多
关键词 季节性冻土区湖泊 湖水表面温度 MODIS GA-SVR模型 地下水排泄
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无砟轨道高低不平顺季节性特征及预测
7
作者 许玉德 任泽琦 魏子龙 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期91-98,共8页
为了解高速铁路无砟轨道高低不平顺的季节性特征,基于高速综合检测车实测数据,统计四季条件下CRTSⅠ、Ⅱ、Ⅲ型无砟轨道在不同类型区段的高低不平顺,并利用季节指数法定量评估季节变化对高低不平顺的影响。考虑季节性特征,利用季节指数... 为了解高速铁路无砟轨道高低不平顺的季节性特征,基于高速综合检测车实测数据,统计四季条件下CRTSⅠ、Ⅱ、Ⅲ型无砟轨道在不同类型区段的高低不平顺,并利用季节指数法定量评估季节变化对高低不平顺的影响。考虑季节性特征,利用季节指数调整的滑动平均模型,以及深度学习领域的LSTM模型,对CRTSⅢ型无砟轨道的高低不平顺进行预测。结果表明:CRTS系列无砟轨道高低不平顺具有明显的季节性,夏季高低不平顺值普遍高于其他季节。曲线区段高低不平顺受季节变化的影响大于直线区段,桥梁区段高低不平顺受季节变化的影响大于路基区段。季节指数调整的滑动平均模型和LSTM模型均可预测无砟轨道高低不平顺,其中LSTM模型的预测效果更佳。 展开更多
关键词 无砟轨道 高低不平顺 季节性 季节指数 深度学习 预测模型
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基于SVM-SARIMA-LSTM模型的城市用水量实时预测
8
作者 李轩 吴永强 +2 位作者 王佳伟 杨伟超 张天洋 《水电能源科学》 北大核心 2025年第3期36-39,6,共5页
为提高气象波动下城市用水量预测精度,通过季节性分解的趋势—季节性—残差程序(STL)将城市时用水量分解为趋势分量、季节性分量和残差分量3部分,使用季节性自回归移动平均模型(SARIMA)对季节性部分进行捕捉,利用支持向量机(SVM)提取趋... 为提高气象波动下城市用水量预测精度,通过季节性分解的趋势—季节性—残差程序(STL)将城市时用水量分解为趋势分量、季节性分量和残差分量3部分,使用季节性自回归移动平均模型(SARIMA)对季节性部分进行捕捉,利用支持向量机(SVM)提取趋势部分与气温、降水、风速、气压和相对湿度5个气象因素之间的关系,利用长短时记忆网络(LSTM)对波动性明显的残差部分进行关系捕捉,构建了SVM-SARIMA-LSTM用水量实时预测模型,并利用衡水市3个月时用水量数据和气象数据训练SVM-SARIMA-LSTM模型,以随后1周的实测数据作为验证集对模型预测性能进行评估。结果表明,SVM-SARIMA-LSTM模型的平均绝对百分比误差(E_(MAP))比SARIMA模型低4.502%,均方根误差(E_(RMSE))降低了39.084%,确定系数R^(2)提高了9.965%,最大绝对误差(E_(maxA))减小了55.946%,具有较好的应用价值。所建模型通过整合关键气象因素,准确地捕捉到城市用水量的季节性趋势及非季节性波动,展现了优良的泛化性。 展开更多
关键词 sarima模型 支持向量机 长短时记忆神经网络 SVM-sarima-LSTM模型 STL分解程序 气象因素 用水量预测
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基于“SARIMA-BP/SVM/RF”联合模型及R语言实现的《时间序列分析》课程教学改革探索
9
作者 陈惠达 杜进林 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第4期632-636,共5页
目的 构建和验证SARIMA-BP/SVM/RF联合模型,并通过R语言实现,以科研服务教学,进行《时间序列分析》课程改革。方法 以SARIMA模型的拟合值作为BP/SVM/RF模型的输入,以时间序列数据实际值作为BP/SVM/RF模型的输出,选用R 4.3中auto.arima()... 目的 构建和验证SARIMA-BP/SVM/RF联合模型,并通过R语言实现,以科研服务教学,进行《时间序列分析》课程改革。方法 以SARIMA模型的拟合值作为BP/SVM/RF模型的输入,以时间序列数据实际值作为BP/SVM/RF模型的输出,选用R 4.3中auto.arima()、nnet()、svm()和randomForest()函数对河南省流行性感冒和山东省乙肝数据进行实例分析。结果 SARIMA-RF模型两组数据预测值的RMSE分别为894.5121和146.6224,MAPE分别为0.1309和0.0187,预测效果最优。SARIMA-BP神经网络模型两组数据预测值的RMSE分别为1211.5088和293.8433,MAPE分别为0.2069和0.0369;SARIMA-SVM模型两组数据预测值的RMSE分别为1572.1080和244.5919,MAPE分别为0.1993和0.0325;SARIMA模型两组数据预测值的RMSE分别为1887.5854和349.2565,MAPE分别为0.2147和0.0509;SARIMA-BP神经网络模型和SARIMA-SVM模型的预测效果不相上下,不及SARIMA-RF模型但优于SARIMA模型。结论 构建SARIMA-BP/SVM/RF联合模型的教学改革是合适的,联合模型优于单纯SARIMA模型,通过R语言软件实现联合模型的训练是方便且高效的。 展开更多
关键词 sarima BP/SVM/RF 联合模型 R语言实现 课程教学改革
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基于ANN-CA模型的F县季节性闲置耕地模拟及预测
10
作者 王静祎 王加胜 《安徽农学通报》 2024年第10期133-138,共6页
为保护耕地和提高耕地利用率,促进农业可持续发展,本研究利用ANN-CA模型对F县的季节性闲置耕地情况进行模拟预测。模拟结果表明,在α=2,T=0.8的参数组合下,各类用地变化的模拟精度较高,模拟出的用地变化情况与2020年的实际用地情况较为... 为保护耕地和提高耕地利用率,促进农业可持续发展,本研究利用ANN-CA模型对F县的季节性闲置耕地情况进行模拟预测。模拟结果表明,在α=2,T=0.8的参数组合下,各类用地变化的模拟精度较高,模拟出的用地变化情况与2020年的实际用地情况较为贴近;根据季节性闲置耕地识别规则模拟出F县未来耕地季节性闲置现象呈现明显好转趋势,预测2025年F县季节性闲置耕地主要集中在东北部和南部,面积为25.8318km^(2)。生产中,注意对耕地进行科学合理的养护和利用,以保障农作物的产量和质量,确保农业可持续发展。 展开更多
关键词 季节性闲置耕地 ANN-CA模型 模拟预测 耕地利用率 土地养护
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员工流动季节性问题及SARIMA-ANN模型应用 被引量：1
11
作者 彭丽君 马跃如 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第2期139-145,共7页
中国企业员工流动受到中国商品生产季节性、劳动力市场供给周期性、员工身份两栖化等多种因素的影响,其数据呈现出季节性、非线性等特征。单一的自回归单整移动平均模型(ARIMA模型)不能较好地拟合其发展趋势并预测未来。本文通过神经网... 中国企业员工流动受到中国商品生产季节性、劳动力市场供给周期性、员工身份两栖化等多种因素的影响,其数据呈现出季节性、非线性等特征。单一的自回归单整移动平均模型(ARIMA模型)不能较好地拟合其发展趋势并预测未来。本文通过神经网络模型(ANN模型)来修正传统的自回归单整移动平均模型(ARIMA模型),并加入季节性因素,从而形成SARIMA-ANN耦合模型,对企业员工流动的数据进行拟合与预测。通过对多组SARIMA-ANN模型的构建、衡量、比较与讨论,最终确定了较佳的神经网络对时间序列模型进行修正的耦合模型。实证结果显示,SARIMA-ANN模型充分考虑数据的季节性与趋势性,随机性与非线性特征并存的问题,对于季节性时间序列的经济数据的处理与预测是切实可行的。该耦合模型的应用证实了中国企业员工流动数据的趋势性与季节性、线性与非线性特征并存。这说明中国企业员工的流动具有更复杂的不规则的运动与突变,在精确预测有一定难度的情况下做好现有员工的留存工作是首要之策。 展开更多
关键词 员工流动 时间序列 sarima模型 ANN模型
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具有季节性反应扩散疟疾模型的全局动力学
12
作者 张志雯 白振国 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期447-457,共11页
疟疾是一种由疟原虫引起的传染病,它是通过成年雌性按蚊叮咬而引发的人与人之间传播。为了探讨空间异质和季节性对疟疾传播的影响,建立了一类周期的反应扩散模型。鉴于蚊子总密度趋于一个正的周期解,故对原系统的研究转而讨论其极限系... 疟疾是一种由疟原虫引起的传染病,它是通过成年雌性按蚊叮咬而引发的人与人之间传播。为了探讨空间异质和季节性对疟疾传播的影响,建立了一类周期的反应扩散模型。鉴于蚊子总密度趋于一个正的周期解,故对原系统的研究转而讨论其极限系统。首先定义了模型的基本再生数R_(0),然后利用单调次齐性系统理论表明了R_(0)是决定极限系统全局动力学的一个阈值参数。具体地说,当R_(0)≤1时,无病周期解是全局渐近稳定的;而当R_(0)>1时,模型存在唯一正的周期解且它是全局渐近稳定的。最后,利用链传递集理论将极限系统的动力学提升到原系统。 展开更多
关键词 疟疾 季节性 反应扩散模型 基本再生数 阈值动力学
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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
13
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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基于SARIMA-SVR模型的铁路货运量预测方法 被引量：2
14
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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喀斯特季节性雨林蚬木种群的增长模型 被引量：7
15
作者 向悟生 农重刚 +5 位作者 王斌 刘晟源 丁涛 何兰军 李先琨 黄甫昭 《广西植物》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期285-290,共6页
蚬木是喀斯特季节性雨林的优势种和特征种,研究蚬木种群的增长过程将为深入理解喀斯特季节性雨林动态提供基础。根据一个15hm2固定样地的调查数据,采用logistic模型及其4种改进模型对蚬木种群的增长过程进行了拟合,用残差平方和、决定... 蚬木是喀斯特季节性雨林的优势种和特征种,研究蚬木种群的增长过程将为深入理解喀斯特季节性雨林动态提供基础。根据一个15hm2固定样地的调查数据,采用logistic模型及其4种改进模型对蚬木种群的增长过程进行了拟合,用残差平方和、决定系数和AIC准则对拟合的模型进行评价。结果表明:李新运模型和刘金福模型的拟合效果较好,但综合考虑模型的拟合效果和模型的简洁性,logistic模型和S形增长过程模型为较优模型。用logistic模型对蚬木种群的增长过程进行深入分析发现,种群增长最快的时期为50a左右,而在150a后,种群逐渐进入增长饱和期。种群目前接近增长饱和期,所以应加强保护,以维持蚬木群落的稳定发展。 展开更多
关键词 蚬木 种群增长 模型 喀斯特季节性雨林
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大型U形混凝土衬砌渠道季节性冻融水热耦合模型研究 被引量：28
16
作者 李学军 费良军 李改琴 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期13-17,共5页
依据温度梯度理论,论述了大型U形混凝土衬砌渠道冻胀机理;运用原型观测成果,建立了大型U形混凝土衬砌渠道季节性冻融水热耦合二维模型,采用混合型Richards方程对冻结过程中渠基非饱和土壤水分运移进行了模拟;并用冻结水分运移量、气温... 依据温度梯度理论,论述了大型U形混凝土衬砌渠道冻胀机理;运用原型观测成果,建立了大型U形混凝土衬砌渠道季节性冻融水热耦合二维模型,采用混合型Richards方程对冻结过程中渠基非饱和土壤水分运移进行了模拟;并用冻结水分运移量、气温和冻深观测值分别建立了冻深、冻胀预测模型。经检验:模拟曲线和预测曲线与原型观测曲线基本吻合。该研究为大型U形混凝土衬砌渠道设计、推广应用提供了理论依据。 展开更多
关键词 冻胀指数 季节性冻融 大型U形渠道 水热耦合模型 冻胀预测模型
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季节性商品的促销定价模型与算法 被引量：9
17
作者 王宏达 郝以阁 汪定伟 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期23-25,共3页
研究了季节性商品在促销前提下的定价问题.在综合考虑季节性商品的销售特点、销售折扣率、商品库存、商品周期衰退、商品价格等问题的基础上,建立了以利润损失最小为目标的动态定价模型,以商家需处理的货物量为约束条件,基于改进遗传算... 研究了季节性商品在促销前提下的定价问题.在综合考虑季节性商品的销售特点、销售折扣率、商品库存、商品周期衰退、商品价格等问题的基础上,建立了以利润损失最小为目标的动态定价模型,以商家需处理的货物量为约束条件,基于改进遗传算法和粒子群算法,找到了成本最优的商品定价.并通过仿真,分析了商品定价对利润损失的影响,为大中型企业的促销决策提供了重要依据. 展开更多
关键词 季节性商品 促销 折扣率 动态定价 模型 算法
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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
18
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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肾综合征出血热发病率季节性时间序列预测模型 被引量：7
19
作者 郭秀花 曹务春 +2 位作者 胡良平 赵秋敏 张泮河 《中国人兽共患病杂志》 CSCD 北大核心 2003年第4期121-121,123,共2页
关键词 肾综合征出血热 发病率 季节性 时间序列 预测模型 流行病学
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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：27
20
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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