目的评价自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)在预测门诊输液人次中的作用,为医疗资源配置提供依据。方法对某医院门诊部治疗室2003年1月至2007年12月的门诊输液患者进行统计分析,并使用SAS的AR...目的评价自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)在预测门诊输液人次中的作用,为医疗资源配置提供依据。方法对某医院门诊部治疗室2003年1月至2007年12月的门诊输液患者进行统计分析,并使用SAS的ARIMA过程预测模型对2008年度门诊输液人次进行预测。结果5年间门诊输液人次逐年增加,在各年度内存在波峰和波谷;不同年度每月门诊量有明显变化,但2月份均为门诊输液人次的低谷期。预测2008年门诊输液人次将明显增加,并呈现出季节性。结论ARIMA模型可以合理预测各月门诊输液人次的变化,为医疗资源配置提供重要依据。展开更多
变速恒频风力发电机组在额定风速以下的最大风能追踪(Maximum Power point Tracking,MPPT)效果对于机组的效率有很大影响。现有的最大风能追踪策略不论是功率控制模式还是转速控制模式都是无风速测量下的最大风能追踪策略。究其原因,就...变速恒频风力发电机组在额定风速以下的最大风能追踪(Maximum Power point Tracking,MPPT)效果对于机组的效率有很大影响。现有的最大风能追踪策略不论是功率控制模式还是转速控制模式都是无风速测量下的最大风能追踪策略。究其原因,就在于风速无法精确测量。引入时间序列法中的自回归滑动平均模型(ARMA)对风速进行超前一步预测。根据该预测风速的大小来确定下一时刻最优功率点搜索的起始风机转速,再利用变步长转速扰动的最大风能追踪策略(爬山法)找到最优功率点。仿真表明,时间序列法对风速具有较好的预测效果,有效地缩小了最优功率点的搜索区间,缩短了搜索时间,提高了机组的运行效率。展开更多
文摘目的评价自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)在预测门诊输液人次中的作用,为医疗资源配置提供依据。方法对某医院门诊部治疗室2003年1月至2007年12月的门诊输液患者进行统计分析,并使用SAS的ARIMA过程预测模型对2008年度门诊输液人次进行预测。结果5年间门诊输液人次逐年增加,在各年度内存在波峰和波谷;不同年度每月门诊量有明显变化,但2月份均为门诊输液人次的低谷期。预测2008年门诊输液人次将明显增加,并呈现出季节性。结论ARIMA模型可以合理预测各月门诊输液人次的变化,为医疗资源配置提供重要依据。
文摘变速恒频风力发电机组在额定风速以下的最大风能追踪(Maximum Power point Tracking,MPPT)效果对于机组的效率有很大影响。现有的最大风能追踪策略不论是功率控制模式还是转速控制模式都是无风速测量下的最大风能追踪策略。究其原因,就在于风速无法精确测量。引入时间序列法中的自回归滑动平均模型(ARMA)对风速进行超前一步预测。根据该预测风速的大小来确定下一时刻最优功率点搜索的起始风机转速,再利用变步长转速扰动的最大风能追踪策略(爬山法)找到最优功率点。仿真表明,时间序列法对风速具有较好的预测效果,有效地缩小了最优功率点的搜索区间,缩短了搜索时间,提高了机组的运行效率。
