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自回归求和移动平均模型在湖北省戊型病毒性肝炎发病率预测中的应用 被引量:3
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作者 严婧 杜玉开 杨北方 《郑州大学学报(医学版)》 CAS 北大核心 2017年第3期290-295,共6页
目的:应用自回归求和移动平均模型(ARIMA模型)对湖北省戊型病毒性肝炎疫情报告数据进行分析、预测,为戊型病毒性肝炎的监测、预警提供理论依据。方法:采用SAS 9.2对2004年1月至2015年12月湖北省戊型病毒性肝炎的报告疫情数据进行ARIMA... 目的:应用自回归求和移动平均模型(ARIMA模型)对湖北省戊型病毒性肝炎疫情报告数据进行分析、预测,为戊型病毒性肝炎的监测、预警提供理论依据。方法:采用SAS 9.2对2004年1月至2015年12月湖北省戊型病毒性肝炎的报告疫情数据进行ARIMA模型的参数估计、拟合检验,预测2016年1月至12月戊型病毒性肝炎的月发病数,并用实际数据验证评估预测效果。结果:ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)12模型拟合误差RMSE为0.045,2016年1月至12月戊型病毒性肝炎预测值平均相对误差为14.23%,能较好地拟合原始序列数据,预测精度较高。结论:ARIMA模型对湖北省戊型病毒性肝炎报告发病率短期预测精度良好,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 戊型病毒性肝炎 自回归求和移动平均模型 发病率 预测 湖北省
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自回归求和移动平均模型在湖南省食物中毒预测中的应用 被引量:7
2
作者 陈玲 徐慧兰 《中南大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期142-146,共5页
目的:探索自回归求和移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)在湖南省食物中毒预测中的应用,为食物中毒的预防和控制提供依据。方法:收集2003年1月至2009年12月湖南省食物中毒人数进行ARIMA模型拟合,用2010年的... 目的:探索自回归求和移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)在湖南省食物中毒预测中的应用,为食物中毒的预防和控制提供依据。方法:收集2003年1月至2009年12月湖南省食物中毒人数进行ARIMA模型拟合,用2010年的中毒资料验证模型的预测效果,并预测2011年湖南省食物中毒人数。结果:ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12较好地拟合了既往时间段中毒人数的时间序列,拟合预测误差为9.59%,2011年湖南省食物中毒预测人数为834人。结论:ARIMA预测模型能较好地拟合短期内食物中毒人数在时间序列上的变化趋势,若用于长期预测,应根据长期监测数据不断调整模型参数。 展开更多
关键词 自回归求和移动平均模型 食物中毒 预测
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自回归求和移动平均乘积季节模型在西安地区出生缺陷预测中的应用 被引量:11
3
作者 张丽 米白冰 +7 位作者 相晓妹 宋辉 董敏 张水平 章琦 王玲玲 屈鹏飞 党少农 《西安交通大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期371-374,426,共5页
目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测西安市出生缺陷的发生率。方法利用2009年10月至2015年8月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据构建ARIMA乘积季节模型,同时利用2015年9月至12月实际出生缺陷发生率与模型拟... 目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测西安市出生缺陷的发生率。方法利用2009年10月至2015年8月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据构建ARIMA乘积季节模型,同时利用2015年9月至12月实际出生缺陷发生率与模型拟合数据进行比较,评价模型的预测性能,并预测西安市2016年的出生缺陷发生率。结果西安市出生缺陷的发生率具有一定的趋势及季节性,建立了ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型,利用2015年9月至12月拟合值与实际出生缺陷发生率比较,绝对误差的平均9.5,相对误差的平均0.084,提示ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型具有较佳的预测能力。预测2016年西安市出生缺陷发生率与2015年接近,总体略有抬升,但峰值下降。结论 ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型可用于西安市出生缺陷发生率的预测。 展开更多
关键词 出生缺陷 自回归求和移动平均乘积季节模型 预测
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改进的差分自回归移动平均模型的共轭梯度参数估计法 被引量:6
4
作者 单锐 刘雅宁 刘文 《河南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2015年第4期85-90,9,共6页
为了提高差分自回归移动平均模型的拟合精度,本文结合已有的文献,借助无约束优化方法来解决此模型中的参数估计问题。主要提出了一种改进的差分自回归移动平均模型参数的优化估计法,并对提出的算法进行详细说明,在强Wolfe条件下对全局... 为了提高差分自回归移动平均模型的拟合精度,本文结合已有的文献,借助无约束优化方法来解决此模型中的参数估计问题。主要提出了一种改进的差分自回归移动平均模型参数的优化估计法,并对提出的算法进行详细说明,在强Wolfe条件下对全局收敛性进行了证明。该方法保证了迭代计算的收敛性,并且提高了收敛的速度。数值试验结果说明:该算法是一种较为有效的方法,与其他方法比较,参数估计值更为显著,提高了预测精度。 展开更多
关键词 差分自回归移动平均模型(ARIMA模型) 自回归滑动平均模型(ARMA模型) 参数估计 无约束问题 共轭梯度法 WOLFE搜索
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自回归移动平均模型在医疗服务需求预测中的应用 被引量:9
5
作者 张柠 苏学艳 李力 《中国医院管理》 2011年第10期6-8,共3页
目的拟合医疗服务需求时间序列资料的预测模型。方法采用自回归移动平均模型对出院人次进行模型拟合。结果模型拟合得到的最优模型为一阶自回归移动平均模型,模型预测2020年某市三甲医院的出院总人次将为93.88万人次。结论自回归移动平... 目的拟合医疗服务需求时间序列资料的预测模型。方法采用自回归移动平均模型对出院人次进行模型拟合。结果模型拟合得到的最优模型为一阶自回归移动平均模型,模型预测2020年某市三甲医院的出院总人次将为93.88万人次。结论自回归移动平均模型适用于出院总人次时间序列模型拟合,预测结果显示,在没有外来干预因素影响的情况下,三甲医院出院总人次将会延续2009年以前的上升趋势继续上涨。 展开更多
关键词 自回归移动平均模型 医疗服务需求 时间序列分析
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基于季节自回归单整移动平均模型的电梯交通流递归预测方法 被引量:4
6
作者 宗群 赵占山 商安娜 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期653-659,共7页
针对电梯交通流预测提出了一种基于季节自回归单整移动平均(SARIMA)模型的递归预测方法.通过离线分析,对电梯交通流利用时间序列分析得到初始的SARIMA模型,引入异常值检测对训练数据中的异常值进行修正,利用修正的序列得到电梯交通流SAR... 针对电梯交通流预测提出了一种基于季节自回归单整移动平均(SARIMA)模型的递归预测方法.通过离线分析,对电梯交通流利用时间序列分析得到初始的SARIMA模型,引入异常值检测对训练数据中的异常值进行修正,利用修正的序列得到电梯交通流SARIMA模型;在线预测时,将离线得到修正的SARIMA模型转化为状态空间形式,通过Kalman滤波实时调整状态向量,实现电梯交通流的实时在线预测.仿真表明该方法具有很好的预测性能,且运行时间短,满足实时性的要求. 展开更多
关键词 电梯交通流预测 季节自回归单整移动平均模型 异常值检测 KALMAN滤波 状态空间模型
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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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差分自回归移动平均模型在南通市手足口病疫情预测中的应用 被引量:3
8
作者 练维 魏叶 +1 位作者 韩颖颖 帅小博 《南京医科大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期59-64,共6页
目的:应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测南通市手足口病疫情趋势。方法:以2010年1月—2019年6月南通市手足口病分月报告病例数据为基础,构建符合季节性时间序列的ARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)S模型,用2019年7—12月全市手足口病月发... 目的:应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测南通市手足口病疫情趋势。方法:以2010年1月—2019年6月南通市手足口病分月报告病例数据为基础,构建符合季节性时间序列的ARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)S模型,用2019年7—12月全市手足口病月发病率为验证数据进行验证,检验模型的预测效果。结果:2010—2019年南通市共报告手足口病90 766例,年平均发病率为124.36/10万,疫情有明显季节性,呈双峰特征,为夏季(5、6、7月)高峰和冬季(11、12月)次高峰;近年来南通市手足口病的病原谱以其他肠道病毒为主;利用ARIMA(1,0,1)(1,1,1)12模型,预测2019年7—12月手足口病发病率分别为7.08/10万、1.81/10万、3.74/10万、7.21/10万、10.71/10万和11.29/10万,与实际发病率相比,两者差异无统计学意义(Z=0.48,P=0.63)。结论:差分自回归移动平均模型能较好地预测手足口病的发病趋势,可用于短期的预警监测。 展开更多
关键词 差分自回归移动平均模型 手足口病 预测
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利用ARIMA(自回归移动平均)模型对跑道侵入事件的分析及预测 被引量:9
9
作者 高扬 李阳 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2008年第11期25-30,共6页
综合运用具有相当精度的时间序列分析方法,建立美国民航运输安全中的机场跑道侵入的AR IMA(自回归移动平均)模型,克服了样本空间总是有限带来的不足,揭示出民航跑道侵入的动态变化规律,并对未来美国民航跑道侵入事故发生次数进行较准确... 综合运用具有相当精度的时间序列分析方法,建立美国民航运输安全中的机场跑道侵入的AR IMA(自回归移动平均)模型,克服了样本空间总是有限带来的不足,揭示出民航跑道侵入的动态变化规律,并对未来美国民航跑道侵入事故发生次数进行较准确的预测,为我国民航部门科学地制定飞行计划、人员培训、提高安全管理水平,提供可靠的依据。 展开更多
关键词 时间序列分析 跑道侵入 ARIMA(自回归移动平均)模型 社会科学统计软件包(SPSS) 美国联邦航空局(FAA)
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自回归移动平均模型在骨科Ⅰ类切口感染预测中的应用 被引量:1
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作者 陈丽 杨玉妹 方朕 《军事护理》 CSCD 北大核心 2023年第11期36-39,44,共5页
目的应用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型建立骨科Ⅰ类切口感染预测模型,预测未来6个月的感染发病率。方法回顾性分析2013年1月至2021年12月上海交通大学医学院附属第六人民医院骨科Ⅰ类切口感染... 目的应用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型建立骨科Ⅰ类切口感染预测模型,预测未来6个月的感染发病率。方法回顾性分析2013年1月至2021年12月上海交通大学医学院附属第六人民医院骨科Ⅰ类切口感染发病率数据。选取2013年1月至2021年6月的数据作为训练集,建立ARIMA模型;以2021年7-12月的发病率数据作为验证集,评价模型的预测效果,并预测未来6个月的发病率。结果2013年1月至2021年12月骨科Ⅰ类切口手术患者共有228647例,发生Ⅰ类切口感染628例,手术切口感染发病率为0.275%。ARIMA(1,0,0)(1,0,0)12为确定的最佳模型,2021年7-12月的实际值均落在预测值的95%可信区间范围内。采用该模型预测未来6个月的感染发病率依次分别为0.276%、0.283%、0.288%、0.285%、0.297%和0.291%。结论ARIMA模型能有效拟合、预测骨科Ⅰ类切口感染发病率,模型预测结果提示未来6个月内的发病率呈现低水平流行的态势,可为临床干预措施的实施提供科学依据。 展开更多
关键词 骨科 Ⅰ类切口 自回归移动平均模型 预测 感染
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自回归移动平均模型在预测门诊输液人次中的应用
11
作者 王萍 刘钰 《解放军护理杂志》 2009年第2期64-65,共2页
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
关键词 门诊医疗 补液疗法 自回归移动平均模型 预测 资源分配
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差分自回归移动平均与广义回归神经网络组合模型在丙型肝炎月发病率中的预测应用 被引量:7
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作者 刘红杨 刘洪庆 +1 位作者 李望晨 赵晶 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2017年第2期182-186,共5页
目的探讨差分自回归移动平均(ARIMA)与广义回归神经网络(GRNN)组合模型在丙型肝炎月发病率中预测建模效果及应用前景,为疫情预测提供依据。方法 2015年5月—2016年5月,选取山东省疾病预防控制中心法定传染病直报系统2004—2014年丙型肝... 目的探讨差分自回归移动平均(ARIMA)与广义回归神经网络(GRNN)组合模型在丙型肝炎月发病率中预测建模效果及应用前景,为疫情预测提供依据。方法 2015年5月—2016年5月,选取山东省疾病预防控制中心法定传染病直报系统2004—2014年丙型肝炎月度发病率数据及山东省统计局发布的同期人口资料。对2004—2014年山东省丙型肝炎月发病率数据构建ARIMA模型,验证拟合精度并外推预测;将ARIMA模型拟合值作为GRNN模型的输入,实际值作为GRNN模型的输出,对样本进行训练和预测。比较单纯ARIMA模型和ARIMA-GRNN组合模型在丙型肝炎月发病率中的预测效果。结果 2004—2014年山东省丙型肝炎年均发病率为17.28/10万,并随着时间的推移呈上升趋势(Z=29.05,P<0.01)。ARIMA(1,2,1)模型预测2014年山东省丙型肝炎发病率与实际发病率基本一致,落在95%置信区间内,拟合效果较好。以ARIMA(1,2,1)模型拟合值作为GRNN模型的输入,丙型肝炎月发病率实际值作为GRNN模型的输出,取最优光滑因子0.12训练模型,ARIMA-GRNN组合模型预测的拟合值与实际值基本吻合。ARIMA模型和ARIMA-GRNN组合模型的平均误差率(MER)分别为16.87%、15.30%;决定系数(R^2)分别为0.53、0.60;平均绝对误差(MAE)分别为0.17、0.09;平均绝对百分误差(MAPE)分别为1.18、0.35。结论 ARIMA-GRNN组合模型对山东省丙型肝炎月发病率拟合及预测效果优于单纯ARIMA模型,具有较高的拟合精度,有较为广阔的应用前景,对于疫情预测工作有一定的实用性意义。 展开更多
关键词 丙型肝炎 发病率 预测 差分自回归移动平均模型 广义回归神经网络
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基于自回归移动平均模型的国际金融危机对四川经济的影响分析研究 被引量:2
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作者 郑彬 《生态经济》 北大核心 2011年第4期57-60,65,共5页
2008年发生的美国次贷危机引发的全球金融危机给世界各国的经济特别是金融行业带来了强烈的冲击。金融危机主要通过投资渠道、贸易渠道、汇率渠道以及预期渠道直接或间接影响四川经济。为估算这种影响,文章基于自回归移动平均模型(ARIMA... 2008年发生的美国次贷危机引发的全球金融危机给世界各国的经济特别是金融行业带来了强烈的冲击。金融危机主要通过投资渠道、贸易渠道、汇率渠道以及预期渠道直接或间接影响四川经济。为估算这种影响,文章基于自回归移动平均模型(ARIMA)的特殊性,选取了2000~2008年的样本数据,运用时间序列建模技术,从直接影响和间接影响两个维度7项指标所描述的经济发展指标上,详尽分析研究了国际金融危机对四川经济的影响。文章克服了实际工作部门在测算该种影响时,不考虑经济序列长期发展趋势的不足,并就其对我国经济和四川经济发展的影响作了探讨,在此基础上,提出四川省市应对经济危机的措施,以供相关部门决策时参考。 展开更多
关键词 金融危机 经济发展指标 自回归移动平均模型 自相关函数 偏自相关函数
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浙江省月度电力需求的变分模态分解-自适应模糊神经网络-差分整合移动平均自回归组合预测模型及应用 被引量:5
14
作者 董知周 黄建平 +6 位作者 许晓敏 李铮 纪正森 高恬 吴庚奇 夏洪涛 陈浩 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第12期4957-4967,共11页
为提高电力需求预测的精度,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应模糊神经网络(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)相结合的方法并应用到月度电力需求预测中。首先将原始数据通过... 为提高电力需求预测的精度,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应模糊神经网络(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)相结合的方法并应用到月度电力需求预测中。首先将原始数据通过VMD分解成有限带宽的子模态序列,选用差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)、ANFIS、经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与ANFIS相结合和VMD-ANFIS几种模型进行预测结果对比。结果表明:相比直接利用ANFIS模型得到的预测结果,增加VMD分解过程能有效减小预测误差。说明所应用的VMD-ANFIS方法更具优越性,可以获得更好的预测结果。 展开更多
关键词 电力需求预测 差分整合移动平均自回归模型(ARIMA) 变分模态分解 自适应模糊神经网络
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基于自回归求和滑动平均模型的居民区电动汽车负载特性分析 被引量:5
15
作者 赖国书 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第34期176-182,共7页
随着电动汽车规模的日益扩大和居民区充电设施的逐渐完善,大量电动汽车的充电行为将给居民区电网负荷带来较大影响。在电动汽车充电特性研究的基础上,提出了一种基于自回归求和滑动平均(ARIMA)模型的面向居民区的电动汽车负载特性分析方... 随着电动汽车规模的日益扩大和居民区充电设施的逐渐完善,大量电动汽车的充电行为将给居民区电网负荷带来较大影响。在电动汽车充电特性研究的基础上,提出了一种基于自回归求和滑动平均(ARIMA)模型的面向居民区的电动汽车负载特性分析方法,通过构建多辆电动汽车的总耗电模型,较好地预测了电动汽车总体充电需求,进而实现对居民区变压器容量的合理配置。最后选取若干具有代表性的小区,测试分析了电动汽车接入前后的台区负载变化情况,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电动汽车 面向居民区 负载特性分析 自回归求和滑动平均模型
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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:9
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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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模型和数据联合驱动的ARIMA-IDSSA-LSSVM建筑安全事故预测
17
作者 曹红梅 陈元 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第2期129-139,共11页
针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improv... 针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improved adaptive salp swarm algorithm optimized least squares support vector machine,IDSSA-LSSVM)的组合预测模型。首先利用ARIMA模型获得时序数据中线性部分,利用IDSSA-LSSVM模型分析ARIMA模型获得的残差,获得时序数据中非线性部分;然后通过线性部分和非线性部分相加获得最终组合预测值;最后通过2010—2020年房屋市政工程生产安全事故数据对所提算法进行验证。结果表明,所提预测模型在E_(rmse)上较其他算法分别下降73.73%、77.21%、46.09%、46.80%、78.19%,在E_(mae)上较其他算法分别下降74.20%、77.44%、48.15%、48.85%、77.50%,在E_(mape)上较其他算法分别下降84.95%、87.77%、75.97%、88.49%、80.27%。在不同规模的数据集下,文中算法在E_(rmse)指标下均最优。同时能够通过预测未来阶段事故,提供辅助决策。表明ARIMA-SSA-LSSVM组合模型能够充分挖掘建筑安全事故数据的隐藏信息,在准确性、泛化性和应用性3个角度均表现不错,优势明显。 展开更多
关键词 建筑安全 事故预测 联合驱动 差分自回归移动平均模型 支持向量机
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适合西藏地区的归一化植被指数预测模型构建及验证
18
作者 孟慧美 吴凌霄 +1 位作者 宣越健 米玛旺堆 《气候与环境研究》 北大核心 2025年第2期199-211,共13页
基于差分自回归移动平均(ARIMA)方法、随机森林(RF)方法、Prophet方法构建适合西藏地区的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)预测模型,利用羊八井地区2000~2021年MODIS遥感NDVI数据进行了验证,结果表明:该地... 基于差分自回归移动平均(ARIMA)方法、随机森林(RF)方法、Prophet方法构建适合西藏地区的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)预测模型,利用羊八井地区2000~2021年MODIS遥感NDVI数据进行了验证,结果表明:该地区植被覆盖率总体呈现不明显减少趋势;3个预测模型中,RF预测精度最高,其归一化均方根误差、平均绝对百分比误差、决定系数,分别达到了6.92%、4.04%、0.9;小波变换方法能有效提高模型预测精度;组合模型可以提高预测精度,其中误差倒数权重组合模型优于平均权重和方差倒数加权组合模型。因此可以利用RF等机器学习方法结合小波变换、组合模型在西藏地区进行NDVI预测,为生态环境保护和农牧业生产决策提供科学指导。 展开更多
关键词 归一化植被指数(NDVI)预测模型 随机森林(RF)方法 差分自回归移动平均(ARIMA)方法 Prophet方法 小波变换
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基于平均移动自回归理论的中国进出口贸易实证研究
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作者 谢沅潮 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第5期153-156,共4页
文章通过对中国国际贸易进口和出口的数据分析,应用自回归滑动平均模型和条件异方差理论,对国际贸易进口的差分数据构建了6月份及8月份的自回归平均移动模型和,并应用进口增长率自回归平均移动-条件异方差模型对国际贸易出口增长率进行... 文章通过对中国国际贸易进口和出口的数据分析,应用自回归滑动平均模型和条件异方差理论,对国际贸易进口的差分数据构建了6月份及8月份的自回归平均移动模型和,并应用进口增长率自回归平均移动-条件异方差模型对国际贸易出口增长率进行了波动率和变化率的拟合估计。根据所拟合的模型,发现在8月份拟合的自回归平均移动-条件异方差模型下的国际贸易进口差分数据更接近实际的国际贸易差分数据,并且国际贸易进口增长率差分对出口增长率差分的波动率具有正向的作用。中国国际贸易进口具有滞后的时间效应,并且中国国际贸易进口差分波动率对出口差分有正向的溢出效应。 展开更多
关键词 国际贸易进出口 自回归平均移动-条件异方差理论 差分模型
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变分模态分解与时间序列模型相结合的结构损伤识别方法研究
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作者 姚小俊 孙守鹏 +1 位作者 王强 杨小梅 《振动与冲击》 北大核心 2025年第5期131-139,217,共10页
针对准确定位土木工程结构突变损伤的损伤时刻和损伤位置问题,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与差分整合移动平均自回归(autoregressive integration moving average,ARIMA)模型的突变损伤识别方法。首先... 针对准确定位土木工程结构突变损伤的损伤时刻和损伤位置问题,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与差分整合移动平均自回归(autoregressive integration moving average,ARIMA)模型的突变损伤识别方法。首先,利用自回归模型功率谱确定初始频率及需要分解的模态数量,接着通过VMD方法将振动非平稳信号初步分解为多个平稳的分量信号;然后,利用ARIMA模型来拟合各阶信号分量,获取模型残差,再利用ARIMA拟合模型信号分量得到的模型残差确定损伤的具体时刻;最后,利用主成分分析法获取结构的模态振型,构造一个基于频率与振型的损伤指标,结合损伤阈值定位出损伤位置。该方法通过地震激励下十自由度框架模拟算例以及实际简支钢桁梁桥数据进行分析。结果证实,该方法能够用于平稳及非平稳激励下的结构损伤时刻和损伤位置的定位。 展开更多
关键词 损伤识别 变分模态分解(VMD) 差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型 自回归模型功率谱 模型残差
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