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基于经验模态分解的ARIMA模型在山西省肺结核预测中的应用 被引量：1
1
作者 刘静 赵瑞青 +7 位作者 赵执扬 翟梦梦 王旭春 李一汀 范月玲 高建伟 陈利民 仇丽霞 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第2期175-179,共5页
目的探讨基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对于肺结核流行趋势的预测性能,为肺结核的预测提供方法支撑,也为其他传染病的预测提供思路。方法... 目的探讨基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对于肺结核流行趋势的预测性能,为肺结核的预测提供方法支撑,也为其他传染病的预测提供思路。方法收集并整理2008年1月—2018年12月山西省肺结核报告发病率月度数据,分别将该数据的最后三个月、六个月、九个月以及一年作为测试集用于模型预测效果的评价,训练集则为对应序列的剩余数据。构建EMD-ARIMA模型进行预测,并与单一ARIMA模型的预测效果进行比较。结果EMD-ARIMA模型对未来三个月、六个月、九个月以及一年流行趋势的预测误差均小于ARIMA模型的各项误差值。结论与单一的ARIMA模型相比,EMD-ARIMA模型提高了预测精度,能较好地预测肺结核的流行趋势,为疾病防控提供有效的理论参考。 展开更多
关键词 肺结核 经验模态分解 arima模型 预测
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ARIMA-SVM组合模型在肺结核发病预测中的应用
2
作者 刘敏 祁丹 +4 位作者 石峰 李兵 郝瑞霞 王东 白俊 《中国防痨杂志》 北大核心 2025年第S1期21-25,共5页
目的:研究ARIMA-SVM组合模型在内蒙古鄂尔多斯市肺结核发病预测中的应用,为制定肺结核防控策略提供参考。方法:以内蒙古鄂尔多斯市2010—2023年肺结核月发病数据作为训练集,2024年1—12月的肺结核发病数作为验证集,建立ARIMA模型、SVM... 目的:研究ARIMA-SVM组合模型在内蒙古鄂尔多斯市肺结核发病预测中的应用,为制定肺结核防控策略提供参考。方法:以内蒙古鄂尔多斯市2010—2023年肺结核月发病数据作为训练集,2024年1—12月的肺结核发病数作为验证集,建立ARIMA模型、SVM模型与ARIMA-SVM组合模型,并对三种模型的预测精度和建模效果进行分析与评价。结果:ARIMA-SVM组合模型数据拟合RMSE、MAPE分别为15.56、5.87%,模型预测RMSE、MAPE分别为6.48、2.75%,拟合和预测效果均优于单一的ARIMA模型与SVM模型。结论:ARIMA-SVM组合模型能较好地拟合和预测内蒙古鄂尔多斯市肺结核的月发病数,可为该病的监测和防控工作提供依据。 展开更多
关键词 肺结核 arima SVM 组合模型 预测
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基于ARIMA模型的中亚粮食生产量时空变化分析与预测
3
作者 高雪梅 董晔 +2 位作者 许文强 包安明 钟秀凤 《中国科学院大学学报(中英文)》 北大核心 2025年第4期472-486,共15页
选取中亚地区最为重要的小麦、大麦、玉米、燕麦、水稻等5类粮食作物作为研究对象,分析1992—2021年中亚粮食的单产、总量及播种面积的变化,研究中亚地区粮食波动性的区域化差异,并借助ARIMA模型对中亚未来粮食生产量进行预测。结果表明... 选取中亚地区最为重要的小麦、大麦、玉米、燕麦、水稻等5类粮食作物作为研究对象,分析1992—2021年中亚粮食的单产、总量及播种面积的变化,研究中亚地区粮食波动性的区域化差异,并借助ARIMA模型对中亚未来粮食生产量进行预测。结果表明:1)1992—2021年中亚的粮食单产、总量及播种面积整体呈先减少后增加的趋势,三者的变化区间分别为:0.79~1.96 t/hm^(2)、(0.14~0.37)×10^(8)t、(0.14~0.23)×10^(8)hm^(2),粮食单产及总量在2011年达到高点,分别为:1.96 t/hm^(2)、0.37×10^(8)t,粮食播种面积在1993年达到高点,为0.23×10^(8)hm^(2);2)中亚地区的粮食波动性和周期性特征主要表现为粮食产量波动频繁,波动指数的绝对值超过5%的年份占比大,波动幅度较大,平均波动周期为2~4 a,属于短期波动,以古典波动为主,增长型波动极少;3)未来几年中亚的小麦、大麦、玉米、燕麦及粮食总产量均将呈上升趋势,而水稻产量呈下降趋势,与2021年相比,到2030年中亚的小麦、大麦、玉米、燕麦分别可增产(410.15,91.6,795.26,8.91)×10^(4)t,增幅分别为20.1%、31%、299.2%、37.1%,水稻可能减产15.99×10^(4)t,降幅为15.5%。 展开更多
关键词 arima模型 粮食生产量 粮食波动性 产量预测
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基于灰色GM(1,1),ARIMA及Holt-Winters模型的延吉市肺结核发病率短期预测研究
4
作者 高威 文韬 +3 位作者 王铮 李医华 翟铁民 崔洪哲 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第2期263-266,共4页
目的 采用灰色预测模型(grey model, GM)、自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)和Holt-Winters模型对延吉市肺结核发病情况进行短期预测,为肺结核防控提供理论依据。方法 对2012—2022年延吉市... 目的 采用灰色预测模型(grey model, GM)、自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)和Holt-Winters模型对延吉市肺结核发病情况进行短期预测,为肺结核防控提供理论依据。方法 对2012—2022年延吉市肺结核发病数据进行统计,建立GM(1,1)模型,ARIMA模型和Holt-Winters模型进行短期预测,评价模型预测效果。结果 GM(1,1)模型和ARIMA模型预测结果显示,2023—2025年延吉市肺结核发病率逐渐下降。Holt-Winters模型的残差平方和(residual sum of squares, RSS)为940,均方根误差(root mean squared error, RMSE)为12.52,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)为72.33%,其模型预测效果优于ARIMA乘积季节性模型。结论 三种预测模型在一定程度上均能对肺结核发病率进行预测,其中,Holt-Winters模型对延吉市肺结核发病趋势的预测更准确。 展开更多
关键词 肺结核 发病率 GM(1 1)模型 arima模型 Holt-Winters模型
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基于集成学习的ARIMA-LSTM模型在棉粕价格预测中的应用
5
作者 吴展 王春晓 《饲料研究》 北大核心 2025年第2期227-231,共5页
准确预测棉粕价格对于稳定畜产品供给、促进饲料加工业可持续发展以及保障国家粮食安全至关重要。研究旨在基于长短期记忆神经网络(LSTM)的深度学习机制,构建棉粕价格预测模型。首先利用差分自回归移动平均(ARIMA)模型预测时间序列数据... 准确预测棉粕价格对于稳定畜产品供给、促进饲料加工业可持续发展以及保障国家粮食安全至关重要。研究旨在基于长短期记忆神经网络(LSTM)的深度学习机制,构建棉粕价格预测模型。首先利用差分自回归移动平均(ARIMA)模型预测时间序列数据中线性变化,并应用LSTM算法估计棉粕价格序列的非线性效应。运用集成学习极限梯度提升(XGBoost)算法来确定残差序列滞后长度作为LSTM模型中的输入节点。最后,将拟合的线性和非线性变化之和作为ARIMA-LSTM组合模型的最终预测值。研究表明,基于XGBoost的ARIMA-LSTM混合模型优于单一的ARIMA时间序列预测模型,具有良好的预测性能。 展开更多
关键词 深度学习 棉粕价格预测 集成学习 arima模型 XGBoost算法
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基于逐步回归和ARIMA模型的青海省农作物产量预测分析 被引量：1
6
作者 黄倩 《南方农机》 2025年第4期173-176,共4页
【目的】准确预测青海省的农作物产量。【方法】选取青海省2002—2021年农作物产量数据,将农业机械总动力、农作物播种面积、有效灌溉面积、农用薄膜使用量、农药使用量作为青海省农作物产量预测的自变量,农作物产量作为因变量建立逐步... 【目的】准确预测青海省的农作物产量。【方法】选取青海省2002—2021年农作物产量数据,将农业机械总动力、农作物播种面积、有效灌溉面积、农用薄膜使用量、农药使用量作为青海省农作物产量预测的自变量,农作物产量作为因变量建立逐步回归和ARIMA模型,分别运用逐步回归模型、ARIMA模型以及组合模型对青海省2016—2021年农作物产量数据预测精度进行了检验和对比,并采用组合模型预测了青海省2022—2026年农作物产量。【结果】1)逐步回归模型通过逐步引入对产量有显著影响的变量,优化了模型结构,预测平均误差为1.17%;2)ARIMA模型则有效捕捉了时间序列数据的动态特性,预测平均误差为1.29%;3)组合预测模型的预测精度较高,平均相对误差降至1.00%,优于单一模型。【结论】农作物产量的准确预测对于保障粮食安全和推动地区经济发展具有重要意义。未来的研究可以通过优化各模型的权重分配、利用机器学习方法自动调整权重等方式处理更大规模的数据集,并考虑如气候变化、政策变动等更多的影响因素,这将有助于构建更为全面和精细的预测模型,为农业生产和政策制定提供更加有力的数据支持。 展开更多
关键词 农作物产量 逐步回归模型 arima模型 组合预测模型
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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
7
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
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基于NAR-ARIMA组合模型的高速公路沥青路面破损状况预测 被引量：3
8
作者 李海莲 高雅丽 +1 位作者 江晶晶 司金忠 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期307-313,共7页
基于NAR神经网络模型和ARIMA传统时间序列预测模型,对高速公路沥青路面的破损状况进行预测,再分别通过最优加权法和残差优化法对两种预测模型进行组合,得到两种组合模型.对各单一模型和组合模型的精度和稳定性进行了比较分析.实例分析表... 基于NAR神经网络模型和ARIMA传统时间序列预测模型,对高速公路沥青路面的破损状况进行预测,再分别通过最优加权法和残差优化法对两种预测模型进行组合,得到两种组合模型.对各单一模型和组合模型的精度和稳定性进行了比较分析.实例分析表明,组合模型相较于单一模型的精度和稳定性均有所提升,NAR-ARIMA最优加权组合模型预测效果最佳.该组合模型所需样本量较小,且基于时间序列.由于采用历史数据作为影响因素代替指标,该组合模型计算速度快、精度高,适用于日常的预测工作,为后续合理的道路养护决策提供了重要的理论依据. 展开更多
关键词 道路工程 路面破损状况预测 arima模型 NAR神经网络模型 沥青路面
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融合ARIMA模型和MCMC方法的非一致性设计洪水计算
9
作者 董立俊 董晓华 +3 位作者 马耀明 魏冲 喻丹 薄会娟 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期1-11,20,共12页
常规非一致性频率分析方法在选择协变量、建立统计参数与协变量的函数关系方面均存在主观性,且仅获得设计洪水估计值,不能同时进行不确定性分析。为改进上述不足,建立了ARIMA-MCMC模型,在贝叶斯MCMC方法抽样过程中考虑统计参数拟合期内... 常规非一致性频率分析方法在选择协变量、建立统计参数与协变量的函数关系方面均存在主观性,且仅获得设计洪水估计值,不能同时进行不确定性分析。为改进上述不足,建立了ARIMA-MCMC模型,在贝叶斯MCMC方法抽样过程中考虑统计参数拟合期内的时变性,进而对未来气候变化条件下的非一致性设计洪水频率分布模型参数进行抽样,基于参数后验分布进行设计洪水计算,并推求相应的置信区间。选取雅砻江流域小得石水文站作为分析对象,采用ARIMA-MCMC模型定量评估未来气候变化条件下小得石站设计洪水的变化情况。结果表明:基于ARIMA-MCMC方法的参数抽样收敛效果较好,3种情景下的模型统计量D均小于显著水平5%的临界值;除SSP2-4.5情景下P=0.1%和P=0.05%的设计值外,其他情况的设计最大日流量较历史期均明显增加,其中SSP1-2.6、SSP5-8.5情景下的增幅分别为7.1%~10.5%、13.9%~27.2%。本文建立的ARIMA-MCMC方法能够有效进行非一致性设计洪水频率分析。 展开更多
关键词 设计洪水 arima模型 贝叶斯MCMC方法 非一致性 不确定性 洪水频率分析
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基于奇异谱分解和LSTM-ARIMA组合模型的生猪价格预测 被引量：5
10
作者 付莲莲 方青 +1 位作者 袁冬宇 滕佳敏 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第5期176-181,252,共7页
针对生猪价格波动过于剧烈难以预测的问题,提出基于奇异谱分解的LSTM-ARIMA组合模型对生猪价格进行预测。以2000年1月-2021年12月的月度价格数据作为样本,利用奇异谱分析对生猪价格数据进行分解,得到趋势项和波动项,选用累计贡献率达前... 针对生猪价格波动过于剧烈难以预测的问题,提出基于奇异谱分解的LSTM-ARIMA组合模型对生猪价格进行预测。以2000年1月-2021年12月的月度价格数据作为样本,利用奇异谱分析对生猪价格数据进行分解,得到趋势项和波动项,选用累计贡献率达前70%的构建趋势项,剩下的30%构造波动项。趋势项非平稳且具有长记忆性,对其建立LSTM模型;波动项平稳,对其建立ARIMA模型,最后将两部分预测结果重组作为生猪价格的预测值,构建LSTM-ARIMA组合预测模型。将预测值和生猪真实价格进行对比,结果表明:预测值与真实值之间的均方根误差RMSE为2.75,平均绝对百分比误差MAPE为10.81%,平均绝对误差MAE为2.27,方向对称性DS为81.81;此组合模型能很好地预测生猪价格走势,对我国生猪价格预测具有更高地适用性与参考。 展开更多
关键词 生猪价格预测 奇异谱分析 组合模型 LSTM arima
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预测动车组牵引系统故障率的TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型 被引量：1
11
作者 张雨晨 戴贤春 +2 位作者 刘敬辉 李秋芬 代成烨 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期147-157,共11页
针对单一模型预测故障率时的适用性差异问题,在考虑动车组牵引系统故障率数据特点的基础上,提出TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型。首先,针对动车组牵引系统故障率的复杂非线性,引入金枪鱼群算法(TSO)优化BP模型,训练出TSOBP预测模型;其次,... 针对单一模型预测故障率时的适用性差异问题,在考虑动车组牵引系统故障率数据特点的基础上,提出TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型。首先,针对动车组牵引系统故障率的复杂非线性,引入金枪鱼群算法(TSO)优化BP模型,训练出TSOBP预测模型;其次,针对故障率的非平稳波动性,选取ARIMA预测模型;然后,针对故障率的季节周期性,选取Prophet预测模型;最后,运用方差倒数法对3个模型的预测结果赋权,得到TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型的预测结果。以某动车组牵引系统为例,采用该组合模型预测故障率,并与3个单一模型及TSOBP-ARIMA组合模型对比验证其预测能力。结果表明:该组合模型预测时均方误差为0.0752,较TSOBP,ARIMA和Prophet模型单独预测时分别降低了45.83%,61.65%和53.42%,预测精度显著提高,且较TSOBP-ARIMA组合模型对数据趋势的感知力更优,可有效提升对动车组牵引系统故障率的预测能力。 展开更多
关键词 动车组牵引系统 故障率预测 组合模型 BP模型 金枪鱼群算法 arima模型 Prophet模型
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基于ARIMA-BP组合模型在装备故障率预测的应用
12
作者 于晓 魏成亮 马金龙 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第11期72-77,共6页
装备故障率预测结果是否准确,直接影响装备维修性验证试验结果,为了提高装备故障率预测精度,提出了一种新的组合模型预测方式,利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络模型分别对装备故障率进行预测,在两种单项模型预测基础上,利用误差... 装备故障率预测结果是否准确,直接影响装备维修性验证试验结果,为了提高装备故障率预测精度,提出了一种新的组合模型预测方式,利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络模型分别对装备故障率进行预测,在两种单项模型预测基础上,利用误差平方和最小原则建立组合预测模型,对装备故障率进行预测。预测结果表明,组合预测模型能够很好地提取装备故障率数据的线性特征和非线性特征,预测结果精度要高于两个单项模型。 展开更多
关键词 arima模型 BP神经网络模型 组合预测模型 装备故障率
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考虑电池寿命的复合电源系统模型预测控制方法
13
作者 姜森豪 马彬 +4 位作者 闫铭铭 杨疑 李欢 巩昊辰 张亮 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第6期37-44,共8页
为了解决复合电源系统(HESS)中电池和超级电容的功率分配并延长电池使用寿命,提出一种考虑电池寿命的HESS能量管理方法。首先,提出基于自回归综合移动平均(ARIMA)模型的预测方法,实现对车辆速度的预测。然后,建立模型预测控制(MPC)算法... 为了解决复合电源系统(HESS)中电池和超级电容的功率分配并延长电池使用寿命,提出一种考虑电池寿命的HESS能量管理方法。首先,提出基于自回归综合移动平均(ARIMA)模型的预测方法,实现对车辆速度的预测。然后,建立模型预测控制(MPC)算法,通过在目标方程中引入电池寿命模型实时优化总功率的跟随,电池和超级电容之间功率分配及电池寿命衰减,同时采用动态规划(DP)算法进行在线多目标优化求解。仿真结果表明:所提出的ARIMA模型具有良好的预测精度,在2种工况下分别能够降低电池寿命衰减19.88%和26.60%,有效提高了电动汽车的使用经济性。 展开更多
关键词 电动汽车 能量管理策略 模型预测控制 电池寿命 arima模型
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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
14
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ARIMA模型的分布式光伏出力预测方法应用 被引量：1
15
作者 岳建通 吴迪 钱金跃 《农村电工》 2024年第2期31-32,共2页
1应用背景。分布式光伏发电依靠太阳能发电并供出电能,太阳能是一种重要的可再生能源,用其发电具有清洁、高效、可再生的特点,近年来发展迅速,渗透率越来越高,对现有电网的影响也越来越大。由于分布式光伏发电出力具有间歇性和波动性,... 1应用背景。分布式光伏发电依靠太阳能发电并供出电能,太阳能是一种重要的可再生能源,用其发电具有清洁、高效、可再生的特点,近年来发展迅速,渗透率越来越高,对现有电网的影响也越来越大。由于分布式光伏发电出力具有间歇性和波动性,对其出力进行准确预测成了一个难题。 展开更多
关键词 arima模型 可再生能源 太阳能发电 分布式光伏发电 波动性 现有电网 间歇性 应用背景
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基于ARIMA疏系数模型的农村居民消费价格指数预测
16
作者 吴志成 《广东蚕业》 2024年第12期72-75,共4页
文章选取1985—2023年我国农村居民消费价格指数(上年=100)年度数据建立ARIMA(0,1,(2))疏系数模型,对2024—2026年我国农村居民消费价格指数进行预测。从预测结果来看,未来3年我国农村居民消费价格指数相对稳定,上下波动幅度较小,说明... 文章选取1985—2023年我国农村居民消费价格指数(上年=100)年度数据建立ARIMA(0,1,(2))疏系数模型,对2024—2026年我国农村居民消费价格指数进行预测。从预测结果来看,未来3年我国农村居民消费价格指数相对稳定,上下波动幅度较小,说明我国农村物价以及居民消费水平处于平稳状态,不会发生严重的通货膨胀或通货紧缩。 展开更多
关键词 居民消费价格指数 arima疏系数模型 预测 通货膨胀 通货紧缩
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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
17
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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ARIMA-BPNN组合预测模型在流感发病率预测中的应用 被引量：19
18
作者 杨召 叶中辉 +3 位作者 赵磊 薛庆元 梁淑英 王重建 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2014年第1期16-18,共3页
目的阐述ARIMA-BPNN组合模型预测流感发病率的方法和步骤,探讨其在流感发病率预测中的应用。方法利用河南省2004年1月-2010年12月的流感疫情数据作为训练集,建立ARIMA模型和ARIMA-BPNN组合模型,选取2011年1月-12月的疫情数据作为检验集... 目的阐述ARIMA-BPNN组合模型预测流感发病率的方法和步骤,探讨其在流感发病率预测中的应用。方法利用河南省2004年1月-2010年12月的流感疫情数据作为训练集,建立ARIMA模型和ARIMA-BPNN组合模型,选取2011年1月-12月的疫情数据作为检验集,评价模型的预测效能。结果 ARIMA(3,0,0)模型和ARIMA-BPNN组合模型预测值的平均绝对误差及平均误差绝对率分别为1.438、27.65%和0.029、0.43%,ARIMA-BPNN组合模型的预测效能优于ARIMA模型。结论 ARIMA-BPNN组合模型能有效模拟、预测流感的发病疫情,具有较好的推广应用价值。 展开更多
关键词 arima模型 arima—BPNN组合模型 预测 流感 发病率
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ARIMA模型在交通事故预测中的应用 被引量：53
19
作者 张杰 刘小明 +1 位作者 贺玉龙 陈永胜 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期1295-1299,共5页
通过ARIMA模型分析了1970—1997年中国交通事故的十万人口死亡率时间序列的平稳性,用SPSS11.5软件拟合模型并作预测,结果表明,ARIMA模型能提高预测精度,在实际应用中ARIMA模型可用于非季节和季节的各类时间序列,预测较准,可以为政府和... 通过ARIMA模型分析了1970—1997年中国交通事故的十万人口死亡率时间序列的平稳性,用SPSS11.5软件拟合模型并作预测,结果表明,ARIMA模型能提高预测精度,在实际应用中ARIMA模型可用于非季节和季节的各类时间序列,预测较准,可以为政府和交通部门制定预防降低交通事故提供重要的数据支持. 展开更多
关键词 arima模型 交通事故 SPSS软件 事故预测
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ARIMA模型在河南省梅毒月发病率预测中的应用 被引量：19
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作者 陈伟 陈正利 +3 位作者 李少芳 郭小芳 轩水丽 何景阳 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2013年第4期604-606,共3页
目的应用自回归移动平均模型(auto-regressive integrated moving average,ARIMA)建立河南省梅毒月发病率预测模型,为制定梅毒防控措施提供参考依据。方法应用SPSS15.0统计软件包对河南省2006年1月至2011年12月梅毒月发病率进行ARIMA模... 目的应用自回归移动平均模型(auto-regressive integrated moving average,ARIMA)建立河南省梅毒月发病率预测模型,为制定梅毒防控措施提供参考依据。方法应用SPSS15.0统计软件包对河南省2006年1月至2011年12月梅毒月发病率进行ARIMA模型拟合,依据BIC准则确定模型的阶数。利用最终模型预测2012年1月至5月梅毒月发病率,比较预测值和实际值,检验预测效果。结果 ARIMA(3,1,0)(0,0,1)12模型能够较好地拟合及预测梅毒月发病率,具有较高的预测精度,模型所得结果与实际值非常接近,实际值均在预测值的95%可信区间范围内。结论 ARIMA模型能较好地模拟梅毒发病率在时间序列上的变化趋势,可用于预测梅毒的发病率趋势,为制定其防控措施提供科学依据。 展开更多
关键词 arima模型 梅毒 预测 发病率
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