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基于因子分析和曲线拟合的集装箱吞吐量预测 预览
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作者 贾飞跃 韩晓龙 《上海海事大学学报》 北大核心 2019年第2期18-22,共5页
为提高集装箱吞吐量的预测精度,提出基于因子分析和曲线拟合的集装箱吞吐量预测模型。以上海港为例,通过因子分析,分析影响集装箱吞吐量的主要因素,筛选出主因子,得到不同年份的综合经济发展值;再运用曲线拟合方法,建立以综合经济发展... 为提高集装箱吞吐量的预测精度,提出基于因子分析和曲线拟合的集装箱吞吐量预测模型。以上海港为例,通过因子分析,分析影响集装箱吞吐量的主要因素,筛选出主因子,得到不同年份的综合经济发展值;再运用曲线拟合方法,建立以综合经济发展值为自变量,以集装箱吞吐量为因变量的三次曲线模型;运用自回归积分移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测2016-2020年的综合经济发展值,进而求得2016-2020年上海港集装箱吞吐量预测值。结果表明:该模型的拟合效果和预测精度均较高,可以运用到集装箱吞吐量预测中。给出上海港在国内经济新常态下转型升级的建议。 展开更多
关键词 自回归积分移动平均(autoregressive INTEGRATED MOVING average ARIMA)模型 因子分析 曲线拟合 集装箱吞吐量预测
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ARIMA模型与BP神经网络对CPI的预测分析 预览
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作者 张丽 朱艳敏 《太原学院学报:自然科学版》 2019年第1期24-30,共7页
基于我国2009年1月至2017年3月的居民消费价格指数,采用时间序列分析ARIMA预测模型的方法,对我国未来短期内的居民消费价格指数及发展趋势进行预测。同时,利用神经网络能够逼近所有非线性映射关系的特点,建立了BP神经网络预测模型对CPI... 基于我国2009年1月至2017年3月的居民消费价格指数,采用时间序列分析ARIMA预测模型的方法,对我国未来短期内的居民消费价格指数及发展趋势进行预测。同时,利用神经网络能够逼近所有非线性映射关系的特点,建立了BP神经网络预测模型对CPI进行预测。对比两种方法,得出BP神经网络模型的预测效果更好,预测精度比ARIMA模型要高的结论。 展开更多
关键词 ARIMA预测模型 时间序列 BP神经网络 居民消费价格指数
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基于ARIMA模型的橡胶沥青路面状况衰变预测研究 预览
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作者 法鲁克·铁来克 《北方交通》 2019年第9期79-82,86,共5页
为提高橡胶沥青路面使用性能,加强路面养护管理,分析橡胶沥青路面使用性能衰变预测指标与影响因素,建立ARIMA模型,对橡胶沥青路面的使用性能破损状况指数PCI进行预测。采用SPSS21.0软件,结合实体工程路面状况PCI监测数据,验证了ARIMA模... 为提高橡胶沥青路面使用性能,加强路面养护管理,分析橡胶沥青路面使用性能衰变预测指标与影响因素,建立ARIMA模型,对橡胶沥青路面的使用性能破损状况指数PCI进行预测。采用SPSS21.0软件,结合实体工程路面状况PCI监测数据,验证了ARIMA模型的可行性,并计算了沥青路面PCI的发展趋势。结果表明,利用ARIMA模型预测的橡胶沥青路面寿命比普通沥青混凝土路面延长了6年,ARIMA模型能够准确地预测沥青路面PCI衰变规律,对橡胶沥青路面采取养护措施的时间和养护决策提供了支持。 展开更多
关键词 橡胶沥青路面 PCI ARIMA预测模型 使用寿命 衰变规律
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基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型 预览
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作者 刘娇 史国友 +4 位作者 朱凯歌 张加伟 李爽 陈作桓 王伟 《上海海事大学学报》 北大核心 2019年第3期93-99,共7页
为提高潮汐预测精度,解决单一调和分析预测精度不高的问题,提出一种基于调和分析和自回归综合移动平均-支持向量回归机(autoregressive integrated moving average support vector machine for regression,ARIMA-SVR)的组合潮汐预测模... 为提高潮汐预测精度,解决单一调和分析预测精度不高的问题,提出一种基于调和分析和自回归综合移动平均-支持向量回归机(autoregressive integrated moving average support vector machine for regression,ARIMA-SVR)的组合潮汐预测模型。潮汐分析中,潮汐可认为是由受引潮力影响的天文潮位和受环境因素影响的非线性水位的叠加。采用小波分析对潮汐样本数据进行去噪处理,使用调和分析法计算天文潮位,以调和分析法计算产生的残差作为非线性水位样本数据,并使用ARIMA-SVR模型进行潮高计算,最后将两部分的计算结果进行线性求和得到最终的潮汐预测值。利用美国旧金山港口实测潮汐数据进行预测仿真,结果表明,该组合模型解决了调和分析忽略非线性影响的问题,提高了潮汐预测准确率,可行且高效。 展开更多
关键词 潮汐预测 组合模型 调和分析法 支持向量回归机(SVR) 自回归综合移动平均(ARIMA)模型
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基于ARIMA季节模型的新能源汽车市场前景预测研究 预览
5
作者 陈璐 《知识经济》 2019年第1期55-56,共2页
新能源汽车发展有助于降低我国对石油资源的依赖,促进节能减排和经济可持续发展。本文通过arima季节模型对新能源汽车市场短期需求进行预测,得出在现存政策、经济、历史环境下,新能源汽车产销量可超额完成规划目标,并提出相应的发展建议。
关键词 新能源汽车 ARIMA季节模型 需求预测
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基于ARIMA-BP神经网络模型的微信舆情热度预测
6
作者 林育曼 文海宁 饶浩 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第14期71-74,共4页
文章利用小波分析对时间序列进行N层分解去噪,然后使用改进的时间序列结合BP神经网络构建组合预测模型。实验选取某个时期内P2P网贷平台微信公众号传播指数Top50作为训练样本,选取同期网贷平台的微信文章热度指数作为预测,并与实际公布... 文章利用小波分析对时间序列进行N层分解去噪,然后使用改进的时间序列结合BP神经网络构建组合预测模型。实验选取某个时期内P2P网贷平台微信公众号传播指数Top50作为训练样本,选取同期网贷平台的微信文章热度指数作为预测,并与实际公布数据Top10进行对比。实验结果表明,小波分析有助于去噪,ARIMA模型预测突变值易调控,结合BP神经网络隐含层的恰当选取,使得结果更为精确和具有针对性。 展开更多
关键词 小波分析 ARIMA时序模型 BP神经网络 微信公众号
时间序列ARIMA与BP神经网络组合模型在CPI预测中的应用 预览 被引量:1
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作者 孟毅 《山东农业大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第6期1079-1083,共5页
CPI是消费者在市场内进行消费和服务时所支付的价格随时间变化的平均指数。由于CPI对很多经济指标都有影响,它备受人们的关注。本文选取了ARIMA时间序列、BP神经网络和BP-ARIMA组合模型的三种方法对2009?2017年我国的CPI月度数据进行建... CPI是消费者在市场内进行消费和服务时所支付的价格随时间变化的平均指数。由于CPI对很多经济指标都有影响,它备受人们的关注。本文选取了ARIMA时间序列、BP神经网络和BP-ARIMA组合模型的三种方法对2009?2017年我国的CPI月度数据进行建模,并以此预测2017年度各月的CPI。结果表明,BP-ARIMA组合模型预测效果最优。 展开更多
关键词 CPI ARIMA时间序列 BP神经网络 BP-ARIMA组合模型
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基于改进诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子的传染病组合预测模型研究 预览
8
作者 姚春晓 秦秋莉 《中华医学图书情报杂志》 CAS 2018年第7期19-27,共9页
针对单一模型预测精度不高的问题,提出了一种新的诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子和Theil不等系数相结合的传染病组合预测模型,包括ARIMA季节模型和灰色模型,并用其先分别对传染病的发病率进行预测,然后用Theil不等系数与IOWHA算子... 针对单一模型预测精度不高的问题,提出了一种新的诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子和Theil不等系数相结合的传染病组合预测模型,包括ARIMA季节模型和灰色模型,并用其先分别对传染病的发病率进行预测,然后用Theil不等系数与IOWHA算子相结合的方法对预测结果进行组合并求解权重系数。实例应用表明该组合模型的预测精度高于单项模型的预测精度,发挥了各个模型的优势,也说明了组合算法的有效性。 展开更多
关键词 组合预测模型 IOWHA算子 Theil不等系数 ARIMA季节模型 GM(1 1)模型 传染病预测
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基于ARIMA一PLS的动态组合模型的人均GDP预测分析 预览
9
作者 王沁 楼心怡 欧攀 《现代商业》 2018年第25期51-54,共4页
本文以川陕革命老区为研究对象,首先建立了GDP的ARIMA预测模型,其次采用偏最小二乘回归PLS模型和灰色预测对GDP进行预测,从三个不同模型充分挖掘已有的数据信息。最后利用预测的结果,构建了基于信息熵的ARIMA一PLS动态组合预测模型,提... 本文以川陕革命老区为研究对象,首先建立了GDP的ARIMA预测模型,其次采用偏最小二乘回归PLS模型和灰色预测对GDP进行预测,从三个不同模型充分挖掘已有的数据信息。最后利用预测的结果,构建了基于信息熵的ARIMA一PLS动态组合预测模型,提高了预测精度和可靠性,为川陕革命老区经济可持续发展提供了科学的依据。 展开更多
关键词 ARIMA预测模型 偏最小二乘回归PLS模型 灰色预测模型 信息熵组合预测模型 人均GDP
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基于专家建模器的ARIMA季节模型在手足口病预测预警中的应用
10
作者 王德娟 杨沂霖 郑一丹 《预防医学论坛》 2018年第9期673-676,共4页
目的运用专家建模器,探讨自动建立ARIMA季节模型在手足口病发病人数预测预警中的适用性。方法基于岚山区2008~2016年手足口病季度报告发病人数资料,运用SPSS20.0专家建模器建立ARIMA季节模型,2017年发病报告数据验证模型预测效果,最后... 目的运用专家建模器,探讨自动建立ARIMA季节模型在手足口病发病人数预测预警中的适用性。方法基于岚山区2008~2016年手足口病季度报告发病人数资料,运用SPSS20.0专家建模器建立ARIMA季节模型,2017年发病报告数据验证模型预测效果,最后预测2018年的发病人数。结果专家建模器自动建立的最优模型为ARIMA(1,0,0)(0,1,1)4,各参数均有统计学意义,模型最小BIC指标值为9.29,残差序列经检验为白噪声(Ljing-Box统计量Q=10.27,P=0.85,),拟合值基本接近实际值;2017年各季度预测值与实际值动态趋势基本一致,预测的平均绝对百分比误差9.0,平均绝对误差11.73,均方根误差31.49;预测2018年的手足口病发病人数为592人。结论运用专家建模器自动建立ARIMA季节模型,方法简单、高效,适合基层进行手足口病的预测预警。 展开更多
关键词 专家建模器 手足口病 ARIMA季节模型 预测预警
基于ARIMA-GARCH模型的应用研究——以佐丹奴华侨店的销售量为例 预览
11
作者 周宇 《金融经济:下半月》 2018年第2期133-136,共4页
本文采用时间序列分析方法,通过销售量受到季节循环变动趋势和随机变动趋势的影响,提出在销售量预测的时候应该首先剔除随机变动的影响,在考虑季节趋势的基础上建立AR—GARCH模型,对佐丹奴华侨店的销售量数据进行分析和预测,为企... 本文采用时间序列分析方法,通过销售量受到季节循环变动趋势和随机变动趋势的影响,提出在销售量预测的时候应该首先剔除随机变动的影响,在考虑季节趋势的基础上建立AR—GARCH模型,对佐丹奴华侨店的销售量数据进行分析和预测,为企业提供了定量的分析预测数据。结果表明,所建立的模型对于拟合和预测均是有效的。 展开更多
关键词 AR模型 ARIMA季节模型 GARCH模型
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改进的GM(1,1)模型对内蒙古自治区手足口病高峰期发病率预测
12
作者 洪志敏 王艳娟 +3 位作者 郝慧 房祥忠 李春阳 魏利东 《病毒学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期528-533,共6页
以内蒙古自治区2009~2016年手足口病每年的高发月5~7月的发病数据为研究数据,分别建立自回归移动平均求和(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)模型与GM(1,1)灰色模型,对内蒙古自治区手足口病的高发月9岁以下儿童发... 以内蒙古自治区2009~2016年手足口病每年的高发月5~7月的发病数据为研究数据,分别建立自回归移动平均求和(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)模型与GM(1,1)灰色模型,对内蒙古自治区手足口病的高发月9岁以下儿童发病率进行拟合与预测,两种单一模型预测结果显示,GM(1,1)模型的预测精度高于ARIMA模型。为降低数据波动性对GM(1,1)模型预测效果的影响,文中基于弱化缓冲算子对GM(1,1)模型进行了改进,改进的GM(1,1)模型具有较大的灵活性且提高了传统GM(1,1)模型的预测精度。 展开更多
关键词 手足口病(HFMD) 自回归移动平均求和(ARIMA)模型 GM(1 1)模型 改进的GM(1 1)模型
ARIMA预测模型在医院统计预测中的应用 预览 被引量:1
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作者 余琴 陈岩 +2 位作者 李崇瑞 阚飞 潘开虎 《中国社区医师》 2017年第11期164-166,共3页
目的:探讨ARIMA预测模型在医院统计预测中的应用。方法:应用ARIMA预测模型,对某中医医院出院人数进行统计。结果:出院人数预测方面,ARIMA预测模型绝对误差平均52.92,相对误差绝对值平均8.11%。结论:ARIMA预测模型对某中医医院出... 目的:探讨ARIMA预测模型在医院统计预测中的应用。方法:应用ARIMA预测模型,对某中医医院出院人数进行统计。结果:出院人数预测方面,ARIMA预测模型绝对误差平均52.92,相对误差绝对值平均8.11%。结论:ARIMA预测模型对某中医医院出院人数发展变化规律的分析有较好的适应性和实用性,可以为医院今后工作的发展规划提供一定的依据。 展开更多
关键词 ARIMA预测模型 出院人数 医院
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基于自回归求和滑动平均模型的风力发电机轴承寿命预测 预览
14
作者 董海鹰 王瑞军 顾瑶琴 《系统仿真技术》 2017年第3期185-189,208共6页
提出了基于自回归求和滑动平均(ARIMA)模型的风力发电机轴承寿命预测方法。以经小波包去噪、平稳化处理后轴承振动信号的均方根值为特征量,利用贝叶斯信息准则确定ARIMA模型的自相关阶数和滑动平均阶数,并用矩估计方法求出ARIMA模型... 提出了基于自回归求和滑动平均(ARIMA)模型的风力发电机轴承寿命预测方法。以经小波包去噪、平稳化处理后轴承振动信号的均方根值为特征量,利用贝叶斯信息准则确定ARIMA模型的自相关阶数和滑动平均阶数,并用矩估计方法求出ARIMA模型的参数。利用求得的ARIMA模型得出振动信号均方根值的变化趋势,进而预测出风力发电机轴承的寿命。仿真结果表明,基于ARIMA模型的风力发电机轴承寿命预测方法能够有效地利用实时数据对轴承寿命进行预测,为风力发电机组的设计和维护提供理论依据。 展开更多
关键词 风力发电机 自回归求和滑动平均(ARIMA)模型 轴承寿命预测
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基于用户QoS预测的任务流调度算法 预览
15
作者 杨丽蕴 张绍林 +1 位作者 韩宏 秦科 《电视技术》 北大核心 2016年第6期91-97,共7页
提出在云计算数据中心环境下,节省开销并保障用户QoS的调度算法,用预测的方式来判断QoS走势,用任务流调度开规避不利的QoS情况.通过ARIMA预测模型对任务的QoS进行预测,根据预测结果得到有潜在QoS危险的任务预警,并利用一个粒子群(PSO... 提出在云计算数据中心环境下,节省开销并保障用户QoS的调度算法,用预测的方式来判断QoS走势,用任务流调度开规避不利的QoS情况.通过ARIMA预测模型对任务的QoS进行预测,根据预测结果得到有潜在QoS危险的任务预警,并利用一个粒子群(PSO)和引力搜索(GSA)的混合算法求得最终的调度策略,最后通过任务调度保障用户的QoS,同时在调度算法中根据网络拥塞控制的思想添加了一个保留虚拟机的方案.实验表明该算法能有效保障用户QoS,比原混合算法减少时间开销9.26%. 展开更多
关键词 云计算数据中心 服务质量 任务流调度 ARIMA预测模型 粒子群优化算法 引力搜索算法
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基于改进神经网络的无线网络流量预测 预览 被引量:1
16
作者 卢敦陆 张歆奕 《现代电子技术》 北大核心 2016年第10期30-33,共4页
考虑到无线网络流量具有极强的分散性、随机性以及混沌等特性,使用传统的ARIMA预测模型和BP神经网络模型难以对其进行精确的预测等,该文使用粒子群优化算法对BP神经网络预测模型进行优化以解决BP神经网络容易陷入局部最小值以及训练收... 考虑到无线网络流量具有极强的分散性、随机性以及混沌等特性,使用传统的ARIMA预测模型和BP神经网络模型难以对其进行精确的预测等,该文使用粒子群优化算法对BP神经网络预测模型进行优化以解决BP神经网络容易陷入局部最小值以及训练收敛速率低等问题,引入遗传算法中的自适应变异因子来以一定概率初始化部分变量解决粒子群优化算法会出现陷入局部最优解以及早熟收敛等问题。最后使用经典的CRAWDAD数据库中的无线网络流量数据对该文预测方法性能进行测试,使用稳定小波变换方法将无线网络流量数据分解,得到由1个近似分量以及3个细节分量组成的数据流。测试结果表明,该预测算法在预测性能上要优于ARIMA预测模型和BP神经网络模型。 展开更多
关键词 无线网络流量预测 粒子群优化算法 BP神经网络 ARIMA预测模型
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木材首饰商品零售企业的ARIMA需求预测研究 预览
17
作者 张佳慧 马继东 《森林工程》 2016年第4期75-78,82共5页
本研究利用ARIMA模型能够通过对有限时间长度的历史销售数据分析而实现精度较高的短期性预测的特点,针对珍贵木材首饰零售企业的具有代表性的、随机性需求的首饰进行数据的序列平稳化过程处理,而后进行模型的识别、参数估计和假设检验,... 本研究利用ARIMA模型能够通过对有限时间长度的历史销售数据分析而实现精度较高的短期性预测的特点,针对珍贵木材首饰零售企业的具有代表性的、随机性需求的首饰进行数据的序列平稳化过程处理,而后进行模型的识别、参数估计和假设检验,最后进行预测,以检验ARIMA模型预测的准确度。结果表明,针对该类木材首饰而建立的ARIMA预测模型,其模型拟合优度和白噪声等参数值均具有统计学意义,预测结果也证明其短期预测的准确度较高。而未来控制库存的核心是对商品将来的需求进行有效的预测,因此利用ARIMA模型短期预测精度高的优点,可以为木材首饰零售行业短期库存控制提供决策和依据。 展开更多
关键词 需求预测 木材首饰 ARIMA预测模型
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基于电磁探测数据的时序分析模型研究 预览
18
作者 张志玮 李子扬 +1 位作者 朱小华 李传荣 《地震学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期408-416,共9页
针对电磁探测数据交叉检验时对不同卫星探测数据的时间匹配需求,本文基于DEMETER卫星时序探测数据,分析了国际参考电离层(IRI)模型模拟电子浓度(Ne)数据在不同纬度区域的误差分布特征;同时,基于自回归移动平均(ARIMA)模型构建了N... 针对电磁探测数据交叉检验时对不同卫星探测数据的时间匹配需求,本文基于DEMETER卫星时序探测数据,分析了国际参考电离层(IRI)模型模拟电子浓度(Ne)数据在不同纬度区域的误差分布特征;同时,基于自回归移动平均(ARIMA)模型构建了Ne数据时序预测模型.在此基础上,分析比较IRI模型与ARIMA模型在Ne数据时序预测中的优缺点,结果表明:ARIMA模型模拟预测Ne数据时间序列的相对误差在短期内较低(小于10%),且随着预测时间的增长而增大;而IRI模型模拟预测Ne数据时间序列的相对误差不会随着预测时间的增长而增大,且在高纬度地区的预测相对误差比在中低纬度地区低. 展开更多
关键词 DEMETER卫星 电子浓度 国际参考电离层(IRI)模型 自回归移动平均(ARIMA)模型 时间序列分析
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MLR和ARIMA模型在民航安全业绩预测中的应用 被引量:3
19
作者 程明 梁文娟 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期25-30,共6页
为预测民航安全业绩发展趋势,通过散点图、相关系数、主因子分析等多种统计方法,筛选5大类、共计20项与民航安全运行关系密切的社会经济指标,建立民航综合安全指数MLR模型;依据中国民航在1995—2014年间的安全生产历史数据,分析其发展... 为预测民航安全业绩发展趋势,通过散点图、相关系数、主因子分析等多种统计方法,筛选5大类、共计20项与民航安全运行关系密切的社会经济指标,建立民航综合安全指数MLR模型;依据中国民航在1995—2014年间的安全生产历史数据,分析其发展历史、现状、特征与存在的问题,并利用ARIMA模型进行预测分析。结果表明,人员素质因子和技术能力因子对民航安全均有显著影响;民航安全综合指数预测值在2015—2017年间总体稳定;MLR方法和ARIMA模型对民航安全趋势的耦合分析结果良好。 展开更多
关键词 安全综合指数 民航 经济社会指标 多元线性回归(MLR) 自回归移动平均(ARIMA)模型 因子分析
疏系数ARIMA模型预测江西省肺结核发病趋势 被引量:1
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作者 黄文辉 邹林南 《安徽预防医学杂志》 2016年第3期145-148,179共5页
目的探讨疏系数求和自回归移动平均(ARIMA)模型预测结核病发病率的可行性,为制定有针对性的防制政策提供科学依据。方法根据江西省2005年1月-2013年12月结核病监测发病资料进行疏系数ARIMA预测模型的建立,选择2014和2015年肺结核发... 目的探讨疏系数求和自回归移动平均(ARIMA)模型预测结核病发病率的可行性,为制定有针对性的防制政策提供科学依据。方法根据江西省2005年1月-2013年12月结核病监测发病资料进行疏系数ARIMA预测模型的建立,选择2014和2015年肺结核发病资料评价预测效果。结果江西省2005年1月-2013年12月肺结核的发病率呈现以年为周期的季节效应,并且出现长期递减的趋势;拟合疏系数ARIMA(0,(1,12),(2,3))模型可以较好地诠释肺结核历史发病数据,且对2014和2015年肺结核的月发病率预测情况与实际情况基本相近。结论疏系数ARIMA模型能有效阐明江西省肺结核的发病时间规律和预测发病趋势。 展开更多
关键词 疏系数求和自回归移动平均(ARIMA)模型 肺结核 预测
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