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我国水资源生态足迹分析与预测 被引量：182
1
作者 谭秀娟 郑钦玉 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期3559-3568,共10页
生态足迹模型的提出为水资源可持续利用的定量评价提供了新思路。通过构建水资源生态足迹和水资源生态承载力的计算模型,对我国1949～2007年水资源的可持续利用状况作出了客观的评价,并运用ARIMA模型对我国水资源生态足迹变动趋势作出... 生态足迹模型的提出为水资源可持续利用的定量评价提供了新思路。通过构建水资源生态足迹和水资源生态承载力的计算模型,对我国1949～2007年水资源的可持续利用状况作出了客观的评价,并运用ARIMA模型对我国水资源生态足迹变动趋势作出深入的研究。结果表明,1949～2007年,我国人均水资源生态承载力总体上呈下降态势,而人均水资源生态足迹则逐年上升,从而造成人均水资源生态赤字逐渐增大,我国水资源处于一种不安全状态。运用ARIMA(2,1,3)模型的预测结果表明,2008～2012年,我国人均水资源生态足迹将继续呈上升态势,水危机形势将日益严峻。在此基础上,针对我国水资源的可持续利用问题提出了一组政策建议。 展开更多
关键词 水资源 水资源生态足迹 水资源生态承载力 arima模型
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2015—2050年中国人口老龄化趋势与老年人口预测 被引量：170
2
作者 陈艳玫 刘子锋 +1 位作者 李贤德 黄奕祥 《中国社会医学杂志》 2018年第5期480-483,共4页
目的预测2015—2050年中国人口老龄化趋势与老年人口数。方法以1994—2010年我国年龄别、性别死亡率数据构建ARIMA预测模型,预测2011—2050年间我国年龄别、性别死亡率,根据公式得到2015—2050年每5年年龄别、性别存活率预测值,据此再利... 目的预测2015—2050年中国人口老龄化趋势与老年人口数。方法以1994—2010年我国年龄别、性别死亡率数据构建ARIMA预测模型,预测2011—2050年间我国年龄别、性别死亡率,根据公式得到2015—2050年每5年年龄别、性别存活率预测值,据此再利用2010年全国第6次人口普查数据构建人口年龄移算模型,预测出2015—2050年间中国分年龄、分性别的老年人口数。结果 2015—2050年,我国老年人口总量呈递增趋势,其中2020—2030年期间的增长速度最快,为老龄化高速发展期;年龄段越高,女性老年人口占比越高;80岁及以上高龄老年人在老年人口总量中的比重逐年增加且增速加快。结论政府和社会各界都必须积极应对人口老龄化,提早制定相应的老年人保障对策,以应对老年人口在健康需求和医疗服务等各方面的需求,构建养老、孝老、敬老政策体系和社会环境,推进医养结合工程。 展开更多
关键词 人口老龄化 arima模型 年龄移算模型 中国老年人口 预测
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ARIMA模型在传染病发病率预测中的应用 被引量：118
3
作者 吴家兵 叶临湘 尤尔科 《数理医药学杂志》 2007年第1期90-92,共3页
目的；探讨应用时间序列ARIMA模型进行法定传染病发病率预测的可行性。方法：应用SPSS11．5软件对1986年～2002年逐月发病率进行RIMA模型建模拟合，用所得到的模型对2003年各月发病率进行预测，并与实际发病率进行比较。结果，ARIMA（0... 目的；探讨应用时间序列ARIMA模型进行法定传染病发病率预测的可行性。方法：应用SPSS11．5软件对1986年～2002年逐月发病率进行RIMA模型建模拟合，用所得到的模型对2003年各月发病率进行预测，并与实际发病率进行比较。结果，ARIMA（0，1，1）×（0，1，1）12模型很好地拟合了既往时间段上的发病率序列，对2003年各月发病率的预测值符合实际发病率变动趋势。结论：ARIMA模型能很好地模拟传染病发病率在时间序列上的变动趋势，并对未来的发病率进行预测，为传染病防治工作服务。 展开更多
关键词 时间序列分析 arima模型 预测 法定传染病 发病率
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基于BP神经网络和ARIMA组合模型的中国入境游客量预测 被引量：106
4
作者 雷可为 陈瑛 《旅游学刊》 CSSCI 北大核心 2007年第4期20-25,共6页
游客量的预测和分析是旅游规划与管理的基础性、关键性工作。目前,游客量预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单项预测方法。近年来的研究表明,组合预测方法比单项预测具有更高的预测精度。本文提出了一种基于BP神经网络... 游客量的预测和分析是旅游规划与管理的基础性、关键性工作。目前,游客量预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单项预测方法。近年来的研究表明,组合预测方法比单项预测具有更高的预测精度。本文提出了一种基于BP神经网络和ARIMA组合模型的游客量预测新方法,对中国入境旅游人次数的变化趋势进行了综合分析与预测,预测结果表明这种方法相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在旅游预测中的应用是可行、有效的。 展开更多
关键词 入境旅游市场 BP神经网络 arima模型 组合模型
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基于ARIMA模型的短时交通流实时自适应预测 被引量：92
5
作者 韩超 宋苏 王成红 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第7期1530-1532,1535,共4页
实时、准确的短时交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的一个关键问题。基于采用ARIMA(p,d,0)模型结构的时间序列分析方法,提出一种短时交通流实时自适应预测算法。在该算法中采用带遗忘因子的递推最小二乘方法进行参数估计,采用基于线... 实时、准确的短时交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的一个关键问题。基于采用ARIMA(p,d,0)模型结构的时间序列分析方法,提出一种短时交通流实时自适应预测算法。在该算法中采用带遗忘因子的递推最小二乘方法进行参数估计,采用基于线性最小方差预报原理的Astrom预报算法进行预报。针对大量实测数据进行仿真实验,结果表明:减小遗忘因子可以提高一步预测的性能。此外,将该算法分别应用于工作日和双休日的数据时,仿真实验都取得了较好的预测效果,说明该算法对不同交通流状况具有较好的适应性。 展开更多
关键词 时间序列分析 arima模型 短时交通流预测 自适应预测 实时预测
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ARIMA模型在深圳GDP预测中的应用 被引量：97
6
作者 龚国勇 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2008年第4期53-57,共5页
对1979至2006年深圳国内生产总值进行了分析,建立了ARIMA(1,2,2)模型,检验结果表明该模型具有较好的预测效果,可为深圳制定经济发展目标提供决策参考.
关键词 arima模型 GDP 预测 单位根检验
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ARIMA乘积季节模型及其在传染病发病预测中的应用 被引量：95
7
作者 彭志行 鲍昌俊 +4 位作者 赵杨 易洪刚 唐少文 于浩 陈峰 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2008年第2期362-368,共7页
本文研究乘积季节模型在传染病发病情况预测中的应用,并探讨提高模型准确性和实用性的途径.以1980年1月至2000年7月江苏省肾综合征出血热发病资料建立模型,以2000年的发病资料作为模型预测效果的考核样本.首先采用差分方法对序列资料进... 本文研究乘积季节模型在传染病发病情况预测中的应用,并探讨提高模型准确性和实用性的途径.以1980年1月至2000年7月江苏省肾综合征出血热发病资料建立模型,以2000年的发病资料作为模型预测效果的考核样本.首先采用差分方法对序列资料进行平稳化,然后进行定阶并估计参数,建立乘积季节模型,最后对预测结果进行检验和分析.从而更好地掌握未来疫情动态发展趋势.检验结果表明,用乘积季节模型对肾综合征出血热月发病情况的拟合结果满意,预测效果良好. 展开更多
关键词 时间序列 arima模型 乘积季节模型 传染病 预测
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基于ARIMA与人工神经网络组合模型的交通流预测 被引量：68
8
作者 谭满春 冯荦斌 徐建闽 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期118-121,共4页
将自回归求和滑动平均(ARIMA)与人工神经网络组合模型用于短时交通流预测。利用ARIMA模型良好的线性拟合能力和人工神经网络强大的非线性关系映射能力,把交通流时间序列看成由线性自相关结构和非线性结构两部分组成,采用ARIMA模型对交... 将自回归求和滑动平均(ARIMA)与人工神经网络组合模型用于短时交通流预测。利用ARIMA模型良好的线性拟合能力和人工神经网络强大的非线性关系映射能力,把交通流时间序列看成由线性自相关结构和非线性结构两部分组成,采用ARIMA模型对交通流序列的线性部分进行预测,用人工神经网络模型对其非线性残差部分进行预测。结果表明:组合模型的预测准确性高于各自单独使用时的准确性;组合方法发挥了2种模型各自的优势,是短期交通流预测的有效方法。 展开更多
关键词 交通工程 短期交通流预测 自回归求和滑动平均模型 人工神经网络 时间序列
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城市水生态足迹变化分析与模拟 被引量：68
9
作者 吴志峰 胡永红 +1 位作者 李定强 匡耀求 《资源科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2006年第5期152-156,共5页
本文应用生态足迹理论与方法，采用水资源与水产品消耗统计数据，对广州市1949年～1998年水生态足迹变化进行时间序列建模分析。结果显示ARIMA（2，2，2）模型能较好的拟合广州市水生态足迹变化，模型误差在5％左右。广州市1949年至199... 本文应用生态足迹理论与方法，采用水资源与水产品消耗统计数据，对广州市1949年～1998年水生态足迹变化进行时间序列建模分析。结果显示ARIMA（2，2，2）模型能较好的拟合广州市水生态足迹变化，模型误差在5％左右。广州市1949年至1998年水生态足迹变化可划分为两个时期，1978年之前为平稳期，1978年之后呈现显著的波动上升趋势；应用ARIMA（2，2，2）预测1999年～2003年的水域生态足迹，结果分别为：0．5935hm^2，0．6562hm^2，0．7147hm^2，0．7790hm^2，0．8402hm^2，模拟结果表明广州市1999年-2003年期间的人均水域生态足迹仍呈较快上升趋势，城市发展、人口增加以及生活水平提高导致水产品需求与水资源消耗的增长是水生态足迹快速增长的主要因素。 展开更多
关键词 水生态足迹 arima模型 时间变化
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基于ARIMA模型、灰色模型和回归模型的预测比较 被引量：71
10
作者 李志超 刘升 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第23期38-41,共4页
文章以上海市月度居民消费价格指数的预测为例,分别建立ARIMA模型、灰色模型GM(1,1)和一元n阶多项式回归模型。ARIMA模型定阶采用最小AIC准则,最终选择了ARIMA(3,1,7)模型;灰色模型GM(1,1)的数据维度选择采用动态比较的方法,三期预测分... 文章以上海市月度居民消费价格指数的预测为例,分别建立ARIMA模型、灰色模型GM(1,1)和一元n阶多项式回归模型。ARIMA模型定阶采用最小AIC准则,最终选择了ARIMA(3,1,7)模型;灰色模型GM(1,1)的数据维度选择采用动态比较的方法,三期预测分别选用了12、13、14个样本数据;一元n阶多项式回归模型根据最小残差原则选择了23阶模型。最后比较三种模型的预测精度,得到结论灰色模型GM(1,1)和ARIMA(3,1,7)模型比较适合对CPI指数进行短期预测且预测精度相差不多,而一元n阶多项式回归模型预测精度较差,不适合短期预测。 展开更多
关键词 arima模型 GM(1 1)模型 CPI指数 预测比较
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组合预测模型在中国GDP预测中的应用 被引量：65
11
作者 王莎莎 陈安 +1 位作者 苏静 李硕 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期56-59,共4页
在ARIMA、混合时间序列和GM(1,1)模型基础上,利用中国经济发展数据建立一个组合预测模型,并把它应用于我国GDP的预测。所得结果误差优于三个模型的分别预测,表明组合预测模型在时间序列数据的预测中更有优势。
关键词 arima模型 组合预测模型 时间序列 GDP
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时间序列分析方法及人民币汇率预测的应用研究 被引量：46
12
作者 戴晓枫 肖庆宪 《上海理工大学学报》 EI CAS 北大核心 2005年第4期341-344,共4页
在简要介绍时间序列模型的基础上,使用人民币/美元的日汇率值进行实证研究,建立相应的ARIMA模型和EGARCH模型并进行预测和评价.研究结果表明,EGARCH模型的预测结果较ARIMA模型理想,适合描述人民币/美元汇率的变动趋势.
关键词 汇率预测 时间序列分析 arima模型 EGARCH模型
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时间序列分析在麻疹疫情预测预警中的应用研究 被引量：63
13
作者 彭志行 陶红 +7 位作者 贾成梅 丁晓艳 马福宝 汪华 赵杨 易洪刚 于浩 陈峰 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2010年第5期459-463,共5页
目的研究时间序列分析在传染病疫情预测预警中的应用,并探讨提高模型预测准确性和实用性的思路。方法以1952年1月至2006年12月江苏省麻疹发病资料建立时间序列分析模型,以2007年的发病资料作为模型预测效果的考核样本,然后将2007年的实... 目的研究时间序列分析在传染病疫情预测预警中的应用,并探讨提高模型预测准确性和实用性的思路。方法以1952年1月至2006年12月江苏省麻疹发病资料建立时间序列分析模型,以2007年的发病资料作为模型预测效果的考核样本,然后将2007年的实际数据加入到原始序列中建立模型用2008年的数据来考核,并对以年为单位的发病资料进行分析和讨论。先采用差分方法对序列资料进行平稳化,然后进行定阶并估计参数,建立ARIMA模型,最后对预测结果进行分析和评价,探讨对疫情进行预警的方法和思路。结果江苏省麻疹的发病趋势自2006年明显上升之后保持平稳,但有小幅波动,这与实际情况吻合。检验表明模型结果具有较好的参考价值。结论用时间序列分析对传染病发病情况的拟合结果满意,预测和预警效果良好,为传染病防治提供了依据。 展开更多
关键词 时间序列分析 arima模型 麻疹 预测 预警
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基于ARIMA模型的黄金价格短期分析预测 被引量：62
14
作者 许立平 罗明志 《财经科学》 CSSCI 北大核心 2011年第1期26-34,共9页
2008年国际金融危机以来,国际黄金价格呈现了V型反转走势,已创下每盎司1400美元的历史最高纪录。黄金价格一路走强,对国家、企业、个人的投资决策都将产生深远影响。本文以1973年1月—2010年11月伦敦现货黄金月度价格为依据,通过建立AR... 2008年国际金融危机以来,国际黄金价格呈现了V型反转走势,已创下每盎司1400美元的历史最高纪录。黄金价格一路走强,对国家、企业、个人的投资决策都将产生深远影响。本文以1973年1月—2010年11月伦敦现货黄金月度价格为依据,通过建立ARIMA模型,对2011上半年的黄金价格走势进行预测分析,并得出短期内国际黄金价格将继续上涨的结论,为我国调整外汇储备结构、增加黄金储备提供了政策依据。 展开更多
关键词 黄金价格 arima模型 短期预测
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基于小波的多尺度网络流量预测模型 被引量：46
15
作者 洪飞 吴志美 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期166-170,共5页
通过把AR IMA线性预测方法引入小波域内,提出一个基于多重分形小波模型的网络流量预测模型,通过对真实网络流量的仿真实验,结果表明该模型能够对网络流量进行比较精确的预测.
关键词 网络流量 小波 arima模型 MWM 预测
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含误差预测校正的ARIMA电价预测新方法 被引量：32
16
作者 周明 严正 +1 位作者 倪以信 李庚银 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期63-68,共6页
在电力市场中,准确的电价预测是各市场参与方共同关心的重要问题。已经提出多种理论和方法尝试提高电价预测精度,然而由于影响电价的因素十分复杂,实践证明靠建立单一的电价预测模型来提高预测精度是非常困难的。该文在分析电价波动特... 在电力市场中,准确的电价预测是各市场参与方共同关心的重要问题。已经提出多种理论和方法尝试提高电价预测精度,然而由于影响电价的因素十分复杂,实践证明靠建立单一的电价预测模型来提高预测精度是非常困难的。该文在分析电价波动特性和现有预测方法的基础上,首次提出结合误差预测校正电价预测来提高预测精度的新思路。在建立常规电价预测模型的基础上,对预测后的残差形成的随机序列也迭代地建立预测模型,并用预测的误差修正电价预测结果。该文采用ARIMA方法建立电价预测和误差预测模型,并用加州电力市场的历史数据建立基于ARIMA的日平均电价预测模型,预测结果表明所提方法能明显改善预测精度,而且方法简捷明了,能够推广到小时电价预测、负荷预测和其它预测领域。 展开更多
关键词 电价预测 arima 电力市场 市场参与 预测精度 模型 加州 正电 随机序列 迭代
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ARIMA模型在交通事故预测中的应用 被引量：53
17
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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基于ARIMA模型的PM_(2.5)预测 被引量：55
18
作者 彭斯俊 沈加超 朱雪 《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2014年第6期125-128,共4页
PM2.5的精确预测是大气污染评价和治理的关键性工作。本文针对PM2.5浓度变化的时间序列分布特征,结合环境监测站提供的相关数据,应用自回归移动平均模型(ARIMA(p,d,q))预测短期PM2.5的日平均浓度。结果表明:由于PM2.5浓度变化受气象场... PM2.5的精确预测是大气污染评价和治理的关键性工作。本文针对PM2.5浓度变化的时间序列分布特征,结合环境监测站提供的相关数据,应用自回归移动平均模型(ARIMA(p,d,q))预测短期PM2.5的日平均浓度。结果表明:由于PM2.5浓度变化受气象场、排放源、复杂下垫面、理化生过程的耦合等多种因素的影响,不同时段内的变化模式存在巨大差异,因此采用分时段序列预测模型可以提高PM2.5的预测精度;通过将分时段序列模型与灰色GM(1,1)模型和全年时间序列模型的预测结果进行对比,发现该模型预测效果更好。 展开更多
关键词 PM2.5 时间序列 arima模型 预测
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基于ARIMA和BP神经网络组合模型的我国碳排放强度预测 被引量：53
19
作者 赵成柏 毛春梅 《长江流域资源与环境》 CAS CSSCI CSCD 北大核心 2012年第6期665-671,共7页
预测我国碳排放强度的长期变动趋势,对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将碳排放强度的时间序列的数据结构分... 预测我国碳排放强度的长期变动趋势,对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分,对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10a我国碳排放强度总体是逐步下降的,但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%,比我国政府提出碳排放强度下降40%～45%的目标还有一定的差距。因此,要在2020年实现我国碳排放强度目标,必须要调整宏观经济政策,采取各种政策措施以实现目标。 展开更多
关键词 碳排放强度 BP神经网络 arima模型 组合模型
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基于ARIMA模型的生态足迹动态模拟和预测——以甘肃省为例 被引量：45
20
作者 张勃 刘秀丽 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第20期6251-6260,共10页
生态足迹(EF)是一种定量测量人类对自然利用程度的方法。然而目前对其发展趋势准确的定量分析尚不多见。可采用自回归综合移动平均模型(ARIMA)来模拟并预测区域生态足迹。综合运用生态足迹方法和ARIMA模型对甘肃省1949—2009年的生态足... 生态足迹(EF)是一种定量测量人类对自然利用程度的方法。然而目前对其发展趋势准确的定量分析尚不多见。可采用自回归综合移动平均模型(ARIMA)来模拟并预测区域生态足迹。综合运用生态足迹方法和ARIMA模型对甘肃省1949—2009年的生态足迹和生态承载力进行了动态模拟和分析,在此基础上预测了2010—2015年的生态足迹变化趋势。结果表明:1949—2009年,人均生态足迹呈现上升趋势,预计2010—2015年上升趋势明显加快,2015年会增加到2.6051 hm2/人,是2009年的1.67倍;1997—2004年人均生态承载力逐年减少,2005年之后逐年增加,预计2010—2015年仍会增加;预计2010—2015年所有人均生态足迹组成类型均呈现上升趋势,尤以人均化石能源生态足迹增长显著;1997—2009年人均生态承载力均小于人均生态足迹,导致生态赤字,甘肃省生态环境处于不可持续状态,预计2010—2015年人均生态承载力略有增长,但仍小于人均生态足迹,生态赤字不断增大,预计2015年增长到-2.0468 hm2/人,约为2009年(-1.0262 hm2/人)的两倍,甘肃省生态环境不断恶化;经济的发展依赖于化石能源的消耗而造成对自然资源的过度利用,大量耕地转换为建设用地,草地荒漠化是引起甘肃省生态赤字的主要原因;改变经济发展和资源消费模式,控制人口规模,减少人均生态足迹消耗,优化配置和集约节约利用自然资源,提高生态承载力是促进社会经济和资源环境可持续发展的有效途经。 展开更多
关键词 arima模型 生态足迹 模拟 预测 甘肃省
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