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盐城麋鹿生态旅游区游客变化特征及预测 被引量：17
1
作者 黄震方 袁林旺 俞肇元 《地理学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期1277-1286,共10页
生态旅游区的发展受到诸多确定性因素和随机性因素的共同作用,并反映于旅游区游客观测序列。通过构建游客序列分析框架,提出了游客序列分析的理论模型。并以江苏盐城麋鹿生态旅游区为例,集成多种数学方法,进行了游客序列的分解、调整和... 生态旅游区的发展受到诸多确定性因素和随机性因素的共同作用,并反映于旅游区游客观测序列。通过构建游客序列分析框架,提出了游客序列分析的理论模型。并以江苏盐城麋鹿生态旅游区为例,集成多种数学方法,进行了游客序列的分解、调整和综合预测的实证分析。运用Tramo/Seats方法进行季节调整分析可有效提取时间序列各组分,从而获得了不同尺度的作用模式,所获得的去噪序列为预测研究提供了基础资料。基于ARIMA模型、Winter加法模型、Winter乘法模型和Tramo/Seats模型的综合预测表明,麋鹿生态旅游区未来两年年平均新增游客数量在1.95-3.14万人次之间。各方法预测结果间的差异与其建模思路及实现方法有关,因此集成多种方法进行预测,并进行对比分析,有助于获得对游客波动变化更为全面的认识,同时所提供的多种可能预测方案,可为生态旅游区容量控制、旅游环境资源的保护与开发及旅游区的管理决策提供参考依据。 展开更多
关键词 游客预测 Tramo/Seats模型 ARIMA模型 winters模型 盐城麋鹿生态旅游区
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西藏扎布耶盐湖水位Winters和ARIMA模型分析 被引量：9
2
作者 齐文 郑绵平 《湖泊科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期21-28,共8页
由于温室效应,气温加速上升,我国西部干旱一半干旱盐湖区盐湖水位出现加速下降或上升等变化．藏北高原湖泊众多,但都缺少湖水位的人工观测记录．中国地质科学院盐湖中心自1990年始在西藏扎布耶盐湖建立了长期科学观测站,进行水位动态观... 由于温室效应,气温加速上升,我国西部干旱一半干旱盐湖区盐湖水位出现加速下降或上升等变化．藏北高原湖泊众多,但都缺少湖水位的人工观测记录．中国地质科学院盐湖中心自1990年始在西藏扎布耶盐湖建立了长期科学观测站,进行水位动态观测,积累了连续13年珍贵的数据．如何根据湖泊水位历史记录数据,准确的定量预测水位中短期变化,是关系着盐湖资源开发命运的大事．本文用Winters线性和季节性指数平滑法、ARIMA乘积季节模型两种时间序列分析方法,根据西藏扎布耶盐湖1991年1月-2003年12月水位变化的时间序列数据,探讨了两种时间序列数据的预测方法在盐湖水位动态变化预测中的应用． 展开更多
关键词 扎布耶盐湖 水位预测 winters模型 ARIMA乘积季节模型
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基于时间序列的地区电网售电量预测方法研究 被引量：8
3
作者 汪滔 张伟 +1 位作者 吕萌明 汪沄 《电气技术》 2010年第11期9-12,共4页
地区电网售电量的科学预测是电网建设规划的重要依据。考虑电量历史数据是一典型时间序列函数,本文建立了移动平均法、Winters、灰色马尔科夫三种预测模型,根据某地区的售电量历史数据求解模型,并对预测结果进行了分析和比较。结果表明... 地区电网售电量的科学预测是电网建设规划的重要依据。考虑电量历史数据是一典型时间序列函数,本文建立了移动平均法、Winters、灰色马尔科夫三种预测模型,根据某地区的售电量历史数据求解模型,并对预测结果进行了分析和比较。结果表明,灰色马尔科夫模型预测结果与多年多年实际数据拟合效果最好、误差率最低,该方法的应用前景广阔。 展开更多
关键词 售电量预测 移动平均模型 winters模型 灰色马尔科夫模型
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基于时间序列模型预测上海某三甲综合医院血制品使用量 被引量：10
4
作者 乔郑磊 顾晨晨 +2 位作者 曹敏凤 朱巍 戎瑞明 《中国临床医学》 2016年第5期640-643,共4页
目的:系统地分析临床各种血液成分的使用情况,找出规律并科学地预测需求量,为预测合理的库存血量提供科学依据。方法:采用IBM SPSS Statistics 23.0软件对上海某三甲综合医院2013年1月—2016年1月临床红细胞和血浆使用情况以及输血人数... 目的:系统地分析临床各种血液成分的使用情况,找出规律并科学地预测需求量,为预测合理的库存血量提供科学依据。方法:采用IBM SPSS Statistics 23.0软件对上海某三甲综合医院2013年1月—2016年1月临床红细胞和血浆使用情况以及输血人数进行了分析,并使用专家建模器建立模型。结果:残差均为白噪声序列(P>0.05),模型提取了原序列中所有数据信息,模型诊断通过。与实际值相比,平均相对误差基本在8%以内,且预测值均在95%可信区间内,预测模型精度较高,预测效果良好。结论:建立更加适合临床用血的时间序列模型,可克服经验性用血的不足,制定更科学的血液库存计划,实践收到了良好效果。 展开更多
关键词 临床用血 温特斯模型 血制品库存 专家建模器
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城市安全生产影响因素及其预测分析——以上海为例 被引量：4
5
作者 赵来军 陶悦 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期8-13,共6页
为研究我国城市安全生产的影响因素及预测城市安全生产的发展趋势,以上海市为例,对2004—2010年期间与安全生产相关的数据进行灰色关联度分析,提取影响安全生产状况的主要经济社会因素,并与工矿商贸死亡人数之间建立回归模型。研究结果... 为研究我国城市安全生产的影响因素及预测城市安全生产的发展趋势,以上海市为例,对2004—2010年期间与安全生产相关的数据进行灰色关联度分析,提取影响安全生产状况的主要经济社会因素,并与工矿商贸死亡人数之间建立回归模型。研究结果表明,工矿商贸死亡人数与第二产业比重、GDP增长率、教育支出占GDP比重以及私营及个体工商户比例均呈现负相关。基于2007—2011年各月份上海市的安全生产死亡人数,运用Winters乘法模型,预测上海市安全生产发展趋势。 展开更多
关键词 安全生产 影响因素 灰色理论 winters模型 预测
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综合Winters模型和ARMA模型预测GDP 被引量：3
6
作者 陈美 王红芹 程铁信 《天津工业大学学报》 CAS 2007年第5期83-85,88,共4页
以广东省GDP的时间序列数据为依据,分别应用Winters模型和ARMA模型以及加权综合这两个模型的方法对其进行季度性GDP值的短期预测,通过比较由不同方法得出的预测结果的绝对百分误差的大小,选择出绝对百分误差最小的方法·
关键词 GDP 时间序列 winters模型 ARMA模型
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Winters模型在保费收入预测中的应用——以大连市寿险原保险保费收入预测为例 被引量：1
7
作者 张萍 《保险职业学院学报》 2014年第2期11-14,共4页
以大连市寿险原保险保费收入的时间序列数据为依据,分别应用Winters加法模型和Winters乘法模型的方法对其进行月度保费收入值的预测,通过比较由不同方法得出的预测结果的绝对百分误差的大小,选择出绝对百分误差最小的方法。
关键词 保费收入 时间序列 预测 winters模型
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基于Winters乘法模型的中国邮政包件数预测分析
8
作者 焦国柱 吕善绪 +1 位作者 郭姗姗 薛洁 《物流工程与管理》 2019年第12期31-33,共3页
中国邮政包件数是中国邮政业务量的主要指标之一,能够反映出中国邮政业务在市场中的地位。近年来,受到顺丰、中通、圆通、申通、韵达等公司的影响,中国邮政的包件数月度数据呈现趋势性下降并伴随季节性波动时间序列。为此,文中采用SPSS... 中国邮政包件数是中国邮政业务量的主要指标之一,能够反映出中国邮政业务在市场中的地位。近年来,受到顺丰、中通、圆通、申通、韵达等公司的影响,中国邮政的包件数月度数据呈现趋势性下降并伴随季节性波动时间序列。为此,文中采用SPSS统计分析软件,以2012年1月至2018年12月邮政业务量包件数为原始数据,建立winters乘法模型,对2019年每月中国快递业务量的包件数进行预测,并与2019年1月至6月包件数实际数据进行比较,得出的结果显示预测精度较高,可以为相关部门决策提供依据。 展开更多
关键词 winters模型 邮政业务量 预测
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温特斯法和季节指数GM（1，1）模型在狂犬病暴露人群预测中的应用
9
作者 顾全忠 任飞林 《国际流行病学传染病学杂志》 CAS 2013年第6期397-401,共5页
目的比较温特斯法模型和季节指数GM（1，1）模型对舟山市狂犬病暴露人群数量的预测效果。方法选取2006—2011年舟山市各月狂犬病暴露人群资料分别建立温特斯法模型和季节指数GM（1，1）模型，用2012年1—12月实际暴露人数验证比较两种... 目的比较温特斯法模型和季节指数GM（1，1）模型对舟山市狂犬病暴露人群数量的预测效果。方法选取2006—2011年舟山市各月狂犬病暴露人群资料分别建立温特斯法模型和季节指数GM（1，1）模型，用2012年1—12月实际暴露人数验证比较两种模型拟合预测效果。选取相对误差较小的模型预测2013年舟山市狂犬病暴露人数。结果应用季节指数GM（1，1）模型和温特斯法模型对2006--2011年狂犬病暴露人群资料进行拟合，模型平均绝对误差率分别为19．1048％和7．7013％；温特斯法模型的平均绝对误差、均方根误差都低于季节指数GM（1，1）模型。2012年季节指数GM（1，1）模型和温特斯法模型预测值距实测值的平均绝对误差率分别22．8435％和11．3124％。温斯特法模型预测2013年舟山市狂犬病暴露约13526人。结论温特斯法模型对舟山市狂犬病暴露人群的预测效果要优于季节指数GM（1，1）模型。在预测具有季节性和趋势的资料时，应用两种模型进行比较后选择最优模型，更有利于疾病的预测和防治效果的评估。 展开更多
关键词 狂犬病 GM(1 1) 温特斯法 季节性
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水泵制造企业物料管理现状及需求预测——以JS制泵企业为例
10
作者 徐静 周嘉忱 +1 位作者 郭延广 陈昆 《物流工程与管理》 2021年第2期32-34,共3页
对水泵制造企业物料需求进行有效预测,可实现企业对物料管理的优化,以提升企业自身的核心竞争力。文中以JS制泵企业为例,结合物料管理现状,运用温特斯季节指数平滑模型对未来销售量进行预测,实例数据分析表明:运用温特斯季节指数平滑模... 对水泵制造企业物料需求进行有效预测,可实现企业对物料管理的优化,以提升企业自身的核心竞争力。文中以JS制泵企业为例,结合物料管理现状,运用温特斯季节指数平滑模型对未来销售量进行预测,实例数据分析表明:运用温特斯季节指数平滑模型预测准确度较高,具有合理性与有效性,可为水泵制造企业物料管理提供借鉴。 展开更多
关键词 制造企业 物料管理 需求预测 温特斯模型 季节指数
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基于三次指数平滑模型与DBSCAN聚类的电量数据异常检测 被引量：61
11
作者 肖勇 郑楷洪 +3 位作者 余忠忠 周密 李森 马千里 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期1099-1104,共6页
在电力系统的运行过程中,不可避免地会产生异常电量数据,如何高效地检测辨识这些异常数据是电力系统状态估计中至关重要的组成部分,也是电力系统运行的安全性和稳定性的基础。传统的异常检测方法只针对特定的电力系统特性,且存在计算量... 在电力系统的运行过程中,不可避免地会产生异常电量数据,如何高效地检测辨识这些异常数据是电力系统状态估计中至关重要的组成部分,也是电力系统运行的安全性和稳定性的基础。传统的异常检测方法只针对特定的电力系统特性,且存在计算量较大、准确率较低的问题。针对传统电量数据异常检测方法的不足,提出一种基于三次指数平滑模型和DBSCAN聚类的电量数据异常检测方法。三次指数平滑模型利用历史数据预测当前时刻区域用电量,然后对预测值和真实值相减得到残差项,最后利用DBSCAN密度聚类算法来对残差项进行聚类,实现电量异常数据的识别。对某电网的区域用电量数据进行实证分析并与3种常用异常检测模型进行实验对比。结果表明,三次指数平滑模型与DBSCAN聚类结合,在电量异常数据检测中检测率和误报率指标均取得了比较好的结果。 展开更多
关键词 异常检测 三次指数平滑模型 DBSCAN聚类 时间序列
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基于Holt-Winters模型的铁路月度货运量预测研究 被引量：16
12
作者 汤银英 李龙 《交通运输工程与信息学报》 2017年第2期1-5,13,共6页
铁路货运量预测是铁路运输市场分析的重要内容,对铁路货运业务的开展有着重要指导意义。铁路月度货运量数据序列是既有趋势性增长又有季节性波动特征的时间序列,Holt-Winters模型适用这类时间序列的预测。本文构建Holt-Winters乘法模型... 铁路货运量预测是铁路运输市场分析的重要内容,对铁路货运业务的开展有着重要指导意义。铁路月度货运量数据序列是既有趋势性增长又有季节性波动特征的时间序列,Holt-Winters模型适用这类时间序列的预测。本文构建Holt-Winters乘法模型来进行铁路月度货运量预测,并以某铁路局化肥月度货运量为原始数据来做实证分析,最后与灰色模型、分组回归等传统预测模型的结果进行比较,结果显示Holt-Winters模型的预测精度最高。 展开更多
关键词 铁路 货运量预测 Holt-winters模型
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基于改进遗传算法的Holt-Winters模型在采空沉陷预测中的应用 被引量：13
13
作者 彭帅英 李广杰 +3 位作者 彭文 马建全 王雪冬 秦胜伍 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期515-520,共6页
针对遗传算法存在的缺陷,提出了用小生境方法改进遗传算法。为了提高采空沉陷预测精度,借助Holt-Winters模型的预测功能,应用改进遗传算法求解和优化Holt-Winters模型组合参数,形成了改进遗传算法-Holt-Winters模型组合算法。将组合算... 针对遗传算法存在的缺陷,提出了用小生境方法改进遗传算法。为了提高采空沉陷预测精度,借助Holt-Winters模型的预测功能,应用改进遗传算法求解和优化Holt-Winters模型组合参数,形成了改进遗传算法-Holt-Winters模型组合算法。将组合算法应用于长平高速公路采空区路段沉陷预测,计算表明:改进遗传算法弥补了传统遗传算法易早熟、局部寻优能力弱的缺陷;改进遗传算法-Holt-Winters模型组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点,输出稳定性好,预测结果相对误差在2%以内,预测精度显著提高;在采空沉陷中长期预测的相对误差小于0.79%,该算法可用于中长期采空沉陷预测。 展开更多
关键词 改进遗传算法 小生境 Holt-winters模型 采空沉陷预测 沉陷
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矿区地表沉降监测的一种组合模型预测方法 被引量：12
14
作者 周文韬 张文君 +2 位作者 杨元继 马旭东 冉茂莹 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2021年第3期308-312,共5页
基于诱导有序加权平均(IOWA)算子,将差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型和Holt-Winters指数平滑模型进行组合,采用SBAS-InSAR监测值进行矿区地表沉降预测,并与各单一模型的预测结果进行对比分析。结果表明,基于IOWA算子的组合模型的预... 基于诱导有序加权平均(IOWA)算子,将差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型和Holt-Winters指数平滑模型进行组合,采用SBAS-InSAR监测值进行矿区地表沉降预测,并与各单一模型的预测结果进行对比分析。结果表明,基于IOWA算子的组合模型的预测精度较单一模型有明显提升,其中各点均方误差(MSE)平均值为1.458 mm,平均绝对误差(MAE)为2.175 mm,可用于矿山地表沉降监测预测。 展开更多
关键词 SBAS-InSAR ARIMA模型 Holt-winters模型 IOWA算子 沉降预测
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基于百度指数的传统印染技艺公众关注度分析 被引量：11
15
作者 陈秀芳 胡云鹤 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期40-45,共6页
以扎染技艺、蜡染技艺和蓝印花布印染技艺为研究对象,基于百度搜索指数分析公众对传统印染技艺的关注度。通过Holt-Winters模型进行序列分解,分析公众关注度的变化趋势和周期特点。结果表明:公众对扎染关注度逐年上升,对蜡染关注度在波... 以扎染技艺、蜡染技艺和蓝印花布印染技艺为研究对象,基于百度搜索指数分析公众对传统印染技艺的关注度。通过Holt-Winters模型进行序列分解,分析公众关注度的变化趋势和周期特点。结果表明:公众对扎染关注度逐年上升,对蜡染关注度在波动上升后几乎维持不变,对蓝印花布关注度在缓慢上升后有所下降,三者以年为周期波动的规律明显。SARIMA模型对三个序列的预测结果表明:扎染的公众关注度将持续增长,蜡染关注度将基本维持在原有水平,蓝印花布关注度将略有下降。文章从国家政策、人群分布、工艺特点等方面对两种模型所得结论进行解释分析,并给出合理化建议。 展开更多
关键词 百度指数 Holt-winters模型 SARIMA模型 扎染 蜡染 蓝印花布
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航空客运收益管理无约束需求预测方法研究 被引量：7
16
作者 郭鹏 萧柏春 李军 《交通运输工程与信息学报》 2008年第2期71-78,共8页
无约束需求预测是提高收益管理决策准确性的重要前提,需求修复是其关键的组成部分。本文基于航空客运的需求特点,对无约束需求预测方法进行了定量研究和讨论。首先对研究的问题进行了描述,提出先将Holt模型用于需求修复,再使用Holt-Wint... 无约束需求预测是提高收益管理决策准确性的重要前提,需求修复是其关键的组成部分。本文基于航空客运的需求特点,对无约束需求预测方法进行了定量研究和讨论。首先对研究的问题进行了描述,提出先将Holt模型用于需求修复,再使用Holt-Winters模型进行无约束需求预测的思想,并结合组合预测方法,建立了基于Holt的组合需求修复模型和基于Holt-Winters的组合预测模型。最后,通过数值仿真,验证了本文的无约束需求预测方法和组合模型对航空客运收益管理的可行性和有效性。 展开更多
关键词 航空客运 需求修复 收益管理 组合预测 Holt模型 Holt-winters模型
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基于Shapley组合模型及神经网络的电能表需求预测研究 被引量：8
17
作者 李翀 申洪涛 +3 位作者 刘建华 吴一敌 孙晓腾 张英 《电测与仪表》 北大核心 2021年第9期187-193,共7页
针对电能表需求预测问题,建立基于Shapley组合模型及神经网络的电能表合理优化分配模型,以提升需求预测精度。文章通过挖掘历史数据,采用Holt-Winters、BP神经网络和RBF神经网络模型对电能表需求分别进行预测、对比和分析,并且引入Shap... 针对电能表需求预测问题,建立基于Shapley组合模型及神经网络的电能表合理优化分配模型,以提升需求预测精度。文章通过挖掘历史数据,采用Holt-Winters、BP神经网络和RBF神经网络模型对电能表需求分别进行预测、对比和分析,并且引入Shapley法对三类预测模型进行组合建模,求取相应模型的权重,获取最优的生产调度方案。仿真实验结果表明,RBF神经网络模型预测精度要高于BP神经网络和Holt-Winters模型。相较于单一模型,Shapley法组合模型具有更好的效果和实用性,有助于国家电网公司建立高效、科学的生产调度计划。 展开更多
关键词 Shapley组合模型 RBF神经网络 BP神经网络 Holt-winters模型 电能表预测
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基于ARIMA与Holt-Winters组合模型的电离层TEC预报 被引量：7
18
作者 田祥雨 刘立龙 +1 位作者 陈军 杨可可 《测绘科学技术学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期44-48,共5页
分别采用时间序列中的求和自回归移动平均模型ARIMA(Autoregressive integrated moving average)模型和指数平滑模型Holt-Winters的加法模型,对IGS站发布的广西地区16个格网点进行短期的电子含量TEC预报。并利用组合权重的方法对两种模... 分别采用时间序列中的求和自回归移动平均模型ARIMA(Autoregressive integrated moving average)模型和指数平滑模型Holt-Winters的加法模型,对IGS站发布的广西地区16个格网点进行短期的电子含量TEC预报。并利用组合权重的方法对两种模型组合进行TEC短期预报。分析比较不同季节各个模型的预测效果,以及电子含量的变化与太阳黑子数变化之间的联系。结果表明,组合模型的预测精度在各个季节都优于两种单一模型,不同季节,太阳黑子数的含量和电离层电子含量预测的精度也有较大差异。 展开更多
关键词 TEC预报 ARIMA模型 Holt-winters模型 组合权重 太阳黑子数
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SARIMA等模型在乌鲁木齐市其他感染性腹泻病发病预测中的应用
19
作者 祖力皮卡尔·吐迪 杨振 +5 位作者 卢耀勤 迪丽娜尔·艾克拜尔 张凯伦 马翔宇 曲超 李富业 《医学动物防制》 2024年第5期435-439,共5页
目的构建乌鲁木齐市其他感染性腹泻病的时间序列模型,比较季节性差分自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型、霍尔特温特斯(Holt-Winters)模型和先知(Prophet)模型的预测能力,为乌鲁木齐市其... 目的构建乌鲁木齐市其他感染性腹泻病的时间序列模型,比较季节性差分自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型、霍尔特温特斯(Holt-Winters)模型和先知(Prophet)模型的预测能力,为乌鲁木齐市其他感染性腹泻病的防控提供理论参考。方法根据2010年1月至2021年12月乌鲁木齐市其他感染性腹泻病的发病率分别建立SARIMA模型、Holt-Winters模型和Prophet模型,比较三种模型的拟合效果,以均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、决定系数(coefficient of determination,R^(2))作为评价指标选取最优模型。结果季节指数显示,5~10月为乌鲁木齐市其他感染性腹泻病的流行季节;SARIMA(0,0,3)(0,1,1)12模型拟合RMSE为2.54、MAE为1.56、MAPE为0.28、R^(2)为0.71;Holt-Winters模型拟合RMSE为3.32、MAE为2.06、MAPE为0.33、R^(2)为0.54;Prophet模型拟合RMSE为3.37、MAE为2.15、MAPE为0.44、R^(2)为0.48;SARIMA(0,0,3)(0,1,1)12模型预测RMSE为4.26、MAE为3.64、MAPE为0.46。结论三种模型中SARIMA(0,0,3)(0,1,1)12模型拟合效果最好,能较好的捕捉乌鲁木齐市其他感染性腹泻病发病趋势,对乌鲁木齐市其他感染性腹泻病科学防控具有一定指导价值。 展开更多
关键词 其他感染性腹泻病 季节指数 SARIMA模型 Holt-winters模型 Prophet模型 预测 模型比较
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航线需求预测的一种改进Winters方法 被引量：6
20
作者 何冬昀 罗利 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2006年第6期103-107,共5页
提高航线需求预测精度是航空客运收益管理系统的重要研究课题.提出一种首先运用EM算法对航线历史订座数据中由于受资源限制而没有被满足的需求进行修复,取得更为准确的需求数据,然后,针对航班销售具有提前预订的特点,将航线历史订座数... 提高航线需求预测精度是航空客运收益管理系统的重要研究课题.提出一种首先运用EM算法对航线历史订座数据中由于受资源限制而没有被满足的需求进行修复,取得更为准确的需求数据,然后,针对航班销售具有提前预订的特点,将航线历史订座数据整合成一个提前日矩阵,使预测时能够利用更多的已知信息并减少了计算数据量,最后再运用Winters模型进行预测的航线需求预测方法.以成都到广州航线历史数据为例仿真计算,预测结果的平均误差为4.9%,而直接采用winters法进行预测的平均误差为21.7%,验证了算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 航线需求预测 winters模型 EM算法 提前日矩阵
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