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题名基于时间序列方法的全国铁路旅客周转量的分析与预测
被引量：2
- 1
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作者
康新梅
刘锋
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机构
重庆理工大学数学与统计学院
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出处
《数学的实践与认识》
北大核心
2015年第20期157-165,共9页
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基金
国家自然科学基金(11471060)
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文摘
应用两种时间序列分析的方法对全国铁路旅客周转量的月度数据进行分析.运用X-11方法和季节ARIMA模型进行分析并分别对未来5个月的周转量做了预测,结果表明季节ARIMA模型优于X-11方法.通过对全国铁路旅客周转量的定量分析,为铁路部门在计算运输成本,劳动生产率,旅客平均行程等方面提供有效的依据.
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关键词
时间序列
x-11方法
季节调整
季节ARIMA模型
铁路旅客周转量
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Keywords
time series
x-11 method
seasonal adjustment
seasonal ARIMA model
Rail-way passenger turnover
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分类号
U293.13
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名人民币有效汇率与出口关系的实证分析
被引量：1
- 2
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作者
齐利平
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机构
太原师范学院政法系
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出处
《经济问题》
CSSCI
北大核心
2008年第5期35-37,共3页
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文摘
通过选取2001年1月～2005年12月的月度数据进行分析，得出长期内人民币有效汇率与我国出口之间并不存在协整关系，即从长期趋势来看，汇率变动不是我国出口的主要影响因素。
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关键词
人民币有效汇率
出口
x-11方法
单位根检验
协整检验
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Keywords
RMB PEER
export
x- 11 method
ADF test statistic
cointegration test statistic
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分类号
F822
[经济管理—财政学]
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题名基于x-11法的时间序列的预报方法
被引量：1
- 3
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作者
孙吉红
高延红
王国栋
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机构
山东轻工业学院计算机科学技术系
山东师范大学
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出处
《山东轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2002年第3期30-34,共5页
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文摘
针对具有周期性的非平稳时序 ,提出了基于x - 1 1法的预报方法 .最后给出了该方法的应用实例 ,并与传统ARIMA法进行了比较 .
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关键词
预报方法
非平衡时序
x-11法
应用
实例
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Keywords
non-stationary time series
x-11 method
prediction
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分类号
O211.61
[理学—概率论与数理统计]
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题名X—11方法在出生人口数量预测中的应用
- 4
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作者
李晓童
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机构
张家口师范专科学校数学系
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出处
《张家口师专学报》
2000年第1期76-82,共7页
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文摘
用X—11方法,以1973至1981年加拿大出生人口的数据为例,通过分析出趋势成分T和季节成分S及不规则成分项E。对1982年出生人口进行预测,并探讨了这种方法在人口预测中的适用性。
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关键词
x-11方法
趋势成分
季节成分
人口预测
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Keywords
x-11 method
element of trend
element of season
forecast
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分类号
C923
[社会学—人口学]
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题名X-11方法在某医院肾脏病科门诊量预测中的应用
- 5
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作者
田敏丽
关雪
高宏富
郑阁萍
程鸿
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机构
北京军区北戴河疗养院
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出处
《解放军医院管理杂志》
2016年第1期81-82,共2页
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文摘
目的探讨X-11方法在某医院肾脏病科门诊量统计预测中的应用。方法收集某院2012—2014年各季度门诊量,利用SAS 9.1.3软件的X11过程,运用X-11方法对数据进行分析,分离季节因子,探索趋势拟合值与时间之间的关系,拟合回归方程,预测2015年一至四季度的门诊量。结果发现趋势拟合值与时间之间存在曲线关系,预测模型为Tt=15 600+5 000/1+e4.94-0.82t,2015年一至四季度的门诊量分别为20 471、21 636、21 329、18 933。结论 X-11方法能够将季节因素分离,发现不同时间数据序列的趋势,因此预测结果值得应用。
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关键词
时间序列分析
x-11方法
统计预测
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Keywords
time series analysis
x - 11 method
statistical forecasting
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分类号
R197.32
[医药卫生—卫生事业管理]
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题名铁路货运与宏观经济运行景气关联关系研究
被引量：4
- 6
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作者
杨栋
王龙
徐涵
张禄
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机构
中国铁路经济规划研究院有限公司运输研究所
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出处
《铁道货运》
2021年第1期25-30,42,共7页
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基金
国家发展和改革委员会课题(2019KYB08)。
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文摘
铁路货运一向被视为表征宏观经济运行状态的风向标,研究铁路货运量与宏观经济相关指标之间的景气关联关系,既有助于宏观调控政策的有效实施,又能促进铁路货运形势的精准研判。以经济周期波动理论为基础,首先基于X-11季节调整法对铁路货运和宏观经济相关指标的时间序列进行要素分解,提取其中的趋势-循环要素序列,其次分别运用时差相关法和K-L信息量法测度两者的先行、一致、滞后关系,进而获得铁路货运量与工业增加值,以及重点行业(煤电行业)与铁路货运量的景气关联关系。结果表明,铁路货运量增长率相比工业增加值增长率的先行期为1 a左右。
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关键词
铁路货运
宏观经济
x-11季节调整法
时差相关分析法
K-L信息量法
铁路货运量
工业增加值
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Keywords
Railway Freight Transportation
Macro Economy
x-11 Seasonal Adjustment method
Time Difference Correlation method
K-L Information method
Railway Freight Volume
Industrial Added Value
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分类号
F530
[经济管理—产业经济]
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题名加拿大出生人口数量分析及预测
- 7
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作者
温红蕾
张艳艳
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机构
温州师范学院数学系
天津师范大学杨村校区数学系
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出处
《温州师范学院学报》
2001年第3期5-9,共5页
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文摘
本文对加拿大 1973 - 1981年的出生人口数量先用X - 11方法分解出趋势项T ,季节性成份S及不规则性成分E ,并对 1982年前 6个月的出生人口数量进行了预测 ,然后又用Winters Holt方法进行了预测 ,对比两种预测结果表明X 11方法具有更高的精度 .
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关键词
x-11方法
Winters-Holt方法
加拿大
人口出生数量
人口预测
数学模型
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Keywords
x-11 method filter Winters-Holt method
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分类号
C924.711
[社会学—人口学]
C921
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题名基于CNN-LSTM-PSO的私有云故障检测
- 8
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作者
曹炳尧
柏杰
侯佩儒
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机构
上海大学特种光纤与光接入网重点实验室
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出处
《计算机测量与控制》
2022年第8期76-82,110,共8页
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基金
国家重点研发计划(2021YFB2900800)
上海市科委项目(20511102400,20ZR1420900)
高等学校学科创新引智计划(111)(D20031)。
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文摘
有效对私有云系统进行故障检测对于保障IT系统稳定性及开展可靠性信息活动具有重要的实际意义;为此从私有云系统的历史趋势数据出发,将卷积网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)循环神经网络结合,提出了基于粒子群优化算法(PSO)的CNN-LSTM-PSO的混合模型,实现对私有云的故障检测;采用X11算法等技术对数据进行预处理,使用CNN网络提取监控指标时序数据的相关特征信息,并通过训练LSTM网络参数建立CNN-LSTM预测模型,设计了PSO算法对预测模型进行参数选优,减小预测误差,并以高斯正态分布确定阈值范围,实现故障的精准检测;通过和传统单一预测模型以及现有的一些组合预测模型的对比,CNN-LSTM-PSO模型预测后结果的均方根误差、平均绝对误差和平均百分比误差都低于其余模型;实验结果验证了模型在预测效果上具备更高的精度和更快的预测速度,在私有云的故障检测中精确性和实时性都具有良好效果。
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关键词
LSTM
故障检测
x11分解法
CNN神经网络
PSO算法
高斯正态分布
超参选优
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Keywords
LSTM
fault prediction
x11 decomposition method
CNN neural network
PSO algorithm
Gaussian normal distribution
multigrid search
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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