基于季节性ARIMA模型的中国货物周转量短期预测 被引量：1

1

作者 黎可馨 《现代信息科技》 2022年第3期141-144,148,共5页

交通运输业的发展对国民经济具有先导作用,利用过去的货物周转量预测未来值,有利于反映物流产业发展趋势。基于国家统计局公开的2012年1月至2020年12月共9年中国货物周转量月度数据,分别选用简单季节ARIMA模型和乘积季节ARIMA模型进行拟... 交通运输业的发展对国民经济具有先导作用,利用过去的货物周转量预测未来值,有利于反映物流产业发展趋势。基于国家统计局公开的2012年1月至2020年12月共9年中国货物周转量月度数据,分别选用简单季节ARIMA模型和乘积季节ARIMA模型进行拟合,并预测2021年1月至12月的货物周转量数据。使用两种模型进行预测的平均相对误差均较小,并且乘积季节模型的预测能力优于简单季节模型。 展开更多

关键词 货物周转量 简单季节模型 乘积季节模型 ARIMA模型 残差诊断

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基于时间序列模型的海洋溶解氧分析与预测 被引量：3

2

作者 陈彦 殷建军 +1 位作者 项祖丰 汤健彬 《轻工机械》 CAS 2012年第3期83-87,96,共6页

季节效应是指某序列由于受自然气候等因素的影响,随季节的变化而呈现出周期性的变化规律。季节效应一般以月或季为单位。文中研究的海洋溶解氧含量因为受每日气温周期性变化的影响,以2 h为单位也呈周期性的变化规律,类似于季节效应。采... 季节效应是指某序列由于受自然气候等因素的影响,随季节的变化而呈现出周期性的变化规律。季节效应一般以月或季为单位。文中研究的海洋溶解氧含量因为受每日气温周期性变化的影响,以2 h为单位也呈周期性的变化规律,类似于季节效应。采用2 h为采样间隔,尝试模拟乘积季节模型来对溶解氧含量进行分析。利用条件期望预测的差分方程形式对序列进行短期预测,并在实践中比对预测数据和实际数据,证明取得了不错的预测精度。 展开更多

关键词 季节效应 随机性分析 乘积季节模型 条件期望预测

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秦皇岛市空气质量特征分析及其预测模型 被引量：1

3

作者 董丽沙 范金圆 +4 位作者 吕金凤 孔亮 张步英 杨晓静 李洋洋 《河北科技师范学院学报》 CAS 2020年第4期40-47,共8页

以秦皇岛市为研究对象,对其2015~2019年空气质量的变化特征进行分析,得出秦皇岛市空气质量的特征和变化趋势,并建立了秦皇岛市空气质量指数的预测模型。分别采用2种预测方案,并在每种方案中选用不同的预测模型:方案1,基于AQI时间序列的... 以秦皇岛市为研究对象,对其2015~2019年空气质量的变化特征进行分析,得出秦皇岛市空气质量的特征和变化趋势,并建立了秦皇岛市空气质量指数的预测模型。分别采用2种预测方案,并在每种方案中选用不同的预测模型:方案1,基于AQI时间序列的乘积季节模型;方案2,基于气象因子的BP神经网络AQI预测模型。通过对比不同模型的预测及结果,得到2个模型中最适合秦皇岛市空气质量指数的预测模型为乘积季节模型。 展开更多

关键词 空气质量 变化趋势 乘积季节模型 BP神经网络模型 秦皇岛市

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时间序列分析在伤寒副伤寒发病情况预测分析中的应用研究

4

作者 湛蓝 《河南预防医学杂志》 2014年第4期244-248,共5页

目的应用时间序列模型中较有代表性的3种方法对江苏省伤寒副伤寒疫情进行分析预测,并探讨3种方法的优缺点及适用性,为传染病疫情预测分析及防治提供理论依据。方法以1980年至2008年江苏省伤寒副伤寒发病资料分别建立合适的乘积季节模型... 目的应用时间序列模型中较有代表性的3种方法对江苏省伤寒副伤寒疫情进行分析预测,并探讨3种方法的优缺点及适用性,为传染病疫情预测分析及防治提供理论依据。方法以1980年至2008年江苏省伤寒副伤寒发病资料分别建立合适的乘积季节模型、指数平滑模型和状态空间模型,以2009年的发病资料作为模型预测效果的考核样本,对预测结果进行深入分析和评价,探讨对疫情进行预测的方法、思路和应该注意的问题。结果江苏省伤寒副伤寒的发病趋势将在以后一段时间内呈平稳下降的趋势,会存在少许波动。乘积季节模型的预测结果与实际情况最相符,指数平滑法的预测效果较差,状态空间模型也有一定的实用性。结论用时间序列模型对伤寒副伤寒发病情况的拟合结果较好,尤其是乘积季节模型,预测效果良好,可为伤寒副伤寒的防治提供新的信息和思路。 展开更多

关键词 乘积季节模型 指数平滑法 状态空间模型 伤寒副伤寒 预测

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基于时空大数据的甲型肝炎发病率分布特征分析及预测模型 被引量：18

5

作者 朱佳佳 胡登利 +2 位作者 洪秀琴 查文婷 吕媛 《中华疾病控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期1144-1147,共4页

目的了解我国甲型病毒性肝炎(以下简称甲肝)发病率在时间和空间上的分布特征,探讨乘积季节模型在甲肝发病率预测中的可行性。方法收集我国2006-2017年甲肝发病数据和人口学资料,利用MapInfo11. 0绘制甲肝发病率时空分布柱状图;并采用SPS... 目的了解我国甲型病毒性肝炎(以下简称甲肝)发病率在时间和空间上的分布特征,探讨乘积季节模型在甲肝发病率预测中的可行性。方法收集我国2006-2017年甲肝发病数据和人口学资料,利用MapInfo11. 0绘制甲肝发病率时空分布柱状图;并采用SPSS 23. 0对2006-2016年数据建立自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),选取2017年数据评价模型的预测效果。结果 2006-2016年,全国共报告甲肝病例430 962例,发病率逐年递减,且西部地区明显高于东部地区。经数据平稳化处理、定阶、参数估计与模型检验后建立了最优模型ARIMA(0,2,2)(0,1,1)12。且对2017年1～12月的预测值和实际发病率基本吻合,相对误差在2. 0%～39. 7%之间。结论我国甲肝发病率逐年递减且东西部地区甲肝发病率表现出明显差异。ARIMA乘积季节模型对我国甲肝发病率具有很好的短期预测能力。 展开更多

关键词 甲肝 发病率 时空分布特征 ARIMA乘积季节模型

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恶性肿瘤住院量与住院费用的ARIMA乘积季节模型预测研究 被引量：12

6

作者 陈玲 程丽君 赵向军 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2017年第4期554-557,共4页

目的探讨自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型在恶性肿瘤住院量与住院费用中的应用,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据。方法收集某院2007-2016年逐月恶性肿瘤住院患者资料,采用ARIMA乘积季节模型对2007-2015年逐月恶性肿瘤的住院... 目的探讨自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型在恶性肿瘤住院量与住院费用中的应用,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据。方法收集某院2007-2016年逐月恶性肿瘤住院患者资料,采用ARIMA乘积季节模型对2007-2015年逐月恶性肿瘤的住院人次和住院费用进行模型拟合,用2016年逐月数据评价其预测效果,并预测2017年恶性肿瘤逐月住院人次与住院费用。结果 ARIMA(0,1,1)(1,1,0)_(12)是恶性肿瘤住院人次与住院费用的最佳拟合预测模型,拟合相对误差分别为1.1%和1.47%。根据ARIMA(0,1,1)(1,1,0)_(12)预测结果,2017年恶性肿瘤住院量将达7631人次,住院费用将达3.36亿元。结论 ARIMA季节乘积模型能很好地应用于医院业务管理预测中。 展开更多

关键词 恶性肿瘤 ARIMA乘积季节模型 住院量 住院费用 预测

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基于ARIMA乘积季节模型的新疆喀什百日咳流行趋势分析 被引量：10

7

作者 陈佳 谢娜 +2 位作者 吴秀峰 王凯 张学良 《新疆医科大学学报》 CAS 2017年第3期380-384,共5页

目的采用时间序列分析方法建立ARIMA乘积季节模型,拟合具有趋势性和季节性的2008-2015年新疆喀什地区百日咳的每月新发数量并作短期预测,为百日咳的预防与控制提供决策依据。方法以百日咳的每月新发病数为原始序列,用差分和季节差分方... 目的采用时间序列分析方法建立ARIMA乘积季节模型,拟合具有趋势性和季节性的2008-2015年新疆喀什地区百日咳的每月新发数量并作短期预测,为百日咳的预防与控制提供决策依据。方法以百日咳的每月新发病数为原始序列,用差分和季节差分方法对序列做平稳化操作,用具有季节性的自回归移动平均(ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s)模型拟合序列,根据ACF和PACF图对模型定阶并估计参数,再对模型及其参数进行显著性检验,应用残差和AIC和SBC进行评价,建立最优ARIMA乘积季节模型。结果用ARIMA(2,1,2)(0,1,1)_(12)模型模拟2008年1月-2015年6月百日咳每月新发数量,模拟的MAPE=52.05,值稍偏大,但在可接受的范围内。再用该模型预测出2015年7-12月的百日咳每月新发数量,MAPE=18.05,模型预测效果较好。最后用该模型预测2016年的百日咳每月新发病数,发现2016年新疆喀什百日咳新发病数仍处于较高水平,最大值出现在8月,新发病数为87(28,146)。结论 ARIMA(2,1,2)(0,1,1)_(12)模型可用于拟合并且短期预测新疆喀什地区百日咳新发数量,为相关政府部门提供可靠信息。 展开更多

关键词 百日咳 ARIMA乘积季节模型 拟合 预测

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基于ARIMA乘积季节模型预测恶性肿瘤住院量、住院费用及平均住院时间 被引量：9

8

作者 金雯 张岩曦 徐周 《现代医院》 2019年第3期383-389,共7页

目的应用自回归求和移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)乘积季节模型分析和预测恶性肿瘤住院量、住院费用及平均住院时间,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据。方法收集某院2007—2016年逐月十大恶性肿瘤... 目的应用自回归求和移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)乘积季节模型分析和预测恶性肿瘤住院量、住院费用及平均住院时间,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据。方法收集某院2007—2016年逐月十大恶性肿瘤(肺癌、肝癌、白血病、结直肠癌、胃癌、甲状腺癌、恶性淋巴瘤、前列腺癌、乳腺癌和肾癌)住院患者资料,采用ARIMA乘积季节模型对2007—2015年逐月恶性肿瘤的住院人次、住院费用和平均住院时间进行模型拟合,用2016年逐月数据评价其预测效果,并预测2017和2018年该十大恶性肿瘤逐月住院人次、住院费用及平均住院时间。结果 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)_(12)是恶性肿瘤住院人次、住院费用及平均住院时间的最佳拟合预测模型,拟合相对误差分别为-0. 89%、4. 71%及-0. 80%。根据ARIMA(0,1,1)(0,1,1)_(12)预测结果,2017年该十大恶性肿瘤住院量将达21 489人次,住院费用将达11. 06亿元,平均住院时间将达11. 29 d。2018年住院量将增至22 894人次,住院费用将高达14. 01亿元,平均住院时间将缩短至10. 45 d。结论 ARIMA季节乘积模型能较好地应用于医院业务管理预测中。 展开更多

关键词 恶性肿瘤 ARIMA乘积季节模型 住院量 住院费用 平均住院时间

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ARIMA乘积季节模型在新疆猩红热发病预测中的应用 被引量：8

9

作者 邹沛霖 郑强 +1 位作者 马龙 王凯 《新疆医科大学学报》 CAS 2019年第3期382-385,共4页

目的探讨ARIMA乘积季节模型在新疆地区猩红热月发病数预测中的应用,并对2018年新疆地区猩红热月新发病例数进行预测,为制订防控策略提供依据。方法对新疆地区2006-2016年猩红热月发病例数作为训练集,2017年猩红热月发病例数作为验证集,... 目的探讨ARIMA乘积季节模型在新疆地区猩红热月发病数预测中的应用,并对2018年新疆地区猩红热月新发病例数进行预测,为制订防控策略提供依据。方法对新疆地区2006-2016年猩红热月发病例数作为训练集,2017年猩红热月发病例数作为验证集,用训练集构建ARIMA乘积季节模型,随后用验证集检验模型精度。结果研究得到预测新疆地区猩红热月发病例数的最优模型为ARIMA(1,1,1)(0,1,1)_(12),此模型训练集MAPE为34.81,验证集MAPE为20.52,此模型对新疆地区猩红热发病预测效果较为理想,预测出新疆地区2018全年一共可能有3 474例猩红热新发病人,其中月新发病数最大可能出现在11月,新发病例数可能为556例。结论通过构建ARIMA乘积季节模型对新疆地区的猩红热流行趋势进行预测是可行的,预测得到新疆地区2018年猩红热月新发病数处于较高水平。 展开更多

关键词 猩红热 ARIMA乘积季节模型 预测

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山东省城乡居民储蓄存款余额ARIMA预测模型 被引量：5

10

作者 刘婧 于洪芹 《广东外语外贸大学学报》 2010年第4期38-41,82,共5页

本文通过对2000年到2008年山东省城乡居民储蓄存款余额月度数据的分析,依据Box-Jenkins的建模思路,建立了山东省城乡居民储蓄存款余额季节乘积ARIMA模型。通过对所建模型预测能力的检验,我们发现该模型能较好的拟合山东省城乡居民储蓄... 本文通过对2000年到2008年山东省城乡居民储蓄存款余额月度数据的分析,依据Box-Jenkins的建模思路,建立了山东省城乡居民储蓄存款余额季节乘积ARIMA模型。通过对所建模型预测能力的检验,我们发现该模型能较好的拟合山东省城乡居民储蓄存款余额序列,具有较好的预测能力。应用该预测模型可以对有关部门制定相关政策提供实证上的帮助。 展开更多

关键词 城乡居民储蓄存款余额 季节乘积ARIMA 预测

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中国入境旅游客源量的模型对比分析及预测 被引量：2

11

作者 胡蓓蓓 宋向东 +2 位作者 明喆 王树力 杨洁荣 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2011年第3期160-164,共5页

根据2000年1月至2009年12月中国入境旅游客源量的月度统计数据,建立了灰色预测GM(1,1)模型和ARIMA乘积季节模型.借助于MATLAB及SPSS软件,对2009年1月至2009年6月中国入境旅游客源量进行分析预测,并将两种模型的预测效果进行比较,从而探... 根据2000年1月至2009年12月中国入境旅游客源量的月度统计数据,建立了灰色预测GM(1,1)模型和ARIMA乘积季节模型.借助于MATLAB及SPSS软件,对2009年1月至2009年6月中国入境旅游客源量进行分析预测,并将两种模型的预测效果进行比较,从而探索出比较合适的短期预测方法,预测方法和结果对旅游规划具有一定的参考价值. 展开更多

关键词 灰色GM(1 1)模型 ARIMA乘积季节模型 入境旅游客源量 预测模型

原文传递

基于SARIMA乘积季节模型对中国货币供应的计量分析 被引量：2

12

作者 胡成雨 杨正源 刘雅庆 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 CAS 2020年第2期19-25,共7页

了解中国货币供应量的浮动规律,针对经济现状存在的问题提出一定参考意见.首先,选取1999年12月至2019年10月的中国货币供应量(M1、M2)月度数据资料构造时间序列.其次,运用趋势图、单位根等多种方法对序列进行平稳性检验与处理,根据最小... 了解中国货币供应量的浮动规律,针对经济现状存在的问题提出一定参考意见.首先,选取1999年12月至2019年10月的中国货币供应量(M1、M2)月度数据资料构造时间序列.其次,运用趋势图、单位根等多种方法对序列进行平稳性检验与处理,根据最小信息量准则以及平均绝对百分误差选取SARIMA(2,1,1)×(0,1,1)12作为最优模型,并对模型进行仿真测试.最后,对中国当前的货币供应量做出短期预测.结果发现中国货币供应短期内呈上涨趋势,且M1增速高于M2增速,定期存款过于“活期化”.针对预测结果提出参考建议,帮助政府部门更好地管理金融市场秩序. 展开更多

关键词 货币供应量 SARIMA乘积季节模型 AIC 仿真预测

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ARIMA模型在乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病发病趋势预测中的应用 被引量：1

13

作者 王艳杰 杨蕾 +3 位作者 吴文华 任泉 王倩 刘早玲 《职业与健康》 CAS 2017年第21期2955-2959,共5页

目的应用时间序列分析方法建立差分自回归移动平均模型,也叫求和自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA),分析和预测2011年1月—2015年12月乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病的月门诊人次并作短期预测,为... 目的应用时间序列分析方法建立差分自回归移动平均模型,也叫求和自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA),分析和预测2011年1月—2015年12月乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病的月门诊人次并作短期预测,为儿童呼吸系统疾病的预防和控制提供支持。方法以2011年1月—2015年12月乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病的月门诊人次为原始序列,用ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)S拟合序列,根据自相关图(ACF)和偏自相关图(PACF)对模型定阶并估计参数,再对模型及其参数做显著性检验,应用最小信息量准则AIC及SBC进行评价,建立最优ARIMA乘积季节模型。结果 ARIMA(0,1,2)(1,1,0)_(12)模型模拟2011年1月—2015年6月儿童呼吸系统疾病月门诊人次,计算得平均绝对百分比误差MAPE=10.91,在可接受的范围内。运用该模型预测出2015年7月—12月的儿童呼吸系统疾病月门诊人次,MAPE=11.39,模型预测效果较好。该模型预测2016年全年的儿童呼吸系统疾病月门诊人次,最大值出现在12月,预测月门诊人次为8 963(5 431~12 494)。结论 ARIMA(0,1,2)(1,1,0)_(12)模型可用于拟合并且短期预测乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病月门诊人次,为儿童呼吸系统疾病的预防和治疗提供依据。 展开更多

关键词 呼吸系统疾病 时间序列分析 ARIMA乘积季节模型 儿童

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ARIMA乘积季节模型在西藏自治区包虫病月发病人数中的预测应用 被引量：1

14

作者 苑斌 石晓峰 +8 位作者 霍春青 赵晶 何世华 赵玉华 严静 费雯 栾晓婷 金海强 孙永安 《国际医药卫生导报》 2021年第7期957-959,1056,共4页

目的基于西藏自治区2013年8月至2018年7月包虫病的发病人数,采用X-12自回归移动平均(X-12-ARIMA)乘积模型拟合时间序列模型,对发病人数进行预测,为包虫病的防治提供科学的依据。方法采用X-12-ARIMA乘积季节模型对西藏自治区包虫病月度... 目的基于西藏自治区2013年8月至2018年7月包虫病的发病人数,采用X-12自回归移动平均(X-12-ARIMA)乘积模型拟合时间序列模型,对发病人数进行预测,为包虫病的防治提供科学的依据。方法采用X-12-ARIMA乘积季节模型对西藏自治区包虫病月度发病人数进行趋势分解,并自动选择ARIMA季节调整乘积模型,以赤池信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)值最小为最优模型选择标准。结果X-12选择的最优乘积季节模型为ARIMA(1,1,0)×(1,1,0)_(12);预测方程为,拟合模型结果显示2013至2018年包虫病的月发病人数不仅呈现季节性波动,而且呈现波动性下降的趋势。结论ARIMA(1,1,0)×(1,1,0)_(12)能够应用于西藏自治区包虫病发病人数的预测,西藏自治区包虫病的发病人数具有明显的季节性波动,并且呈现波动性下降趋势。 展开更多

关键词 包虫病 ARIMA乘积季节模型 发病人数 月份 预测

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ARIMA乘积季节模型分析承德市手足口病流行趋势

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作者 池也 池水晶 +1 位作者 关强 刘宁宁 《河北医学》 CAS 2022年第4期690-694,共5页

目的:建立差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average model,A RIMA)对承德市手足口病流行情况进行预测,为手足口病防控提供依据。方法:收集来自承德市疾病预防控制中心以及承德市中心医院诊疗记录相关数据... 目的:建立差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average model,A RIMA)对承德市手足口病流行情况进行预测,为手足口病防控提供依据。方法:收集来自承德市疾病预防控制中心以及承德市中心医院诊疗记录相关数据,利用R软件对承德市手足口病发病例数逐月统计,采用季节性疏系数模型进行模型拟合及预测分析。结果:承德市手足口病发病呈明显季节性分布,病例集中在第三季度,第二季度为发病次高峰。选用ARIMA(0,1,2)疏系数模型预测未来三年各月份发病例数结果最优。结论:整合移动平均自回归模型能较好拟合手足口病季节发病变化趋势,应用于早期预警及防控工作。 展开更多

关键词 ARIMA乘积季节模型 手足口病 早期预警

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