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基于TOPSIS准则和SARIMA模型的江苏省快递业务量短期预测
1
作者 周翔宇 李思 《科技和产业》 2023年第17期136-142,共7页
物流产业与诸多产业都有非常密切的联系,在推动GDP增长和提高社会经济发展方面具有不可忽视的作用。利用过去的快递业务量预测未来值,有利于反映物流产业的发展趋势。基于江苏省2013年5月至2021年4月的快递业务量数据,选用简单季节ARIMA... 物流产业与诸多产业都有非常密切的联系,在推动GDP增长和提高社会经济发展方面具有不可忽视的作用。利用过去的快递业务量预测未来值,有利于反映物流产业的发展趋势。基于江苏省2013年5月至2021年4月的快递业务量数据,选用简单季节ARIMA(差分自回归移动平均)模型和乘积季节ARIMA模型以及基于TOPSIS(逼近理想解排序)准则的两种ARIMA组合模型进行拟合,并预测2021年5月至2022年2月的快递业务量数据。发现3种模型预测的平均相对误差均较小,且组合预测模型的预测效果优于其他两种季节ARIMA模型。 展开更多
关键词 快递业务量 简单季节模型 乘积季节模型 TOPSIS(逼近理想解排序)准则
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基于数据挖掘的抗菌药物使用强度研究
2
作者 王娜 胡秀萍 +4 位作者 尚伟 沈陈军 闵芳芳 徐礼君 张婷婷 《实用药物与临床》 CAS 2023年第9期769-774,共6页
目的探讨时间序列模型在抗菌药物使用强度预测中的应用。方法基于2012年1月至2019年12月的抗菌药物使用强度数据构建简单季节模型,并对2020年数据进行预测和评价。预测发现2020年抗菌药物使用强度偏高,采取措施整改。为预测2022年5-12... 目的探讨时间序列模型在抗菌药物使用强度预测中的应用。方法基于2012年1月至2019年12月的抗菌药物使用强度数据构建简单季节模型,并对2020年数据进行预测和评价。预测发现2020年抗菌药物使用强度偏高,采取措施整改。为预测2022年5-12月数据,应用2012年1月至2022年4月数据构建简单季节模型并评价。将干预前、干预后第1阶段、干预后第2阶段抗菌药物使用强度进行比较。结果基于2012年1月至2019年12月数据构建简单季节模型并将数据回代检验,结果显示,抗菌药物使用强度有90个月实测值均在95%置信区间之内,模拟效果良好。以此模型预测2020年抗菌药物使用强度,结果显示,其值高于48.37,11个月实际值均在预测值的95%置信区间内,相对误差最大为28.27%,相对误差最小为0.59%,采取相关措施整改。为预测2022年5-12月抗菌药物使用强度,采用2012年1月至2022年4月数据构建简单季节模型并将数据回代检验,结果显示,抗菌药物使用强度有117个月实测值均在95%置信区间之内,模拟效果良好。以此模型预测发现8个月抗菌药物使用强度预测值均高于40.67,并且实际值均在预测值的95%置信区间之内,相对误差最大为43.26%,相对误差最小为0.07%,并再次干预。抗菌药物使用强度(每100人每天消耗的抗菌药物DDDs)从干预前的50.70,降至第1阶段45.58、第2阶段38.20。结论简单季节模型能预测抗菌药物使用强度趋势,可以为精细化合理用药管控提供决策支持,提高合理用药水平,优化医疗资源配置。 展开更多
关键词 抗菌药物使用强度 简单季节模型 预测 干预
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用SAS识别ARIMA的简单季节模型与乘积季节模型 被引量：3
3
作者 李晓武 《电脑知识与技术（过刊）》 2007年第2期538-540,共3页
目前,使用具体工具SAS实现区分ARIMA简单季节模型和乘积季节模型的文章尚不多见,本文先介绍ARIMA模型的一般使用方法,然后着重讲述如何区分ARIMA模型的简单季节模型和乘积季节模型,并给出实例和用SAS 8.1的实现程序.
关键词 数据挖掘 时间序列分析 ARIMA模型 简单季节模型 乘积季节模型 SAS中国分类号 TP399
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基于FCFF、时间序列方法的企业估值分析——以美的集团为例 被引量：3
4
作者 赵子铭 《金融经济》 2019年第20期48-51,共4页
基于自由现金流量法(FCFF)对美的集团进行企业估值。传统FCFF估计方法经常使用取平均值、OLS估计等方法对自由现金流量中的各项参数进行预测,但由于自由现金流量在内的各项参数是时间序列变量,经常存在季节效应、趋势效应,因此传统OLS... 基于自由现金流量法(FCFF)对美的集团进行企业估值。传统FCFF估计方法经常使用取平均值、OLS估计等方法对自由现金流量中的各项参数进行预测,但由于自由现金流量在内的各项参数是时间序列变量,经常存在季节效应、趋势效应,因此传统OLS估计会不可避免地出现伪回归问题,导致估计结果不准确、估值结果偏差较大。据此,本文采用ARIMA模型、简单季节模型对美的集团自由现金流量进行拟合及预测,以提高估值精确度。预测认为:美的集团2019年估值为3532. 11亿元,与其实际市值非常接近,美的集团当前估值水平较为合理。 展开更多
关键词 企业估值分析 自由现金流量法:WACC ARIMA模型 简单季节模型
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基于季节性ARIMA模型的中国货物周转量短期预测 被引量：1
5
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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基于时间序列的中国尿素产量预测 被引量：1
6
作者 金秀秀 《山东化工》 CAS 2022年第4期97-99,102,共4页
中国尿素产量约占全球总产能的30%,产量和需求量均居于首位,并且尿素作为粮食的粮食,在粮食安全扮演重要的角色,尿素产量变化具有重要的研究意义。应用时间序列分析2017~2020年尿素月产量,建立预测模型,并用2021年1~9月实际尿素产量对... 中国尿素产量约占全球总产能的30%,产量和需求量均居于首位,并且尿素作为粮食的粮食,在粮食安全扮演重要的角色,尿素产量变化具有重要的研究意义。应用时间序列分析2017~2020年尿素月产量,建立预测模型,并用2021年1~9月实际尿素产量对趋势预测模型检验。时间序列拟合的简单季节模型预测的精度较高,该预测模型为尿素市场决策,政府指导化肥行业提供有效的建议。 展开更多
关键词 尿素产量 时间序列 简单季节模型 预测
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运城市参考作物需水量预测研究
7
作者 郭志忠 《山西水土保持科技》 2017年第2期16-18,共3页
作物需水量一般可以采用参考作物需水量法来进行估算。以运城市为例,根据多年参考作物需水量(ET0)历史资料,在对其动态变化特征分析的基础上,分别构建了两种不依赖于气象资料的简单季节模型和SIN-ET0经验模型。对模型进行率定和验证结... 作物需水量一般可以采用参考作物需水量法来进行估算。以运城市为例,根据多年参考作物需水量(ET0)历史资料,在对其动态变化特征分析的基础上,分别构建了两种不依赖于气象资料的简单季节模型和SIN-ET0经验模型。对模型进行率定和验证结果表明:平均相对误差10.73%和11.13%,具有较为满意的预测效果,可为当地的参考作物需水量估算提供有效方法。 展开更多
关键词 参考作物需水量 简单季节模型 SIN-ET0模型 预测 运城市
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基于时间序列模型的兰州市5岁以下儿童死亡预测分析 被引量：6
8
作者 梁卫桃 梁芳 +4 位作者 井光壮 陶生聪 谢利傲 胡怡萍 李芝兰 《中华疾病控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1399-1403,共5页
目的分析2010-2018年兰州市5岁以下儿童死亡情况,构建时间序列模型预测2019年兰州市5岁以下儿童死亡趋势。方法采用描述流行病学方法综合分析兰州市2010年1月-2018年12月5岁以下儿童死亡情况,利用SPSS 21.0软件构建时间序列分析模型,筛... 目的分析2010-2018年兰州市5岁以下儿童死亡情况,构建时间序列模型预测2019年兰州市5岁以下儿童死亡趋势。方法采用描述流行病学方法综合分析兰州市2010年1月-2018年12月5岁以下儿童死亡情况,利用SPSS 21.0软件构建时间序列分析模型,筛选最佳模型并预测2019年兰州市5岁以下儿童死亡情况。结果兰州市2010-2018年共报告5岁以下儿童死亡病例1650例,男、女报告死亡例数分别为871例和774例,年均死亡率为6.23‰。近几年兰州市5岁以下儿童死亡率总体呈下降趋势;5岁以下儿童死亡以新生儿为主,占65.27%;通过不同模型比较发现简单季节性指数平滑模型为最优模型,该模型较好的拟合了兰州市2010-2018年5岁以下儿童月死亡例数,预测2019年兰州市5岁以下儿童总死亡例数为140例,与2018年的死亡例数相近。结论兰州市5岁以下儿童死亡率总体呈逐年下降趋势,简单季节性指数平滑模型可以较好的反映兰州市5岁以下儿童的死亡趋势并进行短期预测。 展开更多
关键词 5岁以下儿童死亡 指数平滑模型 简单季节性模型 预测
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管理研究方法论——以宁波市衣着类消费品的实证分析 被引量：1
9
作者 涂良钢 《现代商业》 2010年第29期39-39,38,共2页
实证分析的管理研究方法根据某一事件发生时期前后某研究对象的相关资料,采用统计或计量技术来度量事件对研究对象是否存在影响的一种定量研究方法。具有显著性季节变化的宁波地区衣着类消费品支出情况可以用简单季节平均法模型的进行... 实证分析的管理研究方法根据某一事件发生时期前后某研究对象的相关资料,采用统计或计量技术来度量事件对研究对象是否存在影响的一种定量研究方法。具有显著性季节变化的宁波地区衣着类消费品支出情况可以用简单季节平均法模型的进行分析和预测。最后得出结论,并指出这次预测的不足之处和其他影响预测的因素。 展开更多
关键词 简单季节平均法模型 衣着类消费 预测
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