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基于SARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成模型的GDP时间序列预测研究 被引量：40
1
作者 龙会典 严广乐 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2013年第5期814-822,共9页
本文深入分析了灰色预测模型、自回归移动平均(ARIMA)模型和BP神经网络模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成的时间序列预测模型。针对呈现趋势变动性和周期波动性二重特性的时间序列,首先建立GM(1... 本文深入分析了灰色预测模型、自回归移动平均(ARIMA)模型和BP神经网络模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成的时间序列预测模型。针对呈现趋势变动性和周期波动性二重特性的时间序列,首先建立GM(1,1)模型对序列的趋势项进行预测,然后建立基于ARIMA和BP神经网络的组合模型对序列的周期波动项进行预测,最后用乘积模型对二者预测值进行集成。GDP时间序列实证结果表明:集成模型的预测效果显著高于单一模型,从而证实了集成模型用于GDP预测的有效性. 展开更多
关键词 arima BP神经网络 GM(1 1)模型 集成模型 GDP预测
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基于ARIMA模型的中国卫生总费用预测分析 被引量：17
2
作者 李燕凌 李立清 《中国卫生事业管理》 北大核心 2010年第8期508-510,520,共4页
卫生总费用是研究和评价卫生改革与发展政策的重要工具。文章利用1978至2007年卫生总费用占GDP比重的历史数据,采用ARIMA(1,1,6)模型进行拟合,在模型进行检验适用的前提下对2010年的卫生总费用占GDP比重进行预测,结果发现2010年我国卫... 卫生总费用是研究和评价卫生改革与发展政策的重要工具。文章利用1978至2007年卫生总费用占GDP比重的历史数据,采用ARIMA(1,1,6)模型进行拟合,在模型进行检验适用的前提下对2010年的卫生总费用占GDP比重进行预测,结果发现2010年我国卫生总费用占GDP比重为4.73%,仍低于世界卫生组织规定的最低标准5%,提出加大公共卫生投入,扩大健康保障制度覆盖面来适度提高卫生总费用占GDP重,实现卫生资源配置优化。 展开更多
关键词 卫生总费用 arima模型 预测
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江苏省戊型肝炎发病趋势的时间序列模型应用 被引量：14
3
作者 胡建利 祖荣强 +2 位作者 彭志行 陈峰 鲍昌俊 《南京医科大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期1874-1878,共5页
目的:探讨ARIMA模型在戊型肝炎发病预测方面的应用,为戊型肝炎的早期预警提供决策依据。方法:应用E-views5.0软件对1997～2009年江苏省戊型肝炎月发病数据进行模型拟合,建立时间序列分析模型,用模型对2010年戊型肝炎逐月发病数进行预测... 目的:探讨ARIMA模型在戊型肝炎发病预测方面的应用,为戊型肝炎的早期预警提供决策依据。方法:应用E-views5.0软件对1997～2009年江苏省戊型肝炎月发病数据进行模型拟合,建立时间序列分析模型,用模型对2010年戊型肝炎逐月发病数进行预测分析,并用2010年的实际发病数据评估模型预测效果。结果:ARIMA模型较好地拟合了既往戊型肝炎的实际发病序列,残差序列通过了白噪声检验(P>0.05),对2010年各月发病数进行预测也获得了较好的预测效果。结论:ARI-MA模型能较好地模拟江苏省戊型肝炎的发病趋势,可用于戊型肝炎疫情的短期预测和动态分析。 展开更多
关键词 arima模型 时间序列 戊型肝炎 预测
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ARIMA模型在贵州省农产品价格预测中的应用——以辣椒为例 被引量：14
4
作者 韩雯 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2011年第21期13226-13227,13229,共3页
由于贵州省辣椒月价格呈现季节性,因此以2007年1月至2010年12月贵州省辣椒月价格为例,在运用季节分解方法剔除其季节因素形成新序列的基础上,构建了非平稳时间序列ARIMA(p,d,q)模型,并预测了辣椒未来的月价。结果表明,拟合指标优良的ARI... 由于贵州省辣椒月价格呈现季节性,因此以2007年1月至2010年12月贵州省辣椒月价格为例,在运用季节分解方法剔除其季节因素形成新序列的基础上,构建了非平稳时间序列ARIMA(p,d,q)模型,并预测了辣椒未来的月价。结果表明,拟合指标优良的ARI-MA(1,1,1)模型能很好地预测辣椒月价格趋势,并将辣椒价格的预测值与实际值的相对误差基本控制在9%以内,实证分析结果证明了ARIMA模型的季节分解方法在贵州省农产品价格预测中的预测性和可行性。 展开更多
关键词 贵州省 农产品价格 季节分解 价格预测 arima模型
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停车场泊位占有率预测方法评价 被引量：9
5
作者 唐克双 郝兆康 +1 位作者 衣谢博闻 刘冰清 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期533-543,共11页
采用上海市五角场地区的停车泊位检测数据,分析了商业、办公和体育场3种不同类型停车场泊位占有率(parking occupancy rate,POR)的时变特征,并评价了ARIMA(autoregressive integrated moving average)、卡尔曼滤波和BP(back propagation... 采用上海市五角场地区的停车泊位检测数据,分析了商业、办公和体育场3种不同类型停车场泊位占有率(parking occupancy rate,POR)的时变特征,并评价了ARIMA(autoregressive integrated moving average)、卡尔曼滤波和BP(back propagation)神经网络等3种常用方法在POR预测中的适用性.结果表明,ARIMA和BP神经网络的预测精度总体优于卡尔曼滤波,BP神经网络在商业和办公停车场的短时预测中有较好的精度;3种方法的预测精度均随预测时间步长的增加而逐渐降低;不同类型停车场的POR预测精度存在较大差异,工作日的预测精度一般高于非工作日,且模型具有较好的自适应性. 展开更多
关键词 停车泊位占有率预测 arima模型 卡尔曼滤波 BP神经网络模型
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基于ARIMA模型预测梅毒月发病率的价值 被引量：9
6
作者 马晓梅 徐学琴 +5 位作者 闫国立 施学忠 刘颖 王瑾瑾 刘晓蕙 裴兰英 《西安交通大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期131-134,152,共5页
目的探讨建立ARIMA模型在梅毒月发病率预测中的应用价值,为梅毒防控工作提供依据。方法运用Eviews8.0软件对2009年1月-2015年12月我国梅毒月发病率数据建立ARIMA模型,利用2016年1月-6月实际数据验证,评价模型精度指标采用均方根误差(roo... 目的探讨建立ARIMA模型在梅毒月发病率预测中的应用价值,为梅毒防控工作提供依据。方法运用Eviews8.0软件对2009年1月-2015年12月我国梅毒月发病率数据建立ARIMA模型,利用2016年1月-6月实际数据验证,评价模型精度指标采用均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)、平均相对误差(mean relative error,MRE)。同法外推预测2016年7月-12月全国梅毒月发病率。结果 2009年1月-2016年6月全国梅毒月发病率最优模型是ARIMA(2,1,1)×(0,1,1)_(12),模型表达式为:(1-B)(1-B^(12))(1+0.820B)(1+0.566B^2)x_t^2=(1+0.365B)(1+0.897B^(12))ε_t,R^2=0.832,RMSE=0.181,MAE=0.118,MAPE=5.088。外推2016年7月-12月预测结果分别为3.124、3.008、2.906、2.691、2.714、2.717。结论 ARIMA模型具有较高的预测精度,可较好地拟合我国梅毒月发病率的演变趋势并进行短期预测。 展开更多
关键词 梅毒 arima模型 月发病率 预测
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临床用血需求的ARIMA模型预测 被引量：10
7
作者 彭荣荣 刘芸男 +3 位作者 杨冬燕 王含柔 赵明烽 杨小丽 《郑州大学学报（医学版）》 CAS 北大核心 2019年第6期874-878,共5页
目的:探讨ARIMA模型预测临床用血量的可行性,为科学预测临床用血量及制定采血招募计划提供数据支持。方法:利用SPSS对重庆市万州中心血站2006年1月-2016年6月每月悬浮红细胞临床用量建立ARIMA模型,经模型识别、参数估计与检验,确定最优... 目的:探讨ARIMA模型预测临床用血量的可行性,为科学预测临床用血量及制定采血招募计划提供数据支持。方法:利用SPSS对重庆市万州中心血站2006年1月-2016年6月每月悬浮红细胞临床用量建立ARIMA模型,经模型识别、参数估计与检验,确定最优模型;运用该模型预测2016年7-12月每月悬浮红细胞临床用量,并与实际值比较,验证预测效果。结果:最优模型为ARIMA(3,1,0)(0,1,1,12,残差序列的ACF和PACF落在95%CI内,Ljung-Box统计量差异无统计学意义(P>0.05),说明残差序列呈白噪声,模型通过检验。该模型的预测值均在95%CI内,并且预测值与实际值比较,动态趋势基本一致,平均相对误差为4.27%,预测精度较高。结论:ARIMA(3,1,0)(0,1,1,12模型能较好地拟合临床用血量在时间序列上的变化趋势,可用于临床用血量的预测。 展开更多
关键词 arima模型 悬浮红细胞 临床需求预测
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基于密度聚类与ARIMA模型短期电力负荷预测 被引量：8
8
作者 刘亚辉 韩明轩 +1 位作者 郭俊岑 苏良立 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2019年第5期84-87,共4页
为了提高短期电力负荷预测的准确度,提出了将密度聚类算法(DBSCAN)与自回归移动平均模型(ARIMA)相结合的方法,进行短期电力负荷预测。首先,对数据进行归一化、天气状况类别数据编码、缺失值填补等预处理;然后,利用DBSCAN对负荷均值进行... 为了提高短期电力负荷预测的准确度,提出了将密度聚类算法(DBSCAN)与自回归移动平均模型(ARIMA)相结合的方法,进行短期电力负荷预测。首先,对数据进行归一化、天气状况类别数据编码、缺失值填补等预处理;然后,利用DBSCAN对负荷均值进行聚类与剔除噪音点。ARIMA模型的参数根据差分后的时间序列及热力图确定;最后,重构分解后的曲线,并根据历史数据对未来短期负荷进行预测。实验结果表明,预测结果的误差在合理范围内。 展开更多
关键词 DBSCAN arima 短期电力负荷 预测
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基于时间序列分析的单采血小板临床需求预测模型研究 被引量：9
9
作者 彭荣荣 刘芸男 +1 位作者 杨小丽 杨冬燕 《首都医科大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期231-236,共6页
目的探讨自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测临床血小板需求量的可行性,为科学制定采血招募计划提供依据。方法对重庆市中心血站2006年1月至2016年6月每月单采血小板临床用量建立ARIMA模型,运用... 目的探讨自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测临床血小板需求量的可行性,为科学制定采血招募计划提供依据。方法对重庆市中心血站2006年1月至2016年6月每月单采血小板临床用量建立ARIMA模型,运用最优模型预测2016年7至12月每月单采血小板临床用量,以验证预测效果。结果单采血小板临床用量的最优模型为ARIMA(0,1,1)(1,0,1)12,模型残差序列自相关函数和偏自相关函数基本落在95%的置信区间内,并且Ljung-Box Q统计结果表明残差不存在相关关系(P>0.05),说明残差序列呈白噪声,模型通过检验。模型的实际值和预测值均在95%的置信区间内,且预测值与同期单采血小板临床用量的实际值比较,曲线变化趋势基本一致,平均相对误差为7.5%,预测精度较高。结论最优模型ARIMA(0,1,1)(1,0,1)12能较好地拟合单采血小板临床用量在时间序列上的变化趋势。 展开更多
关键词 arima模型 单采血小板 临床需求预测 中心血站
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基于ARIMA模型与BP神经网络算法的水质预测 被引量：8
10
作者 顾杰 王嘉 +1 位作者 邓俊晖 王荣昌 《净水技术》 CAS 2020年第6期73-82,共10页
近年来,政府相关部门虽然对地表水加大了治理力度,基本遏制河流水质恶化的势头,但是,突发环境污染事件仍然时有发生,对人体健康、生态安全造成了重要影响。利用水质在线监测仪虽然可以实时监测水质变化,但是智能化程度低,为此亟需采用... 近年来,政府相关部门虽然对地表水加大了治理力度,基本遏制河流水质恶化的势头,但是,突发环境污染事件仍然时有发生,对人体健康、生态安全造成了重要影响。利用水质在线监测仪虽然可以实时监测水质变化,但是智能化程度低,为此亟需采用先进手段实现对河流水质的预测预警并提前进行防范,最大程度降低类似藻类暴发等事件带来的损失。文中以嘉兴市河道水质为主要对象,开展水质预测模型研究,具有一定的实际应用价值。采用基于ARIMA自回归积分滑动平均模型与改进的BP神经网络算法相结合的方法进行水质预测的建模,研究水质数据和气象数据包含的线性关系和非线性关系,建立水质预测组合模型,并通过模型进行水质电导率、溶解氧、总磷、总氮、高锰酸盐、氨氮的预测;通过理论分析及试验对比,基于ARIMA自回归积分滑动平均模型与BP神经网络算法构建的模型,在水质预测方面比单纯使用传统的ARIMA模型具有更高的精度,各指标的MRE(平均百分比误差)、RMSE(均方根误差)均有很大程度的减小,提供了更科学、更准确的河流水质指数预测方法。 展开更多
关键词 BP 神经网络算法 arima 自回归积分滑动平均模型 水质预测
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ARIMA-SVM组合模型驱动下的瓦斯浓度预测研究 被引量：7
11
作者 范京道 黄玉鑫 +3 位作者 闫振国 李川 王春林 贺雁鹏 《工矿自动化》 北大核心 2022年第9期134-139,共6页
针对单一瓦斯预测模型挖掘矿井瓦斯浓度时间序列全部特征能力较弱的问题,提出了一种基于自回归滑动平均模型(ARIMA)和支持向量机(SVM)模型的组合预测模型,并采用该模型对瓦斯浓度进行预测。首先,分别应用ARIMA模型和SVM模型对实验数据... 针对单一瓦斯预测模型挖掘矿井瓦斯浓度时间序列全部特征能力较弱的问题,提出了一种基于自回归滑动平均模型(ARIMA)和支持向量机(SVM)模型的组合预测模型,并采用该模型对瓦斯浓度进行预测。首先,分别应用ARIMA模型和SVM模型对实验数据进行预测分析,得到2种单一模型预测结果。其次,结合自相关函数和偏自相关函数及贝叶斯准则,得到最优ARIMA模型为ARIMA(1,1,2),通过核函数等参数寻优,确立最优SVM模型,从而建立ARIMA-SVM组合模型。利用ARIMA模型处理瓦斯浓度时间序列的历史数据,得到相应的线性预测结果和残差序列,利用SVM模型进一步对数据残差序列中的非线性因素进行分析,得到非线性预测结果,将2个模型的预测结果进行组合,得到目标瓦斯时间序列最终预测结果。实验结果表明:① ARIMA-SVM组合模型预测结果与矿井实际数据的拟合度优于ARIMA模型和SVM模型。②相对于ARIMA模型、SVM模型,ARIMA-SVM组合模型的误差大幅度减小,且预测结果明显优于单一模型。③ ARIMA-SVM组合模型的平均绝对误差、平均绝对百分比误差及均方根误差均为最小,表明ARIMA-SVM组合模型预测精度更高。 展开更多
关键词 瓦斯浓度预测 瓦斯浓度时间序列 自回归滑动平均模型 支持向量机 arima-SVM组合模型
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季节分解法和ARIMA法预测乌鲁木齐市肺结核发病趋势效果分析 被引量：9
12
作者 温亮 张秀山 +4 位作者 李承毅 褚宸一 王勇 陈阳贵 李申龙 《军事医学》 CSCD 北大核心 2017年第4期287-290,共4页
目的比较时间序列季节分解法和差分自回归滑动平均(ARIMA)法预测肺结核发病趋势的效果,为肺结核预测预警提供科学依据。方法对新疆乌鲁木齐市2005年1月至2014年12月肺结核月发病率时间序列分别构建季节分解拟合模型和ARIMA拟合模型,对2... 目的比较时间序列季节分解法和差分自回归滑动平均(ARIMA)法预测肺结核发病趋势的效果,为肺结核预测预警提供科学依据。方法对新疆乌鲁木齐市2005年1月至2014年12月肺结核月发病率时间序列分别构建季节分解拟合模型和ARIMA拟合模型,对2015年各月发病率分别进行预测并与实际发病率进行比较。结果乌鲁木齐市肺结核流行表现出春季高发的年度周期性。应用季节分解法构建的拟合模型中,线性模型和三次曲线模型对2015年各月发病率预测结果的平均绝对百分误差(MAPE)分别为18.75%和92.25%,线性模型预测值整体上低于实际值,三次曲线模型预测值整体上高于实际值;应用ARIMA方法构建的拟合模型为ARIMA(2,1,1)(1,1,0)_(12),对2015年各月发病率预测结果的MAPE为9.46%,整体上预测值和实际值无明显差异。结论ARIMA法较季节分解法对乌鲁木齐市肺结核发病率的预测效果更佳。 展开更多
关键词 时间序列分析 季节分解 arima模型 肺结核 预测
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基于ARIMA模型预测镇江市肺结核流行趋势及分析 被引量：1
13
作者 伍鸿远 夏媛媛 《现代医药卫生》 2024年第1期20-25,30,共7页
目的通过构建季节性差分整合移动平均自回归模型(ARIMA模型)预测江苏省镇江市肺结核流行趋势并验证模型的有效性,探讨新型冠状病毒感染疫情对肺结核流行情况的影响。方法收集江苏省镇江市2014-2022年肺结核月发病数资料,构建季节性ARIM... 目的通过构建季节性差分整合移动平均自回归模型(ARIMA模型)预测江苏省镇江市肺结核流行趋势并验证模型的有效性,探讨新型冠状病毒感染疫情对肺结核流行情况的影响。方法收集江苏省镇江市2014-2022年肺结核月发病数资料,构建季节性ARIMA模型,以2022年1-12月肺结核发病数验证预测模型效果,并分析预测误差产生的原因。结果2014-2022年镇江市共报告肺结核病例11316例,除2017、2019年发病率有所回升外,总体发病率呈下降趋势,发病主要集中在3-8月。ARIMA(1,1,1)(1,1,0)_(12)的BIC值(5.913)最小,残差白噪声也通过检验。但短期自相关部分的AR系数不显著,因此建立ARIMA(0,1,1)(1,1,0)_(12)。2022年镇江市肺结核月发病数实际值与预测值存在一定的偏差(平均相对预测误差为19.20%),但均在拟合值的95%可信区间内,实际月发病数(平均78例/月)与预测值(平均78例/月)变化趋势基本一致,模型拟合度较好,可用于预测镇江市肺结核流行情况。结论利用该模型对短期内镇江市肺结核发病数进行预测,认为镇江市肺结核流行总体上仍将长期保持下行趋势。 展开更多
关键词 arima模型 肺结核 传染病预测 新型冠状病毒感染 镇江
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兰州市水资源安全评价研究 被引量：1
14
作者 武兰珍 钱琛 +3 位作者 苗开元 李景 王玉才 张燕 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2939-2948,共10页
区域水资源安全是保障区域高质量发展的关键要素之一。鉴于兰州市因水资源安全问题对城市发展制约,根据区域水资源安全评价内涵,建立以水资源自然禀赋条件、社会协调系统、经济协调系统、生态环境及粮食安全系统为准则的水资源安全评价... 区域水资源安全是保障区域高质量发展的关键要素之一。鉴于兰州市因水资源安全问题对城市发展制约,根据区域水资源安全评价内涵,建立以水资源自然禀赋条件、社会协调系统、经济协调系统、生态环境及粮食安全系统为准则的水资源安全评价体系,并利用基于协调权重的模糊物元模型、障碍度模型和自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)对兰州市2005—2030年水资源进行安全评价、预测和障碍因子诊断。结果显示:兰州市2005—2020年水资源安全状态经历了由恶劣到良好的转变,预测未来10 a兰州市水资源安全态势总体呈上升趋势;影响兰州市水资源安全的关键障碍因子为水资源自然禀赋条件。通过对影响兰州市水资源安全各指标辨识分析可知,提高水资源利用率、保证居民生活用水量安全、确保粮食产量安全、推广农业灌溉节水技术等措施是保障兰州市水资源安全的重要前提。 展开更多
关键词 环境学 水资源安全 模糊物元 障碍因子 自回归移动平均模型(arima) 兰州市
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运用时间序列模型分析新发传染病网络舆情变化规律的研究 被引量：6
15
作者 马晓薇 李晓宁 +3 位作者 黄勇 陆剑云 王志伟 肖新才 《医学动物防制》 2018年第7期628-632,共5页
目的了解新发传染病引起的网络舆情变化的趋势和规律,为舆情监测预警和实施早期舆论引导提供针对性的依据及方向。方法利用百度指数收集网络用户对寨卡、埃博拉两起新发传染病疫情报告后相关信息的搜索量,形成时间序列数据,应用ARIMA模... 目的了解新发传染病引起的网络舆情变化的趋势和规律,为舆情监测预警和实施早期舆论引导提供针对性的依据及方向。方法利用百度指数收集网络用户对寨卡、埃博拉两起新发传染病疫情报告后相关信息的搜索量,形成时间序列数据,应用ARIMA模型对数据分析并建立预测模型,对建立的预测模型进行参数估计、模型诊断、模型评价和比较,选择最优预测模型。结果网络舆情前驱期平均4 d,暴发期平均9.5 d,波动期平均13.5 d,消退期平均29 d,到达峰值的时间平均12.5 d。广州市寨卡相关舆情拟合的ARIMA(3,1,0)模型和全国寨卡相关舆情拟合的ARIMA(1,1,1)模型的赤池信息准则(AIC)分别为747.85和689.81,预测的误差的标准差(SDE)分别为27.05和1388.97;埃博拉相关舆情拟合的ARIMA(3,2,1)模型和全国埃博拉相关舆情拟合的ARIMA(3,2,1)模型的AIC分别为850.05和1 150.65,预测的SDE分别为70.87和1 283.21。结论舆情搜索量与该传染病在本地是否出现病例、发病规模、疾病严重程度有关,疾病预防机构在疫情舆情发展中的暴发期进行疾病宣教效果更好,ARIMA模型能较好地模拟新发传染病网络舆情变化趋势,且局部地区的数据拟合模型预测效果优于全国数据拟合模型。 展开更多
关键词 arima模型 时间序列 新发传染病 网络舆情
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2010-2022年杭州市百日咳流行特征分析及其发病预测
16
作者 杨瑛莹 刘艳 +11 位作者 张学潮 许玉洋 王婧 顾雯雯 杜渐 张小平 王骏 车鑫仁 江伟 谢启新 卢肇骏 谷林涛 《中国公共卫生》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期358-361,共4页
目的 分析杭州市2010-2022年百日咳流行特征,构建自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对杭州市百日咳发病率进行预测,为百日咳防控工作提供参考依据。方法 分别通过中国疾病预防控制信息系统中传染病... 目的 分析杭州市2010-2022年百日咳流行特征,构建自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对杭州市百日咳发病率进行预测,为百日咳防控工作提供参考依据。方法 分别通过中国疾病预防控制信息系统中传染病监测系统和杭州市统计局发布的《统计年鉴》(http://tjj.hangzhou.gov.cn/)收集杭州市2010-2022年百日咳报告发病数据和人口资料,分析百日咳流行特征;构建ARIMA模型并预测杭州市2023-2024年百日咳的发病率。结果 2010-2022年杭州市累计报告百日咳2 484例,年均报告发病率为2.49/10万,男女性别比为1.03:1;夏季高发,发病高峰主要集中在6月;钱塘区、滨江区和余杭区为高发地区;发病年龄段主要集中在0~4岁(占47.34%)。ARIMA(0,1,2)(0,1,1)12为最优预测模型,预测杭州市2023-2024年百日咳的发病水平较2022年有所下降。结论 杭州市2010-2022年百日咳发病整体呈上升趋势;ARIMA模型能够较好地对杭州市百日咳发病趋势进行预测。 展开更多
关键词 百日咳 流行特征 arima模型 预测
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基于Prophet等模型的手足口发病预测及对比分析 被引量：1
17
作者 周海涛 王玥 +2 位作者 岳婷雨 陈威 胡斌 《医学动物防制》 2023年第8期715-721,共7页
目的利用Prophet模型、差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)和NeuralProphet模型探索我国2008—2018年手足口病(hand-foot-and-mouth disease,HFMD)发病趋势和季节性特征,比较3个模型的拟合... 目的利用Prophet模型、差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)和NeuralProphet模型探索我国2008—2018年手足口病(hand-foot-and-mouth disease,HFMD)发病趋势和季节性特征,比较3个模型的拟合及预测效果。方法收集我国2008—2018年手足口病月发病率数据,2008年1月—2017年12月的发病数据用于构建Prophet、ARIMA和NeuralProphet 3种预测模型,2018年1月—12月的发病数据作为验证集,分析评价各模型的预测性能,选取均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)作为指标评价预测模型的拟合及预测效果。结果我国手足口病存在2个发病高峰,主高峰在4~7月,次高峰在9~11月;春节的假期效应远高于其他假期;Prophet模型为最优预测模型。Prophet模型、SARIMA(0,1,3)×(0,1,1)_(12)模型和NeuralProphet模型预测的均方根误差(root mean squareerror,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)依次为4.09、3.17,4.26、3.61,4.25、3.79。结论Prophet模型的拟合预测精度优于ARIMA模型和NeuralProphet模型,能很好地拟合我国手足口发病趋势,具有较好的应用前景,可为手足口病的防控工作提供决策性依据。 展开更多
关键词 手足口病 Prophet模型 季节arima模型 时间序列分析
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基于ARIMA模型对上证指数月度时间序列的分析和预测 被引量：4
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作者 崔远远 文忠桥 《枣庄学院学报》 2015年第2期102-106,共5页
股票价格指数的影响因素错综复杂,现阶段影响我国股票价格的主要领域是银行储蓄、债券市场、期货市场、房地产,汇率等,从目前金融学发展的趋势和广大投资者对股票市场众多金融工具迫切的需求来看,通过建立恰当的时间序列模型可以达到对... 股票价格指数的影响因素错综复杂,现阶段影响我国股票价格的主要领域是银行储蓄、债券市场、期货市场、房地产,汇率等,从目前金融学发展的趋势和广大投资者对股票市场众多金融工具迫切的需求来看,通过建立恰当的时间序列模型可以达到对股票价格整体走势进行大致的预测的目的.本文选取了从2011年12月我国加入WTO至2014年7月以来的上证综合指数的月度数据,通过建立ARIMA模型采用一步向前静态预测的方法对我国股市2014年8月的上证综合指数进行了预测,发现我国2014年前两个季度以来整体股市呈现上升的趋势.本文的创新之处在于对样本数据取了对数,从而消除了时间序列中的自相关和异方差,同时使得预测值接近实际值,效果良好,希望对广大股民提供借鉴参考. 展开更多
关键词 arima(自回归单整移动平均模型) 上证综合指数 一步向前静态预测 B-J方法论1
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中国纺织品服装出口ARIMA模型分析 被引量：1
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作者 张小燕 《北京服装学院学报（自然科学版）》 CAS 2003年第2期67-72,共6页
利用协整自回归移动平均模型分析了我国纺织品服装出口变化规律,对未来几年中国纺织品服装出口总额变化趋势进行了预测.
关键词 中国 纺织品服装出口 arima模型 自回归移动平均模型 出口总额 预测
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山西省布鲁氏菌病时间序列自回归移动平均模型分析 被引量：5
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作者 白永飞 徐丽红 +3 位作者 郭支喜 帖萍 闫昌福 赵亮怀 《疾病监测》 CAS 2011年第8期647-650,共4页
目的了解山西省2006-2010年布鲁氏菌病(布病)疫情状况,建立布病分析模型,为布病预测与防治提供决策依据。方法根据山西省2006-2010年布病监测资料,构建时间序列自回归移动平均(ARIMA)模型,并进行了短期预测预报。结果所建山西省布病ARIM... 目的了解山西省2006-2010年布鲁氏菌病(布病)疫情状况,建立布病分析模型,为布病预测与防治提供决策依据。方法根据山西省2006-2010年布病监测资料,构建时间序列自回归移动平均(ARIMA)模型,并进行了短期预测预报。结果所建山西省布病ARIMA模型拟合效果较好,中期布病发病数预测与实际趋势基本一致,结果解释符合专业实际。结论 ARIMA模型预测山西省布病发病状况可行,结果可信。 展开更多
关键词 布鲁氏菌病 arima模型 预测
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