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基于SARIMA-LSTM模型的肾综合征出血热发病率预测研究
1
作者
唐诗诗
李宇轩
+2 位作者
唐圣晟
刘庆华
周毅
《医学信息学杂志》
CAS
2024年第8期71-77,共7页
目的/意义探究前沿技术在肾综合征出血热发病率预测中的应用,梳理、组合多种时序分析方法,评价并筛选最佳模型。方法/过程利用2004—2020年全国肾综合征出血热发病率数据,基于统计学方法的SARIMA、STL-ARIMA、TBATS模型,基于神经网络的N...
目的/意义探究前沿技术在肾综合征出血热发病率预测中的应用,梳理、组合多种时序分析方法,评价并筛选最佳模型。方法/过程利用2004—2020年全国肾综合征出血热发病率数据,基于统计学方法的SARIMA、STL-ARIMA、TBATS模型,基于神经网络的NNAR、LSTM模型,基于3种加权方式的SARIMA-LSTM组合模型进行预测,运用RMSE、MAE、MAPE综合评价模型效果。结果/结论SARIMA、LSTM在单一模型中较优;SARIMA-LSTM组合模型效果相较单一模型均有提升;基于误差倒数法的SARIMA-LSTM组合模型为最优模型。本研究有望为肾综合征出血热发病预警系统模型设计提供技术支持与参考。
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关键词
肾综合征出血热
传染病监测预警
统计学
模型
机器学习
sarima
-
lstm
模型
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职称材料
基于SARIMA-LSTM组合模型的河南省快递业务量预测
2
作者
张美悦
桂海霞
《安阳工学院学报》
2024年第3期96-103,共8页
基于时间序列理论建立SARIMA和SARIMA-LSTM组合模型,以求对河南省快递业务量发展趋势的精准预测。由于传统的时序模型在快递业务量预测中很难捕捉到数据序列中的非线性特征,因此研究提出了一种季节性差分回归移动平均模型(SARIMA)与长...
基于时间序列理论建立SARIMA和SARIMA-LSTM组合模型,以求对河南省快递业务量发展趋势的精准预测。由于传统的时序模型在快递业务量预测中很难捕捉到数据序列中的非线性特征,因此研究提出了一种季节性差分回归移动平均模型(SARIMA)与长短期记忆网络(LSTM)相结合的组合预测模型。通过对这2种模型的预测结果进行对比分析,发现SARIMA-LSTM组合模型在对快递业务量变动趋势的预测上具有更高的准确性。
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关键词
sarima
-
lstm
组合
模型
sarima
模型
快递业务量
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职称材料
SARIMA-LSTM组合模型在铁路疫情短时客流的预测研究
被引量：
2
3
作者
魏姝瑶
张瑾
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2023年第3期204-211,共8页
针对新型冠状病毒肺炎疫情这类突发性公共卫生事件对铁路短时客流造成的巨大扰动问题,分析疫情下的春运周期性、季节性的非平稳时间序列日客流曲线,构建基于SARIMA-LSTM的组合模型。利用SARIMA模型进行线性部分预测,LSTM滚动优化模型进...
针对新型冠状病毒肺炎疫情这类突发性公共卫生事件对铁路短时客流造成的巨大扰动问题,分析疫情下的春运周期性、季节性的非平稳时间序列日客流曲线,构建基于SARIMA-LSTM的组合模型。利用SARIMA模型进行线性部分预测,LSTM滚动优化模型进行非线性部分预测,将2个预测结果代入注意机制模块加权求和,引入GRU门控循环单元辅助验证。通过对实例研究分析,结果表明:SARIMA-LSTM组合模型的预测结果控制性好,准确率高,可为疫情突发事件短时客流数据集的预测提供理论依据。
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关键词
铁路运输
短时客流预测
sarima
-
lstm
组合
模型
滚动优化算法
注意机制
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职称材料
新冠肺炎疫情下社会消费品零售总额的实证研究
被引量：
1
4
作者
朱紫静
陈晓平
《福建师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2021年第1期10-17,共8页
基于SARIMA模型和LSTM模型,提出以残差平方和最小为准则的SARIMA-LSTM组合模型,以2005-2020年福建省各月度社会消费品零售总额为研究对象,利用该组合模型预测2019年下半年月度数据,结果显示预测精度明显优于单一预测模型,达到98.53%.福...
基于SARIMA模型和LSTM模型,提出以残差平方和最小为准则的SARIMA-LSTM组合模型,以2005-2020年福建省各月度社会消费品零售总额为研究对象,利用该组合模型预测2019年下半年月度数据,结果显示预测精度明显优于单一预测模型,达到98.53%.福建省社会消费品零售总额第一季度比未受新冠肺炎疫情影响下的预测数据少19.61%,第二季度少6.42%。
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关键词
新冠肺炎疫情
社会消费品零售总额
sarima
-
lstm
组合
模型
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职称材料
题名
基于SARIMA-LSTM模型的肾综合征出血热发病率预测研究
1
作者
唐诗诗
李宇轩
唐圣晟
刘庆华
周毅
机构
中山大学中山医学院
中山大学附属第一医院肾内科
出处
《医学信息学杂志》
CAS
2024年第8期71-77,共7页
基金
国家重点研发计划项目(项目编号:2022YFC3601600)
广东省自然科学基金项目(项目编号:2024A1515011989)
中山大学高校基本科研业务费项目(项目编号:24xkjc025)。
文摘
目的/意义探究前沿技术在肾综合征出血热发病率预测中的应用,梳理、组合多种时序分析方法,评价并筛选最佳模型。方法/过程利用2004—2020年全国肾综合征出血热发病率数据,基于统计学方法的SARIMA、STL-ARIMA、TBATS模型,基于神经网络的NNAR、LSTM模型,基于3种加权方式的SARIMA-LSTM组合模型进行预测,运用RMSE、MAE、MAPE综合评价模型效果。结果/结论SARIMA、LSTM在单一模型中较优;SARIMA-LSTM组合模型效果相较单一模型均有提升;基于误差倒数法的SARIMA-LSTM组合模型为最优模型。本研究有望为肾综合征出血热发病预警系统模型设计提供技术支持与参考。
关键词
肾综合征出血热
传染病监测预警
统计学
模型
机器学习
sarima
-
lstm
模型
Keywords
hemorrhagic fever with renal syndrome(HFRS)
infectious disease surveillance and early warning
statistical model
machine learning
sarima
-
lstm
model
分类号
R-058 [医药卫生]
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职称材料
题名
基于SARIMA-LSTM组合模型的河南省快递业务量预测
2
作者
张美悦
桂海霞
机构
安徽理工大学经济与管理学院
出处
《安阳工学院学报》
2024年第3期96-103,共8页
基金
国家自然科学基金“基于agent偏好和资源约束的重叠联盟机制研究(61703005)”
安徽省高校优秀科研创新团队基金“煤矿安全与能源环境治理(2022AH010054)”
安徽省重点研发计划国际科技合作专项(202004b11020029)。
文摘
基于时间序列理论建立SARIMA和SARIMA-LSTM组合模型,以求对河南省快递业务量发展趋势的精准预测。由于传统的时序模型在快递业务量预测中很难捕捉到数据序列中的非线性特征,因此研究提出了一种季节性差分回归移动平均模型(SARIMA)与长短期记忆网络(LSTM)相结合的组合预测模型。通过对这2种模型的预测结果进行对比分析,发现SARIMA-LSTM组合模型在对快递业务量变动趋势的预测上具有更高的准确性。
关键词
sarima
-
lstm
组合
模型
sarima
模型
快递业务量
Keywords
sarima
-
lstm
model
sarima
model
express quantity
分类号
F618.1 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
SARIMA-LSTM组合模型在铁路疫情短时客流的预测研究
被引量：
2
3
作者
魏姝瑶
张瑾
机构
昆明理工大学交通工程学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2023年第3期204-211,共8页
基金
国家自然科学基金项目(71764013)。
文摘
针对新型冠状病毒肺炎疫情这类突发性公共卫生事件对铁路短时客流造成的巨大扰动问题,分析疫情下的春运周期性、季节性的非平稳时间序列日客流曲线,构建基于SARIMA-LSTM的组合模型。利用SARIMA模型进行线性部分预测,LSTM滚动优化模型进行非线性部分预测,将2个预测结果代入注意机制模块加权求和,引入GRU门控循环单元辅助验证。通过对实例研究分析,结果表明:SARIMA-LSTM组合模型的预测结果控制性好,准确率高,可为疫情突发事件短时客流数据集的预测提供理论依据。
关键词
铁路运输
短时客流预测
sarima
-
lstm
组合
模型
滚动优化算法
注意机制
Keywords
railway transportation
short-term passenger flow forecast
sarima
-
lstm
combination model
rolling optimization algorithm
attention mechanism
分类号
U29 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
新冠肺炎疫情下社会消费品零售总额的实证研究
被引量：
1
4
作者
朱紫静
陈晓平
机构
福建师范大学数学与信息学院
出处
《福建师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2021年第1期10-17,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(11601083)
福建省自然科学基金资助项目(2020Y0005)
福建省直单位教育和科研专项资金资助(2020822)。
文摘
基于SARIMA模型和LSTM模型,提出以残差平方和最小为准则的SARIMA-LSTM组合模型,以2005-2020年福建省各月度社会消费品零售总额为研究对象,利用该组合模型预测2019年下半年月度数据,结果显示预测精度明显优于单一预测模型,达到98.53%.福建省社会消费品零售总额第一季度比未受新冠肺炎疫情影响下的预测数据少19.61%,第二季度少6.42%。
关键词
新冠肺炎疫情
社会消费品零售总额
sarima
-
lstm
组合
模型
Keywords
COVID-19
total retail sales of consumer goods
sarima
-
lstm
combined model
分类号
O213 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SARIMA-LSTM模型的肾综合征出血热发病率预测研究
唐诗诗
李宇轩
唐圣晟
刘庆华
周毅
《医学信息学杂志》
CAS
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于SARIMA-LSTM组合模型的河南省快递业务量预测
张美悦
桂海霞
《安阳工学院学报》
2024
0
下载PDF
职称材料
3
SARIMA-LSTM组合模型在铁路疫情短时客流的预测研究
魏姝瑶
张瑾
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
4
新冠肺炎疫情下社会消费品零售总额的实证研究
朱紫静
陈晓平
《福建师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2021
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
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