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基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测研究 被引量：11
1
作者 梁小珍 耶志坤 +1 位作者 杨明歌 汪寿阳 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第12期108-117,共10页
提高航空客运需求预测的准确性对于航空公司以及整个航空运输系统的发展都具有重要的现实意义。以往研究普遍采用单一分解策略去处理航空客运需求时序中存在的复杂特征,以此提升组合模型的预测性能。然而传统的分解策略存在着特征提取... 提高航空客运需求预测的准确性对于航空公司以及整个航空运输系统的发展都具有重要的现实意义。以往研究普遍采用单一分解策略去处理航空客运需求时序中存在的复杂特征,以此提升组合模型的预测性能。然而传统的分解策略存在着特征提取不完全、分解方法带有固有缺陷等问题,导致组合模型预测效果不能得到充分的提升。为此,本文提出一种基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测方法。该方法首先利用季节调整模型(X12-ARIMA)将原始时序分解成季节成分序列与季节调整后序列,继而利用改进的自适应噪声集成经验模态分解方法(ICEEMDAN)将季节调整后序列分解成一系列不同时间尺度的本征模态函数(IMF)和残差序列(Residue)。然后使用基于模糊C均值算法(FCM)划分论域区间的FTS模型对季节成分序列、各IMF分量以及残差序列分别进行预测。最后将各分量序列的预测结果进行集成,重构出航空客运需求的预测值。实证结果表明,本文所提出的二次分解策略表现显著优于传统的分解策略,并且本文所提出模型对于航空客运需求预测有着较高的准确性。 展开更多
关键词 航空客运需求预测 季节调整 自适应噪声集成经验模态分解 模糊C均值算法 模糊时间序列模型
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中国进出口总额时间序列SARIMA模型的实证 被引量：5
2
作者 王谦 管河山 《经济论坛》 2018年第12期78-83,共6页
进出口总额代表着一国参与对外贸易的程度,是国民经济的关键性指标之一。文章以我国1994～2016年进出口总额的月度历史数据为研究样本,利用时间序列检验方法对其进行了相关分析,建立了相应的季节时间序列SARIMA模型。结果表明:我国月度... 进出口总额代表着一国参与对外贸易的程度,是国民经济的关键性指标之一。文章以我国1994～2016年进出口总额的月度历史数据为研究样本,利用时间序列检验方法对其进行了相关分析,建立了相应的季节时间序列SARIMA模型。结果表明:我国月度进出口贸易总额时间序列预测模型表现出明显的U型趋势和季度性变化特征。另外,该模型对我国进出口总额能进行较好的拟合,但预测精度仅在短期内较高,随着预测时间的延长,精度将可能变差。 展开更多
关键词 进出口总额 季节时间序列模型 预测
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基于季节性时间序列模型的西藏那曲牧草生长预测研究
3
作者 汪书乐 雒伟群 +1 位作者 赵益民 嘎桑久美 《西藏科技》 2024年第1期76-80,共5页
为了保护西藏生态环境,了解牧草相关的生长情况,使用NASA提供的16天合成MODIS数据,以归一化植被指数(NDVI)作为牧草的生长覆盖特征指标,预测NDVI就可以更好地评估牧草的生长情况,以那曲市的NDVI为例,利用ARIMA和SARIMA模型进行预测,结... 为了保护西藏生态环境,了解牧草相关的生长情况,使用NASA提供的16天合成MODIS数据,以归一化植被指数(NDVI)作为牧草的生长覆盖特征指标,预测NDVI就可以更好地评估牧草的生长情况,以那曲市的NDVI为例,利用ARIMA和SARIMA模型进行预测,结果显示SARIMA模型有着良好精度预测,能够更好地评估牧草地生长情况。 展开更多
关键词 NDVI 季节性时间序列模型 预测 西藏那曲
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基于小波消噪的三江平原低湿地月降水时间序列分析 被引量：3
4
作者 刘东 付强 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2008年第2期164-167,172,共5页
近年来,由于水田面积迅速增加,导致三江平原低湿地井灌水稻区地下水位普遍下降,"吊泵"、局部超采现象时有发生,因此,三江平原地下水资源动态平衡急需恢复。为解决上述问题,以853农场为例,对实测逐月降水资料进行消噪、差分和... 近年来,由于水田面积迅速增加,导致三江平原低湿地井灌水稻区地下水位普遍下降,"吊泵"、局部超采现象时有发生,因此,三江平原地下水资源动态平衡急需恢复。为解决上述问题,以853农场为例,对实测逐月降水资料进行消噪、差分和标准化处理,建立了逐月降水量季节性时序预测模型,精度检验结果表明,模型有效性和可靠性较高。该模型揭示了区域逐月降水量的时间变化规律,为853农场乃至整个三江平原充分利用天然降水、合理制定水稻灌溉制度以及地下水资源的恢复和可持续利用提供了科学依据。 展开更多
关键词 三江平原 井灌水稻 逐月降水量 小波消噪 季节性时序模型
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基于季节性因素的安全生产灰色时序分析预测—以陕西省为例 被引量：2
5
作者 韩国旭 郭进平 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 2014年第3期139-144,共6页
为了探索安全生产和季节性因素的关系,建立X-12-ARIMA模型对2007-2012年安全生产月度数据进行分析,得到了分离季节性影响之后的时间序列、不规则因素、季节性因素和趋势循环因素,在此基础上建立考虑季节性因素的安全生产灰色SARIMA预测... 为了探索安全生产和季节性因素的关系,建立X-12-ARIMA模型对2007-2012年安全生产月度数据进行分析,得到了分离季节性影响之后的时间序列、不规则因素、季节性因素和趋势循环因素,在此基础上建立考虑季节性因素的安全生产灰色SARIMA预测模型。研究结果表明,陕西省工矿商贸领域的安全生产受季节性因素的影响,每年的7月和12月是陕西省安全生产受到季节性影响最严重的月份;SARIMA预测结果与实际的陕西省安全生产走势较为吻合,精度较为可靠。研究结果对安全监管和安全生产政策制定有一定的指导意义。 展开更多
关键词 安全生产 季节调整 灰色模型 时间序列模型 组合预测
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时间序列和神经网络下我国铁路客运量的预测研究 被引量：2
6
作者 王国贤 范英兵 +1 位作者 王凤玲 谢安琪 《黑河学院学报》 2021年第5期182-185,共4页
提高我国铁路客运量的预测精度有利于国家对交通进行规划和管理。选取2010年1月至2019年12月铁路客运量的月度数据,建立SARIMA和RBF神经网络集合组成的预测模型,此模型优点是比单一的季节性ARIMA模型和RBF神经网络模型预测精度相对提高... 提高我国铁路客运量的预测精度有利于国家对交通进行规划和管理。选取2010年1月至2019年12月铁路客运量的月度数据,建立SARIMA和RBF神经网络集合组成的预测模型,此模型优点是比单一的季节性ARIMA模型和RBF神经网络模型预测精度相对提高了2.66%和1.82%,组合预测模型精确度达到0.4%以下。预测2020年1月的铁路客运量为31024.13万人。 展开更多
关键词 铁路客运量 时间序列模型 神经网络
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基于季节时序模型的水稻区降水量预测 被引量：2
7
作者 魏宏刚 付强 《黑龙江水专学报》 2002年第3期10-13,共4页
充分合理利用降水进行灌溉是节水、增温、增产的有效途径。应用季节性随机时序模型理论 ,针对三江平原广大井灌水稻区 ,利用创业农场 1980～ 1999年 2 0年月平均降水资料 ,建立了该地区的降水预测模型。经与实测值对比 ,精度较高 。
关键词 季节性时序模型 三江平原 水稻区 降水量 预测 灌溉用水管理
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青藏块体河西地区断层变形预测研究——以金塔南场地为例
8
作者 万虹麟 郝蓉 +3 位作者 霍飞 张薇 杨晶 张丽军 《河北工程技术高等专科学校学报》 2016年第4期47-50,62,共5页
采用青藏块体河西地区中具有季节性时间序列特征的金塔南场地的变形监测数据,依据单个预测模型各自的特点,选用灰色模型和灰色时序组合模型对该组数据建立预测模型。研究结果表明:灰色模型能很好地描述季节性时序的宏观发展趋势,时间序... 采用青藏块体河西地区中具有季节性时间序列特征的金塔南场地的变形监测数据,依据单个预测模型各自的特点,选用灰色模型和灰色时序组合模型对该组数据建立预测模型。研究结果表明:灰色模型能很好地描述季节性时序的宏观发展趋势,时间序列模型能很好地描述季节性时序的周期性微观趋势。灰色时序组合模型结合了两者的优点,适用于季节性时间序列的变形分析与预测,预测结果可靠性较高。 展开更多
关键词 金塔南场地 季节性时间序列 灰色时序组合模型
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季节性商品销售量预测模型 被引量：5
9
作者 王丰效 郭天印 《陕西工学院学报》 2003年第2期84-87,共4页
　利用两次回归分析、Fourier级数频谱分析、自回归模型的叠加建立了一类销售量的预测模型.对季节变化关联较强的商品的销售量,该模型有较高的预测精确度.不仅给出了模型中主要参数的估计方法,还给出了一个建模的实例。
关键词 销售量 预测模型 季节 非平稳时间序列
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