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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
1
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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基于TOPSIS准则和SARIMA模型的江苏省快递业务量短期预测
2
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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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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基于数据挖掘的抗菌药物使用强度研究
4
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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基于时间序列的中国尿素产量预测 被引量：1
5
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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