检索结果-南通市图书馆

基于arima模型的中国木本油料未来供给战略研究

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中国油脂 2022年第3期47卷 94-99页

作者：周晓亮冯旭严茂林张洋吴成亮刘晶岚北京林业大学生态与自然保护学院北京100083 北京林业大学经济管理学院北京100083 国家林业和草原局管理干部学院北京102600

粮油安全事关国计民生,大力发展木本油料产业、提升木本油总供给是提高我国食用油自给率、保障国家粮油安全的最佳选择。以油茶籽、核桃、油橄榄3种主要木本油料为例,利用三者2000—2019年的产量数据及前人研究进行测算,得出油茶籽油、... 详细信息

粮油安全事关国计民生,大力发展木本油料产业、提升木本油总供给是提高我国食用油自给率、保障国家粮油安全的最佳选择。以油茶籽、核桃、油橄榄3种主要木本油料为例,利用三者2000—2019年的产量数据及前人研究进行测算,得出油茶籽油、核桃油、橄榄油3种主要木本油的同期供给量,建立arima模型对我国这3种主要木本油料及木本油的未来供给进行预测。结合预测结果和国家既定发展目标,从我国木本油料产业存在缺乏优秀人才,科技支撑不足,产业结构不合理,生产加工能力弱,资金投入有限,宣传力度不足等主要问题出发,提出强化科技支撑,做好科学规划,加大政策支持,增加宣传力度等建议,以期为我国政府进行科学宏观调控、推动木本油料产业高质量发展提供数据参考与技术支持。

关键词： arima模型木本油料木本油供给战略

太湖水体Chl-a预测模型arima在引排水方案优化中的应用

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环境工程 2022年第10期40卷 71-79页

作者：李勇冯家成李娜单雅洁钱佳宁徐鸿河海大学浅水湖泊综合治理与资源开发教育部重点实验室南京210098 河海大学环境学院南京210098 河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心南京210098

我国东部大型浅水湖泊太湖的富营养化和藻华暴发一直是困扰该地区社会经济高质量发展的重要水问题之一,其中水资源分配不均及部分营养盐浓度较高,严重制约了太湖水体生态环境的健康发展。基于1999—2019年太湖水质、气象等逐月观测资料... 详细信息

我国东部大型浅水湖泊太湖的富营养化和藻华暴发一直是困扰该地区社会经济高质量发展的重要水问题之一,其中水资源分配不均及部分营养盐浓度较高,严重制约了太湖水体生态环境的健康发展。基于1999—2019年太湖水质、气象等逐月观测资料,构建了基于协变量(TN、TP、COD_(Mn)、降水量和引排水量)的叶绿素a(Chl-a)预测模型arima(1,1,1)(0,1,1)_(12),并结合2007—2019年历史引排水方案经验和效果,提出了未来平水年情景下降低太湖藻华大面积暴发风险的引排水方案优化策略。结果表明:所构建的arima(1,1,1)(0,1,1)_(12)模型能有效预测太湖水体Chl-a浓度;且在预设未来情景下,通过同步增加引、排水量可有效降低水体营养盐含量。引排水方案的优化关键在于季节性水资源的合理调配,在满足水安全的基础上适当加大冬春季节引排水,可达到改善水动力和排出营养盐的效果。

关键词： arima模型引排水方案优化叶绿素a 营养盐太湖

基于arima-LSTM模型的金融时间序列预测

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统计与决策 2022年第11期38卷 145-149页

作者：次必聪张品一北京信息科技大学经济管理学院北京100192

对金融时间序列的精准预测是经济政策制定者以及投资者关注的重点。文章选用道琼斯工业指数、上海证券综合指数以及伦敦金价格指数作为金融时间序列的代表,以非线性组合的方式,构造了一种新的arima-LSTM组合模型,对三种金融时间序列进... 详细信息

对金融时间序列的精准预测是经济政策制定者以及投资者关注的重点。文章选用道琼斯工业指数、上海证券综合指数以及伦敦金价格指数作为金融时间序列的代表,以非线性组合的方式,构造了一种新的arima-LSTM组合模型,对三种金融时间序列进行预测,并将arima模型、LSTM模型和线性组合模型作为对照模型,比较不同模型预测的准确性。实证结果表明,所构建的非线性组合预测模型较对照组的单一预测模型和线性组合预测模型均存在普遍的优势。在短期、中期和长期三个预测区间内,非线性组合模型相较于对照组模型的优势随着预测区间的变长而扩大。

关键词：金融时间序列预测 LSTM神经网络 arima模型非线性组合

南宁市西乡塘区流行性腮腺炎流行病学特征及arima模型预测分析

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医学动物防制 2023年第1期39卷 46-51页

作者：林焕年陆以壮黄焕坤韦鹏马素冬西乡塘区疾病预防控制中心南宁530000 广西医学科学院广西壮族自治区人民医院

目的分析2011—2020年南宁市西乡塘区流行性腮腺炎流行病学特征,探讨符合本地区流行性腮腺炎发病趋势的差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,arima)模型,为完善本地区流行性腮腺炎防控策略提供科学依据。方法... 详细信息

目的分析2011—2020年南宁市西乡塘区流行性腮腺炎流行病学特征,探讨符合本地区流行性腮腺炎发病趋势的差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,arima)模型,为完善本地区流行性腮腺炎防控策略提供科学依据。方法从中国疾病预防控制信息系统中“传染病报告管理信息系统”和“突发公共卫生事件报告管理系统”,检索出2011—2020年南宁市西乡塘区流行性腮腺炎病例资料进行描述性分析,使用SPSS 20.0统计软件建立差分自回归移动平均模型并预测发病趋势。结果2011—2020年南宁市西乡塘区共报告流行性腮腺炎病例5538例,年平均报告发病率51.27/10万。发病高峰主要集中在5—7月,病例数1940例,构成比为35.03%;10—12月病例数1446例,构成比为26.11%,年龄3~14岁病例数4199例,构成比为75.82%;地区报告发病数和年平均发病率城区(4791例,59.18/10万)均高于乡镇(474例,27.61/10万);幼托机构和中小学校病例数构成比为76.89%;arima(1,0,0)(0,1,0)_(12)是西乡塘区流行性腮腺炎疫情拟合的最佳模型,标准化BIC最小,Ljung-Box Q=9.133(P=0.262),残差序列属于白噪声值。结论2011—2020年南宁市西乡塘区流行性腮腺炎疫情主要发生在城区中小学校和托幼机构,应在高发季节进一步加强防控工作。arima模型能较好的反应流行性腮腺炎月发病数在时间的变化趋势,可用模型进行发病预测。

关键词：流行性腮腺炎流行病学特征 arima模型预测分析

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arima模型在交通事故预测中的应用

北京工业大学学报 2007年第12期33卷 1295-1299页

作者：张杰刘小明贺玉龙陈永胜北京工业大学北京市交通工程重点实验室北京100022

通过arima模型分析了1970—1997年中国交通事故的十万人口死亡率时间序列的平稳性,用SPSS11.5软件拟合模型并作预测,结果表明,arima模型能提高预测精度,在实际应用中arima模型可用于非季节和季节的各类时间序列,预测较准,可以为政府和... 详细信息

通过arima模型分析了1970—1997年中国交通事故的十万人口死亡率时间序列的平稳性,用SPSS11.5软件拟合模型并作预测,结果表明,arima模型能提高预测精度,在实际应用中arima模型可用于非季节和季节的各类时间序列,预测较准,可以为政府和交通部门制定预防降低交通事故提供重要的数据支持.

关键词： arima模型交通事故 SPSS软件事故预测

CPI预测的SVM-arima模型构建与数值模拟

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统计与决策 2022年第21期38卷 48-52页

作者：姚金海邹家骏中共江西省委党校经济学教研部南昌330108

居民消费价格指数(CPI)是宏观经济中的前瞻性指标,为经济政策的制定提供数据支撑,发挥指导作用。文章利用CPI的月度数据构建基于小波分解的SVM-arima组合模型,实现了对CPI的精准预测。首先,对2000—2019年的居民消费价格指数序列进行小... 详细信息

居民消费价格指数(CPI)是宏观经济中的前瞻性指标,为经济政策的制定提供数据支撑,发挥指导作用。文章利用CPI的月度数据构建基于小波分解的SVM-arima组合模型,实现了对CPI的精准预测。首先,对2000—2019年的居民消费价格指数序列进行小波分解;然后,对分解后的居民消费价格指数序列分别利用arima模型和SVM模型进行预测;最后,将预测结果进行整合形成对居民消费价格指数的组合预测模型,并选用2020年的实际CPI月度数据与模型预测数据进行有效性验证。结果表明:组合模型的平均绝对百分比误差(MAPE)与均方根误差(RMSE)分别为0.5383%和0.6604%,相较于arima时间序列模型和SVM模型实现了极大的改进。此外,该组合模型的预测分析框架具有较强的适应性和扩展性,可用于其他相同特征类型的时间序列数据的模拟预测。

关键词：居民消费价格指数小波分解 SVM模型 arima模型

指数平滑法模型与arima模型在北京市通州区肺结核流行趋势预测中的效果评价

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医学动物防制 2023年第1期39卷 8-12页

作者：苏彦萍孙晓伟高汉青张国峰吴芹李园园北京市通州区疾病预防控制中心北京101100

目的比较指数平滑法模型和自回归移动平均(autoregrissive integrated moving average,arima)模型对北京市通州区肺结核流行趋势预测效果,为肺结核预测和防控提供依据。方法收集“中国疾病预防控制信息系统”2005年1月—2019年12月北京... 详细信息

目的比较指数平滑法模型和自回归移动平均(autoregrissive integrated moving average,arima)模型对北京市通州区肺结核流行趋势预测效果,为肺结核预测和防控提供依据。方法收集“中国疾病预防控制信息系统”2005年1月—2019年12月北京市通州区肺结核月发病率,应用2005年1月—2018年12月肺结核发病率构建指数平滑法模型和arima模型,预测2019年1—12月肺结核发病率,并与实际值进行比较,评价2种模型的拟合和预测效果。结果指数平滑法确定简单季节模型为最优预测模型,Ljung-Box Q=15.265,P=0.505,残差序列为白噪声序列,标准贝叶斯信息准则(bayesian information criterion,BIC)值为0.115,2019年1—12月肺结核发病率预测的相对误差为0.45%~33.62%,平均为10.57%。arima模型确定arima(0,1,1)(0,1,1)_(12)为最优模型,Ljung-Box Q=17.156,P=0.376,残差序列为白噪声序列,BIC值为0.539,2019年1—12月肺结核发病率预测的相对误差为1.90%~37.57%,平均为16.39%。指数平滑法模型拟合效果的相对误差低于arima模型。结论指数平滑法模型对北京市通州区肺结核发病率流行趋势预测效果优于arima(0,1,1)(0,1,1)_(12)模型,可用于北京市通州区肺结核疫情预测和防控。

关键词：肺结核指数平滑法模型 arima模型趋势预测评价

基于arima模型和K-means聚类分析的动态规划算法

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重庆交通大学学报（自然科学版） 2022年第7期41卷 9-13页

作者：徐建闽臧鹏首艳芳华南理工大学土木与交通学院广东广州510640 华南理工大学广州现代产业技术研究院广东广州510640

寻找最短路径是实现交通系统最优化的重要步骤之一。为寻找最短路径,利用历史和实时的浮动车数据,建立基于arima模型和K-means聚类分析的动态规划算法。算法使用滴滴出行数据并在成都市二环区域内进行了测试。研究表明:新的算法以较低... 详细信息

寻找最短路径是实现交通系统最优化的重要步骤之一。为寻找最短路径,利用历史和实时的浮动车数据,建立基于arima模型和K-means聚类分析的动态规划算法。算法使用滴滴出行数据并在成都市二环区域内进行了测试。研究表明:新的算法以较低的计算量提供了高质量的时间解,运算时间均低于2.010 min,平均绝对百分误差低于6.5%,无效值比率小于20%。

关键词：交通工程动态规划算法 K-means聚类分析 arima模型最短路径

时间序列arima模型在煤矿地音监测系统中的应用

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煤炭工程 2023年第10期55卷 111-117页

作者：孙学波刘宁王元杰陈法兵李岩中煤科工开采研究院有限公司北京100013

针对目前微震监测系统在冲击地压临震预警存在滞后性的问题,应用地音监测系统对冲击地压进行监测,同时进行了时间序列arima模型在数据预测方面的研究。研究采用四通道ARES-5/E地音监测系统进行连续数据监测,首先对地音多通道监测数据进... 详细信息

针对目前微震监测系统在冲击地压临震预警存在滞后性的问题,应用地音监测系统对冲击地压进行监测,同时进行了时间序列arima模型在数据预测方面的研究。研究采用四通道ARES-5/E地音监测系统进行连续数据监测,首先对地音多通道监测数据进行数据清洗,剔除随机与干扰数据;然后对数据进行平稳性检验与数据差分分析;接着建立arima数据模型并对模型进行相关性估计,识别模型参数后再对模型的有效性进行检验,通过检验后的模型对地音数据进行预测与识别。通过对石拉乌素矿地音设备监测的长期数据进行多层次提取并预测发现,时间序列arima模型在中短期地音数据预测方面具有显著优势。

关键词：时间序列 arima模型冲击地压地音监测系统