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相似文献
 共查询到15条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
搜集2008-2014年新疆巴音郭楞蒙古自治州(简称巴州)梅毒月发病数据,采用时间序列分解方法(Time Series Decomposition methods)探讨该地区梅毒月发病率的季节性,建立ARIMA(0,1,1)(1,0,1)_(12)时间序列模型,模型预测值的动态趋势与实际发病率基本吻合,平均绝对百分比误差MAPE=17.36,具有较高的预测精度,可以较好的预测短期内梅毒的变化趋势,为梅毒的预防控制措施提供可靠依据.  相似文献   

2.
用2004~2010年新疆麻疹月发病率数据分析建立了ARIMA(0,2,1)(0,1,1)~(12)时间序列模型,该模型能够较好的预测短期内新疆麻疹的流行情况,对麻疹的流行情况进行预警,提前做好预防控制的准备.  相似文献   

3.
针对现阶段油田产量预测中所出现的一些预测效果不理想的问题,开展了对全国原油产量的时序预测研究.针对全国原油2011-2020年产量所呈现出来的特点,采用一种基于时间序列自回归移动平均模型(ARIMA)结合长短期记忆网络(LSTM)组合模型的预测方法.首先,运用时间序列ARIMA模型的建模思想,对全国原油产量进行初步预测,再通过LSTM训练拟合残差并进行预测.最后将LSTM的预测结果补偿到初步预测结果中,得到组合预测值.组合模型预测结果显示,预测结果比较可靠,对预估原油产量具有一定的参考价值.  相似文献   

4.
基于ARIMA与神经网络集成的GDP时间序列预测研究   总被引:6,自引:1,他引:5  
本文深入分析了单整自回归移动平均(ARIMA)模型与神经网络(NN)模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA模型和NN模型集成的GDP时间序列预测模型与算法。其基本思想是充分发挥两种模型在线性空间和非线性空间的预测优势,据此将GDP时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ARIMA模型预测序列的线性主体,然后用NN模型对其非线性残差进行估计,最终集成为整个序列的预测结果。仿真实验表明:集成模型的预测准确率显著高于单一模型的预测准确率,从而证实了集成模型用于GDP预测的有效性。  相似文献   

5.
利用阿拉尔市近20年风速的观测资料,采用季节指数法和乘积季节模型对风速的变化规律进行分析,结果表明:阿拉尔市的风速具有明显的季节性,以一年为周期,主要集中在4-6月份,5月份达到顶峰,综合考虑季节性和周期性的影响,用乘积季节模型ARIMA(1,0,1)×(0,1,1)_(12)拟合序列的发展趋势,以2016年1月至6月的数据为考核样本,检验结果表明模型对风速的预测效果较好.  相似文献   

6.
本文介绍了符合金融系统预测规律的ARIMA时间序列模型,并根据我国货币供应量实际数据对2008年5月-2009年4月货币供应量走势进行了预测检验。实证预测结果显示与实际№相对照,模型预测精度较高,平均相对误差绝对值仅为1.56%,说明ARIMA模型能比较准确地预测我国货币供应量走势,可为我国货币供应量的预测和走势提供可靠的参考依据,并由此预计在2009年9月货币供应量将突破60万亿元。  相似文献   

7.
基于ARIMA-GM组合模型的邮电业务总量预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
对传统预测具有波动性及季节性双重趋势时间序列的模型—ARIMA乘积季节模型进行了改进,先用ARIMA乘积季节模型对邮电业务总量历史数据进行识别和拟合,然后用GM(1,1)模型对其带阀值的残差序列进行修正,最后结合二者得到ARIMA-GM这一组合预测模型.利用此模型对09年上半年中国邮电业务总量进行了预测,结果表明,组合预测方法比单项ARIMA乘积季节模型预测具有更高的精度.  相似文献   

8.
《数理统计与管理》2013,(5):814-822
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.  相似文献   

9.
小波变换在期货价格序贯相关分析中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对金融时间序列普遍具有非平稳、自相关等特点,通常建立ARIMA模型进行识别.但模型的构建中,常受到一些随机扰动的影响,使模型拟合的误差增大.文章试将小波分析良好的局部性与ARIMA模型的简捷实用相结合,采用基于小波分析的累积式自回归滑动平均方法(WARIMA)拟合模型中的序贯相关,实证分析得出,WARIMA模型显著降低了拟合误差.  相似文献   

10.
结合BP神经网络模型和自回归求和滑动平均(ARIMA)模型对城市道路交通短时区间流量进行预测.影响交通流的因素有很多,难以一一量化,但这些因素都可以由线性自相关结构和非线性结构结合线性组合得到.而BP神经网络对非线性关系有很好的拟合效果,ARIMA模型则具有良好的线性拟合能力.在训练模型时,先用ARIMA模型拟合训练集,与原始数据作差得到一组残差;用BP神经网络模型拟合残差;将两个模型结合得到组合模型.将2017年7月1日7:00到2017年7月1日18:00期间,贵阳市某个路口断面所采集的过车数据作为训练集,建立ARIMA模型和BP神经网络模型以及组合模型,预测2017年7月1日18:00到2017年7月1日19:00的短时交通流.过车数据统计时间间隔为5min,则训练集共有有效数据132组,测试集的有效数据为12组.分别用三类误差分析指标比较三个模型的拟合、预测效果,结果显示组合模型的预测效果比两个模型单独使用的预测效果更准确.  相似文献   

11.
ARMA-GARCH模型对上海铜期货市场收益率的建模与分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
萧楠 《运筹与管理》2006,15(5):128-132
本文首先对沪铜期货收益率序列的进行了分析,在单位根检验中克服了观察等价性的影响,并得到为该收益率服从ARIMA(0,1,1)-GARCH(1,1)模型.在此基础上,利用TARCH和EGARCH模型对收益率的杠杆效应进行了检验.  相似文献   

12.
首先利用ARIMA模型,研究了进化论的提出者查尔斯·达尔文(Charles R.Darwin,1809/02/12-1882/04/19)从1866到1879年期间的通信量变化规律,并根据模型优化的AIC和BIC准则求得ARIMA优化模型.接着,应用ARIMA优化模型,对达尔文1880至1881年的月通信数量的时间序列进行了预测.预测的月通信数量与实际通信数量的对比说明,ARIMA优化模型拟合效果良好,并能够较好的反映达尔文学术生涯后期实际通信量的时间变化规律.研究结果表明,ARIMA优化模型可以作为一种研究人类通信模式的有效模型加以广泛应用.  相似文献   

13.
移动GSM网话务量的ARIMA模型的建立及其预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文用ARIMA模型对株洲移动GSM网的话务量进行了建模分析和预报,研究表明ARIMA模型不但适合株洲移动GSM网话务量的非平稳时间序列的特点,而且预测效果比较理想。结果表明,ARIMA(1,1,1)提供了较精确的预测结果,可以用来对未来几周的话务量进行预测,有一定的实际价值。  相似文献   

14.
运用经济时间序列ARIMA(p,d,q)模型与GM(1,1)模型对广东省的洪涝灾害进行了预测.研究结论显示,所建立的ARIMA(p,d,q)模型能够较好的对洪涝灾害进行预测,模型可以运用到各种主要气象灾害风险预测与管理中,但所建立的GM(1,1)模型虽然具有很好的精度,但预测效果并不好.这充分体现了模型选择在预测过程中的重要性.  相似文献   

15.
GDP是反映一个国家国民收入、居民消费能力和经济发展的重要宏观经济指标,也是制定相关经济政策的重要依据.选择合适的统计方法研究GDP的发展变化规律,进行短期的高精度预测,对我国的宏观经济决策具有重要意义.研究选用基于自回归的XGBoost时序模型对我国1978-2018年GDP进行拟合预测,Rstudio软件运行结果显示,XGBoost时序模型比经典的时间序列预测模型ARIMA模型、BP神经网络模型、贝叶斯时序模型具有更高的预测精度.在此基础上,运用XGBoost时序模型对我国2019-2023年的GDP进行短期预测,研究结果显示,未来5年我国GDP依然保持持续稳定增长趋势.  相似文献   

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