SARIMA模型在新疆手足口病发病率预测中的应用

建立新疆手足口病发病率的季节求和自回归-移动平均模型(Seasonal AutoregressiveIntegrated Moving Average Model,SARIMA),探讨采用SARIMA模型预测手足口病发病趋势的可行性和实用性.利用R统计软件基于新疆2006-2012手足口病月发病率数据建立SARIMA模型,拟合2012年手足口病各月发病率数据,并预测了2013年手足口病月发病率.经过序列平稳化、模型识别以及模型诊断,SARIMA(1,0,1)(0,1,0)_(12)能较好地拟合既往时间段的发病率,且预测值符合新疆手足口病实际发病率的波动趋势.SARIMA模型能够有效地预测手足口病发病趋势,对预警、防控具有积极指导意义.     

SARIMA模型与Holt-Winters模型在丙型肝炎发病率预测中的应用

主要探讨SARIMA模型和Holt-Winters模型在丙型肝炎月发病率预测中的应用价值.首先,利用2006年1月至2018年12月的月发病率数据为基础,分别建立SARIMA模型和Holt-Winters模型;然后,预测2019年1月到12月的月发病率数据,并与实际月发病率数据进行比较,得到SARIMA(2,1,1)(...     

基于SARIMA模型在我国铁路客运量中的预测

铁路客运量预测是铁路旅客运输生产的重要基础工作,我国铁路运输业客运量呈现出明显的季节性波动.准确预测月度铁路运量能够为我国铁路运输发展规划提供科学依据,具有非常重要的现实意义.选择了2007年1月至2014年11月的全国铁路客运量数据来建立季节时间序列SARIMA模型.经过逐期差分和季节差分后最终建立了ARIMA(1,1,2)×(1,1,1)_6模型,并选取了2008年3月至2014年11月我国铁路客运量数据的真实值和模型预测值进行了对比,平均绝对百分比误差MAPE是10.886%,模型的预测能力"优良",最后对201.5年1月-2015年3月全国铁路客运量进行了预测.     

基于SARIMA模型的铁路站点客流量预测研究

以我国某铁路站点作为研究对象,选取为期435天的某铁路局全部列车旅客乘车数据进行分析建模.在建立模型时首先将数据分为节假日与非节假日两种类型.对于非节假日数据选用包含周期性的SARIMA模型,对于节假日数据选用波动系数模型,通过两种模型组合对铁路站点客流量进行预测,得到了较好的预测效果.运用方法所得到的短期内铁路客流量变化的准确预测,能够为铁路部门合理安排调度、充分利用人力物力提供参考,有效避免了资源的浪费或因准备不足而造成的车站拥挤混乱.     

基于SARIMA模型的居民消费价格指数预测分析

本文基于SARIMA模型对我国1990—2010年的居民消费价格指数月度数据进行预测分析。利用Eviews6.0对统计数据的变化趋势及季节性进行验证,结果表明该模型合理、有效,预测值与实际值的估计误差控制的很好。     

ARIMA模型在京津冀区域手足口病发病趋势预测中的应用

本文以时间序列理论为基础,建立了乘积季节ARIMA预测模型。由于手足口病具有明显的季节性,且其发病潜伏期一般为3-7天,因此本文以周为时间尺度,即定义季节周期为53周,探讨了季节性乘积模型在手足口病发病趋势预测中的应用,并通过AIC和BIC信息准则确定最优模型。通过2009-2013年京津冀区域手足口病监测数据实证了季节性ARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)53模型的预测效果。结果显示,该模型对手足口病高发时间的发病数预测效果较好,预测发病趋势与实际发病趋势相一致。     

基于时间序列模型的全国30家电台收视率分析

以湖南电视台和北京卫视为代表,对全国30家电视台卫星频道2008全年日收视率进行时间序列分析,建立了四种拟合模型.其中,大部分电台收视率具有长期趋势或长期趋势和季节效应的综合影响,分别建立ARIMA模型和乘积季节模型,并进行预测,其结果表明模型拟合效果较好.     

ARIMA模型在新疆巴州梅毒疫情预测中的应用

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.     

SARIMA模型在肾综合征出血热发病率预测中的应用

目的:探讨应用时间序列SAR IM A模型进行肾综合征出血热发病率预测的可行性.方法:首先利用余弦函数模型分析肾综合征出血热季节性发病规律,其次进行扩充迪基富勒的平稳性单位根检验,然后根据自相关函数和偏自相关函数判别月别疫情间的相关性,最后基于1990年-2004年逐月发病率进行SAR IM A模型建模拟合,利用2005年各月发病率进行外推预测,并与实际值进行比较.上述统计分析采用Ev iew s3.1和SPSS12.0软件完成.结果:余弦函数确定的高峰时点为3月中旬,高峰时区为3月1日到4月3日.含第一谐量的余弦方程为:^Y1 i=1.274-0.945cos(ti-76.684),决定系数R2=0.853;在备选模型中,SAR IM A(1,0,0)×(2,0,0)12模型不仅很好地拟合了既往时间段上的发病率序列,而且对2005年各月发病率的预测值符合实际发病率变动趋势.结论:余弦函数对于褐家鼠型肾综合征出血热疫情季节分布拟合较好,SAR IM A模型能很好地模拟传染病发病率在时间序列上的变动趋势,并对未来的发病率进行预测,为传染病防制工作服务.     

具有脉冲接种的手足口病传播模型

研究具有脉冲接种的手足口病SEIR传播模型,首先得到了系统的无病周期解,其次证明了无病周期解的渐进稳定性并得到了系统渐进稳定性的条件.最后,根据已获得的数据对系统进行了数值模拟,得到了脉冲接种周期的临界值.     

基于DPSIR模型的城市大气环境发展指数研究

随着我国工业化和城市化进程的不断加快,城市大气环境发展状况越来越受到学术界的关注。针对城市化进程等因素给城市大气环境带来的挑战和威胁, 文章将指数的概念引入到城市大气环境评价领域,根据城市化等因素与城市大气环境发展变化之间的响应机理,基于DPSIR模型建立了一套城市大气环境发展指数测度指标体系与方法,并以杭州市为例,对该市2005~2014年的大气环境发展指数进行了测度和分析。文章为城市大气环境发展状况进行测度和对比分析提供了一套方法体系,使城市大气环境发展指数服务于政府管理者、城市居民等利益相关者,为城市大气环境发展管理带来新变革。     

两个城市人口相互流动的流感模型研究

研究了两个城市之间人口相互流动的具有出生死亡的SIR流感模型,获得了该模型基本再生数,并对基本再生数与移出率之间的关系作了敏感度分析.结果显示,人口的适当迁移可以有效控制流感爆发.     

基于云物元模型的城市道路级配评价研究

路网级配评价是充分发挥路网整体性效率,有效缓解城市的交通拥堵问题的前提.尝试通过将云模型和物元模型融合,构建云物元模型,对城市道路级配进行等级评价.其中城市道路级配评价指标体系基于基础设施、路网性能、服务性、便捷性四个指标,并采用主观专家打分法和客观熵权法结合的方式确定指标权重,使得赋权结果更具有客观性.为验证模型的合理性,以济南市为例,对其进行道路级配评定.结果显示,济南城市路网级配为Ⅲ等级,基本满足人们的出行,与现实基本相符.     

基于熵权的模糊物元模型在城市生态安全评价中的应用

在模糊物元分析的基础上,结合熵值法和欧氏贴近度概念,构建用于城市生态安全评价的模糊物元模型,详细介绍了该模型的计算步骤,应用该模型对郑州市的生态安全进行了综合评价,并将评价结果与灰色关联法的评价结果进行了比较.结果表明,建立的模型评价方法简单.评价结果可靠,具有一定的实用性.