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.     

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-SVM组合模型的丙型肝炎发病率预测研究

基于SARIMA-SVM组合模型对丙型肝炎发病率进行预测研究.首先,利用2011年1月至2020年12月的发病率数据分别建立SARIMA模型、SVM模型和SARIMA-SVM组合模型;然后,利用2021年1月至12月的发病率数据验证模型的预测效果,并得出SARIMA-SVM组合模型的预测精度较高;最后,利用SARIMA...     

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.     

温州市区手足口病SARIMA模型建立及应用

基于温州市区(鹿城区、瓯海区、龙湾区)2011年1月至2017年12月月报手足口病新发病人数统计数据,构建了季节求和自回归-移动平均模型(SARIMA).结果表明SARIMA(2,1,1)(0,1,1)_([12])模型平均绝对百分误差(MAPE)为6.002%,能较好的拟合出温州市区手足口新发病人数的季节性和趋势性特征.在对拟合值进行指数化和周期性还原后,预测2018年1-6月温州市区手足口新发病人数仍维持较高水平,其中6月份达到最高1094 (95%CI:321-3723)例.研究结果将可为相关部门制定手足口病防控措施提供决策依据.     

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。     

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.     

马尔可夫链模型在灾变预测中的应用

利用马尔可夫链模型的原理预测灾变，以郑州市旱涝等级的预测作为实例，介绍了使用这种模型的方法与步骤，预测结果表明，利用马尔可夫链模型预测灾变是可行的。     

ARIMA模型在深圳GDP预测中的应用

对1979至2006年深圳国内生产总值进行了分析,建立了ARIMA(1,2,2)模型,检验结果表明该模型具有较好的预测效果,可为深圳制定经济发展目标提供决策参考.     

组合模型在我国能源需求预测中的应用

文章首先比较了不同的能源需求预测方法的特点,并选择确定性加随机性时间序列组合模型对我国能源需求进行预测,然后详细介绍了建模的过程,并对模型预测精度和参数稳定性作了评价,结果表明本文采用的组合模型是一种比较有效的预测方法,最后用该模型对我国2004~2020能源需求进行了预测。     

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.     

投影寻踪模型的改进及其在城市水资源承载能力预测中的应用

在城市水资源承载能力研究中,偏最小二乘回归方法能有效地处理自变量间多重线性相关性问题,但不能较好地处理因变量与自变量间复杂的非线性问题.投影寻踪神经网络耦合模型是处理非线性问题的有力工具,而且神经网络投影寻踪耦合模型稳健性高,但不能较好地处理自变量间多重线性相关性问题.本文把这两种方法结合在一起,建立了基于偏最小二乘回归的神经网络投影寻踪耦合模型,对城市水资源承载能力进行了预测,并取得了满意效果.     

基于GIOWHA-GALSSVR-SARIMA组合模型在旅游需求预测中的应用

首先构建以城镇居民人均可支配收入、消费者预期指数、接待过夜游客数量三个指标滞后值为输入变量的GA-LSSVR模型和季节调整的ARIMA模型,对广东省接待过夜游客数量进行初步预测.接着,建立了基于GIOWHA算子的组合模型,在单一模型、定权和变权组合预测模型的预测效果比较中,实证结果显示:基于GIOWHA-GALSSVR-SARIMA组合模型具有误差小、精度高特点,更适合旅游需求预测.     

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.     

员工流动季节性问题及SARIMA-ANN模型应用

中国企业员工流动受到中国商品生产季节性、劳动力市场供给周期性、员工身份两栖化等多种因素的影响,其数据呈现出季节性、非线性等特征。单一的自回归单整移动平均模型(ARIMA模型)不能较好地拟合其发展趋势并预测未来。本文通过神经网络模型(ANN模型)来修正传统的自回归单整移动平均模型(ARIMA模型),并加入季节性因素,从而形成SARIMA-ANN耦合模型,对企业员工流动的数据进行拟合与预测。通过对多组SARIMA-ANN模型的构建、衡量、比较与讨论,最终确定了较佳的神经网络对时间序列模型进行修正的耦合模型。实证结果显示,SARIMA-ANN模型充分考虑数据的季节性与趋势性,随机性与非线性特征并存的问题,对于季节性时间序列的经济数据的处理与预测是切实可行的。该耦合模型的应用证实了中国企业员工流动数据的趋势性与季节性、线性与非线性特征并存。这说明中国企业员工的流动具有更复杂的不规则的运动与突变,在精确预测有一定难度的情况下做好现有员工的留存工作是首要之策。     

带有感染抑制的丙型肝炎病毒(HCV)模型的分析

分析了一类在α-干扰素治疗过程中丙型肝炎病毒受抑制的数学模型的稳定性质,并考虑了时滞对系统稳定性的影响,得到了系统产生Hopf的条件.     

带有脉冲免疫和传染年龄的肝病模型的全局渐近稳定性

讨论了带有脉冲免疫的肝病模型，并在传染类中引入了传染年龄，且传染类的恢复率是依赖这个年龄的，最后给出了元病周期解全局渐近稳定性的条件．