作者:汪冬宁; 颜涛 期刊:《中国房地产》 2008年第07期
目前,新建商品住宅价格的预测多采用时间序列分析等计量经济分析和基本面分析方法,预测效果通常并不理想。考虑到新建商品住宅与期货产品、股票等金融产品的相似性,本文采用金融研究领域中的供需基本面分析、波浪理论与技术指标分析相结合的方法,研究新建商品住宅价格的中、短期走势,为新建商品住宅价格的预测探索一条新的路径。
本文介绍了时间序列分析法在电网发电量预测工作中的应用,并根据电网发电量数据的特点,采用了其中的曲线拟合法。最后,引入某地电网历年发电量数据,建立了数学模型。结果证明该方法在实际应用中,预测准确、方法科学,对信息分析与预测领域的研究很有价值。
作者:张镪; 马元魁; 张建生 期刊:《数学建模及其应用》 2019年第03期
应用时间序列分析的方法,运用R软件,对我国1978-2015年各年的农业总产值数据进行了分析.首先,绘制时间序列图,计算自相关系数与偏自相关系数,根据自相关系数图与偏自相关系数图进行纯随机性检验,并在此基础上,建立了两个模型:ARIMA(1,1,3)模型和ARIMA(1,2,1)模型;然后,对这两个模型获取残差序列,对我国2016-2022年农业总产值进行了预测;最后,通过与我国2016年和2017年实际的农业总产值进行比较,结合预测模型的AIC值和残差序列的p值...
作者:范晋蓉; 白晓东; 郭佩汶; 白璐 期刊:《检验检疫学刊》 2019年第06期
为了建立广西壮族自治区病毒性肝炎发病数的时间序列模型,预测病毒性肝炎发病数的变化趋势,为政府对该病的预防控制提供科学依据,本文分别收集2013年1月-2019年8月广西壮族自治区甲肝、乙肝、丙肝、肝炎未分型以及全部病毒性肝炎发病数的月度数据,经过数据预处理、模型识别、参数估计、模型诊断和优化等分析手段,建立相应的时间序列模型,并对模型给出合理解释。利用构建的最优模型对广西壮族自治区甲肝、乙肝、丙肝、肝炎未分型以...
作者:路瑞欣 期刊:《广西质量监督导报》 2019年第08期
居民消费价格指数作为一个重要的宏观经济指标,对研究中国经济状况有着不可替代的作用,可以推动市场朝着稳定健康的方向发展,让市场更加透明化,还可以稳定市场的秩序。本文将利用时间序列分析的方法对安康市2005年-2016年的居民消费价格指数建立合适的ARMA模型,接下来利用该模型对安康市未来几个月的居民消费价格指数进行预测,来说明该模型在实际应用方面是否合理有效的。结果表明,运用时间序列分析的方法建立模型来进行预测是可行...
作者:谢渊; 刘淑清; 董国英; 朱武洋 期刊:《中国人兽共患病学报》 2019年第11期
目的分析2004-2018年我国狂犬病疫情的时间序列特征,建立自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA),利用该模型对我国狂犬病疫情进行短期预测,为狂犬病的防控提供参考。方法建立2004-2017年我国狂犬病月发病数时间序列,利用SPSS 19.0建立ARIMA季节模型,并将该模型预测的2018年狂犬病发病数据与实际数据比较,对模型进行优化评估;最后利用优化模型对2019年狂犬病发病情况进行短期预测。结果根据建...
作者:焦甲龙; 孙树政; 李积德; 陈超核 期刊:《船舶力学》 2019年第11期
实际海浪环境中大尺度模型耐波性试验是一种新型试验技术,具有风浪环境真实、模型航行范围开阔和尺度效应小等优点,解决了水池试验和实船试验中存在的一些问题。该试验技术是研究真实海况中船舶响应的有效方法,因此近年来得到了广泛的研究关注。然而该试验技术目前仍存在一些尚未解决的问题,如何将大尺度模型测试数据准确外推换算至实船响应是一项关键技术。为此,本文提出了基于时间序列分析的实船响应外推方法,根据大尺度模型在某...
作者:孙一清; 李德营; 殷坤龙; 陈丽霞; 期刊:《地质科技情报》 2019年第05期
三峡库区堆积层滑坡在季节性降雨和库水位周期波动的影响下呈现间歇性活动特征,滑坡活动强度与诱发因素作用强度和时间关系密切。以三峡库区白水河滑坡为例,分析了堆积层滑坡间歇性活动特征和诱发因素,发现降雨和库水位下降是滑坡变形的主要诱发因素。根据滑坡时序曲线特征,将滑坡累积位移分解为趋势项位移和周期项位移,采用多项式拟合的方法来预测趋势项位移,利用长短期记忆神经网络模型来预测周期项位移,并与极限学习机模型、广...
作者:张亚迪; 李煜东; 董杰; 范强; 车彬; 张路; 周杨; 廖明生 期刊:《遥感学报》 2019年第05期
位于中国西藏自治区东南部的芒康地区受自然条件制约和人类活动影响,近年来滑坡等地质灾害频发,对电网建设运行、交通干线通行和人民生命财产安全构成严重威胁,亟需有效技术手段对该地区分布的滑坡灾害隐患进行探测识别,从而为防灾减灾提供决策信息支持。采用小基线集(SBAS)时间序列雷达干涉测量技术,对覆盖芒康地区的历史存档ALOS PALSAR和ENVISAT ASAR数据集进行处理分析,探测发现了分布在318国道沿线和金沙江河谷的多处疑似滑坡...
作者:刘芳盈; 刘晓利; 李平; 张殿平; 殷茂荣; 翟慎永 期刊:《环境与健康》 2019年第03期
作者:张忠林; 费珊珊; 任晓岚; 张静 期刊:《中华疾病控制》 2019年第09期
目的探讨甘肃省不同地区气象因素对高血压门诊人数的影响,并对高血压门诊人数的变化趋势进行预测分析,从而为高血压疾病的预防和控制提供参考依据。方法在控制了高血压门诊相关特征因素的基础上,利用Python编程语言对白银、成县、庆城和凉州四个地区的高血压门诊人数建立卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)混合模型(CNN-LSTM)。结果 CNN-LSTM模型对甘肃四个地区...
氧污染日益引起人们的重视,对臭氧浓度的实时有效而经济可行的监测是掌握污染情况的必要手段。为了提高监测数据的精确度和稳定性,本文对O3监测数据进行了时间序列分析,建立了ARIMA(0,1,3)模型,提高了O3监测数据的精确度。
通过文献资料、数理统计、对比分析等研究方法对欧洲足球五大联赛2000-2001赛季至2016-2017赛季的场均进球进行时间序列分析,构建了ARIMA模型及结果预测。研究表明:(1)欧洲五大联赛的进球特征表现出单一赛事不同时期的波动性和不同赛事之间的横向差异性。(2)欧洲五大联赛的模型分别是德甲为ARIMA (0,1,3),法甲为ARIMA (0,1,0),西甲为ARIMA (1,1,3),意甲为ARIMA(0,1,2),英超为ARIMA(1,1,2)。(3)通过模型的构建可用于短期预测,进球序...
作者:熊宇虹; 贺彦博; 郑庆晖; 严云红; 刘云翔; 舒明磊; 黄良军; 何伟 期刊:《空间电子技术》 2019年第06期
航天器遥测数据是了解航天器系统运行状况的关键所在。如何从大量的遥测数据中发现有用的知识为诊断、预测航天器系统的运行状况服务是航天器遥测数据分析领域的基本问题。针对该问题,在简要介绍数据挖掘基本方法的基础上,探讨了数据挖掘技术在航天遥测数据分析上的应用,建立了基于数据挖掘的航天遥测数据分析系统的基本功能模型框架,并就各功能模块进行了较为详细的设计,以实现遥测数据的离群点分析、参数相关分析、时间序列分析...
作者:杨丛; 王东民; 朱慧敏 期刊:《现代商业》 2019年第28期
本文选取了2018年11月2日到2019年4月2日郑州市玉米收购价的日数据进行分析建模,得到ARIMA(0,2,10)、ARIMA(8,2,10)以及ARIMA(5,0,0)三个模型的拟合效果相对较好。然后又以同年4月3日到4月7日的日真实数据与模型的预测值进行对比分析,得出ARIMA(8,2,10)模型预测的平均相对误差最小,为最优拟合模型。最后依据这个模型对未来十期的玉米收购价进行了预测。
作者:周宏伟; 张梦骁; 高峰云; 曾日桓; 刘洋怡 期刊:《考试周刊》 2017年第59期
空气相对湿度是体现气候变化的一项重要指标,研究城市相对湿度指数可以反映城市的气候变化状况。本文利用ARMA模型对北京市2012~2015年空气相对湿度的数据进行分析,建立相应的ARMA模型,再对建立的模型进行残差检验,并利用该模型对未来五个月进行预测,查看未来的空气相对湿度变化趋势,体现模型优劣,可以更好的进行气候变化研究。
作者:袁景山; 杨建华 期刊:《地矿测绘》 2005年第03期
针对时间序列建模中所遇到的问题,对时间序列建模中的数据预处理、模型选择、模型定阶与系统稳定性检验等问题进行讨论,并根据实例计算作进一步的说明与验证.
作者:袁素娟; 申志永; 袁颖; 郭丹云 期刊:《档案记忆》 2013年第12期
近年来,档案危机事件的频频发生,使大量的国家珍贵档案遭到了极大的破坏,档案危机管理引起了档案界的高度关注。2010年5月12日,国家档案局局长、中央档案馆馆长杨冬权在全国档案安全体系建设工作会议上特别强调:"必须始终坚持把档案安全视作档案工作的生命线,把档案安全工作放在档案工作的首位"。这是向全国档案部门提出的又一战略性任务。在这一形势与背景下,
非线性时间序列分析方法在气候领域中的应用主要包括如下三个方面:观测数据处理、气候突变和气候预测。综述众多文献的结果表明,有许多学者为非线性时间序列分析方法在气候领域中的应用做了大量的工作,大部分文章用到了非线性时间序列分析方面较新的方法,几乎每种方法都能在某个方面取得一定的成功。但这些大多是个例的研究,得出的结论有待更多的验证和理论上更系统的阐述;可用于业务预测且可提高预报技巧的方法仍需探求。非...
为消除风电场并网运行给电网带来的电压波动和闪变,提出了一种基于时间序列分析自回归滑动平均(ARMA)模型预报技术和最短时间响应PID调节率的对传统变压器进行数字化改造的方案。由于在输入端电压随机波动的条件下,保持了输出端电压的持续稳定,解决了风电等间歇性能源发电输出电压波动的问题,此种数字化智能变压器广泛适用于风电等间歇性能源发电并网的需要。