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基于季节性差分整合移动平均自回归模型的城市公交短期客流预测 被引量：7
1
作者 李炜聪 潘福全 +3 位作者 胡盼 张丽霞 杨晓霞 杨金顺 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第3期308-314,共7页
为了解决公交车辆过载及空车浪费资源并存问题,提高城市公交服务质量水平,基于公交客流季节性波动及周期性变化特征,构建季节性差分整合移动平均自回归模型,并对城市公交短期客流进行预测;以山东省青岛市K1路公交线路刷卡数据为模型样本... 为了解决公交车辆过载及空车浪费资源并存问题,提高城市公交服务质量水平,基于公交客流季节性波动及周期性变化特征,构建季节性差分整合移动平均自回归模型,并对城市公交短期客流进行预测;以山东省青岛市K1路公交线路刷卡数据为模型样本,对非平稳的客流时间序列进行1阶7步差分处理,对差分后的数据进行平稳性检验;通过相对信息量计算,确定预测模型中未知参数,对差分处理后的时间序列进行标准化残差检验,检验结果为白噪声序列,得到周期为7的季节性差分整合移动平均自回归预测模型;利用预测模型对2019年7—12月公交客流量进行预测与误差分析。结果表明,模型预测的平均相对误差为4.02%,最大相对误差为8.36%,模型预测精度较高,适用于青岛市公交短期客流量预测。 展开更多
关键词 交通预测 短期客流预测 季节性差分整合移动平均自回归模型 城市公交 平稳性检验
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基于季节性(差分整合)自回归移动平均模型的广西乙类传染病发病情况预测 被引量：1
2
作者 韦雪梅 杨晓祥 +2 位作者 韦雪芹 李娟 袁宗祥 《内科》 2023年第3期209-214,共6页
目的应用季节性(差分整合)自回归移动平均(SARIMA)模型预测广西乙类传染病发病情况。方法将2011年1月至2022年5月广西乙类传染病月报告发病数据作为训练集构建时间序列,拟合和构建SARIMA预测模型;以2022年6月至11月的广西乙类传染病月... 目的应用季节性(差分整合)自回归移动平均(SARIMA)模型预测广西乙类传染病发病情况。方法将2011年1月至2022年5月广西乙类传染病月报告发病数据作为训练集构建时间序列,拟合和构建SARIMA预测模型;以2022年6月至11月的广西乙类传染病月报告发病数据作为测试集对模型进行测试。结果广西乙类传染病的发病情况呈季节性规律,最优预测模型为SARIMA(3,1,3)(2,0,0)_(12),其预测效果平均相对误差为7.99%,预测发病例数95%CI均包含了实际发病例数。结论SARIMA(3,1,3)(2,0,0)_(12)模型能较好地拟合广西乙类传染病的发病情况,可用于疫情的短期监测。 展开更多
关键词 广西壮族自治区 乙类传染病 季节性(差分整合)自回归移动平均模型 疾病预测
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基于SARIMA-SVM模型的季节性PM_(2.5)浓度预测
3
作者 宋英华 徐亚安 张远进 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期51-59,共9页
空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARI... 空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARIMA-SVM)融合模型。该融合模型为串联型融合模型,将数据拆分为线性部分与非线性部分。SARIMA模型在差分自回归滑动平均(ARIMA)模型的基础上增加了季节性因素提取参数,能有效分析PM_(2.5)浓度数据的季节性规律变化趋势,较好地预测数据未来的线性变化趋势。结合SVM模型对预测数据的残差序列进行优化,利用滑动步长预测法确定残差序列的最优预测步长,通过网格搜索确定最优模型参数,实现对PM_(2.5)浓度数据的长期预测,同时提高整体预测精度。通过对武汉市近5年的PM_(2.5)浓度监测数据进行分析,结果表明该融合模型的预测准确率相较于单一模型有很大提升,在相同的实验环境下比单一的ARIMA、Auto ARIMA、SARIMA模型分别提升了99%、99%、98%,稳定性也更好,为PM_(2.5)浓度预测研究提供了新的思路。 展开更多
关键词 季节性差分自回归滑动平均 支持向量机 融合模型 PM_(2.5)浓度 季节性预测
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长沙市流行性腮腺炎季节性自回归移动平均模型预测研究 被引量：3
4
作者 刘琳玲 刘如春 +5 位作者 陈田木 张本忠 李亚曼 胡伟红 谢知 赵锦 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2017年第2期187-190,共4页
目的采用季节性自回归移动平均(SARIMA)模型预测长沙市流行性腮腺炎发病数。方法收集2005—2015年长沙市报告的流行性腮腺炎病例数据,将2005—2014年数据作为建模数据,将2015年数据作为验证数据,开展SARIMA模型建立与验证研究,并对2016... 目的采用季节性自回归移动平均(SARIMA)模型预测长沙市流行性腮腺炎发病数。方法收集2005—2015年长沙市报告的流行性腮腺炎病例数据,将2005—2014年数据作为建模数据,将2015年数据作为验证数据,开展SARIMA模型建立与验证研究,并对2016年流行性腮腺炎发病数进行预测。结果 SARIMA(3,0,0)×(1,0,0)_(12)模型可以很好地拟合实际数据,模型的展开式为:Y_t=222.545+1.225Y_(t-1)-0.713Y_(t-2)+0.291Y_(t-3)+0.366Y_(t-12)-0.448Y_(t-13)+0.261Y_(t-14)-0.107Y_(t-15)+a_t。将验证数据与预测数据进行相关性分析,结果显示呈显著性相关(r=0.61,P<0.001)。SARIMA模型预测2016年长沙市全年发病数将达到3 032例,平均月病例数为253例。结论 SARIMA模型可以用于流行性腮腺炎发病数预测,长沙市2016年流行性腮腺炎疫情仍处于高发态势。 展开更多
关键词 流行性腮腺炎 时间序列 季节性自回归移动平均模型 预测
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差分整合移动平均自回归模型乘积季节模型在病毒性肝炎门诊量预测中的应用 被引量：1
5
作者 郭奇 边香 +4 位作者 杨菁 侯晓芳 郭柯宇 高永桂 饶华祥 《山西医药杂志》 CAS 2021年第3期347-349,共3页
目的分析某三级综合医院病毒性肝炎门诊量的变化并建立合适的模型,预测其就诊量变化趋势,为医院决策提供依据。方法运用Excel 2019软件建立数据库,SPSS 22.0软件对2005—2018年病毒性肝炎门诊量数据进行建模,2019年数据进行模型验证。... 目的分析某三级综合医院病毒性肝炎门诊量的变化并建立合适的模型,预测其就诊量变化趋势,为医院决策提供依据。方法运用Excel 2019软件建立数据库,SPSS 22.0软件对2005—2018年病毒性肝炎门诊量数据进行建模,2019年数据进行模型验证。结果病毒性肝炎门诊量整体呈下降趋势,但2017年后有回升趋势。采用传统建模方法和专家建模器拟合最优模型均为差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)(0,1,1)(1,0,1)12。模型残差检验显示,残差均为白噪声序列,经典建模和专家建模器所建模型各项指标相似,平稳的R~2均为0.336,标准化的BIC值分别为6.126、6.089。2019年预测数据显示短期预测效果较好,而长期预测效果不理想。结论采用专家建模器构建的乘积季节模型在病毒性肝炎门诊量短期预测中预测效果较好,该方法客观、高效、简单,可用于门诊量短期预测。 展开更多
关键词 差分整合移动平均自回归模型 门诊医疗 预测 肝炎 病毒性 人
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浙江省月度电力需求的变分模态分解-自适应模糊神经网络-差分整合移动平均自回归组合预测模型及应用 被引量：5
6
作者 董知周 黄建平 +6 位作者 许晓敏 李铮 纪正森 高恬 吴庚奇 夏洪涛 陈浩 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第12期4957-4967,共11页
为提高电力需求预测的精度,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应模糊神经网络(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)相结合的方法并应用到月度电力需求预测中。首先将原始数据通过... 为提高电力需求预测的精度,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应模糊神经网络(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)相结合的方法并应用到月度电力需求预测中。首先将原始数据通过VMD分解成有限带宽的子模态序列,选用差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)、ANFIS、经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与ANFIS相结合和VMD-ANFIS几种模型进行预测结果对比。结果表明:相比直接利用ANFIS模型得到的预测结果,增加VMD分解过程能有效减小预测误差。说明所应用的VMD-ANFIS方法更具优越性,可以获得更好的预测结果。 展开更多
关键词 电力需求预测 差分整合移动平均自回归模型(ARIMA) 变分模态分解 自适应模糊神经网络
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基于小波变换与差分自回归移动平均模型的微博话题热度预测 被引量：13
7
作者 陈羽中 方明月 +1 位作者 郭文忠 郭昆 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期586-594,共9页
研究话题热度预测问题对于网络广告传播效应最大化、网络舆论引导与控制等具有重要意义.首先,根据用户关系及话题因素计算用户影响力,进而定义话题影响力.然后,基于老化理论并考虑话题影响力和话题相关微博数定义话题能量值,量化话题热... 研究话题热度预测问题对于网络广告传播效应最大化、网络舆论引导与控制等具有重要意义.首先,根据用户关系及话题因素计算用户影响力,进而定义话题影响力.然后,基于老化理论并考虑话题影响力和话题相关微博数定义话题能量值,量化话题热度.最后,提出基于小波变换与差分自回归移动平均模型的微博话题热度预测方法,以此预测话题热度(能量值)及话题能量峰值.实验表明,文中方法可有效预测话题热度及峰值,具有较低的残差和遗漏率. 展开更多
关键词 话题热度预测 用户影响力 老化理论 小波变换 差分自回归移动平均模型(ARIMA)
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改进的差分自回归移动平均模型的共轭梯度参数估计法 被引量：6
8
作者 单锐 刘雅宁 刘文 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第4期85-90,9,共6页
为了提高差分自回归移动平均模型的拟合精度,本文结合已有的文献,借助无约束优化方法来解决此模型中的参数估计问题。主要提出了一种改进的差分自回归移动平均模型参数的优化估计法,并对提出的算法进行详细说明,在强Wolfe条件下对全局... 为了提高差分自回归移动平均模型的拟合精度,本文结合已有的文献,借助无约束优化方法来解决此模型中的参数估计问题。主要提出了一种改进的差分自回归移动平均模型参数的优化估计法,并对提出的算法进行详细说明,在强Wolfe条件下对全局收敛性进行了证明。该方法保证了迭代计算的收敛性,并且提高了收敛的速度。数值试验结果说明:该算法是一种较为有效的方法,与其他方法比较,参数估计值更为显著,提高了预测精度。 展开更多
关键词 差分自回归移动平均模型(ARIMA模型) 自回归滑动平均模型(ARMA模型) 参数估计 无约束问题 共轭梯度法 WOLFE搜索
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差分自回归移动平均模型在南通市手足口病疫情预测中的应用 被引量：3
9
作者 练维 魏叶 +1 位作者 韩颖颖 帅小博 《南京医科大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期59-64,共6页
目的:应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测南通市手足口病疫情趋势。方法:以2010年1月—2019年6月南通市手足口病分月报告病例数据为基础,构建符合季节性时间序列的ARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)S模型,用2019年7—12月全市手足口病月发... 目的:应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测南通市手足口病疫情趋势。方法:以2010年1月—2019年6月南通市手足口病分月报告病例数据为基础,构建符合季节性时间序列的ARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)S模型,用2019年7—12月全市手足口病月发病率为验证数据进行验证,检验模型的预测效果。结果:2010—2019年南通市共报告手足口病90 766例,年平均发病率为124.36/10万,疫情有明显季节性,呈双峰特征,为夏季(5、6、7月)高峰和冬季(11、12月)次高峰;近年来南通市手足口病的病原谱以其他肠道病毒为主;利用ARIMA(1,0,1)(1,1,1)12模型,预测2019年7—12月手足口病发病率分别为7.08/10万、1.81/10万、3.74/10万、7.21/10万、10.71/10万和11.29/10万,与实际发病率相比,两者差异无统计学意义(Z=0.48,P=0.63)。结论:差分自回归移动平均模型能较好地预测手足口病的发病趋势,可用于短期的预警监测。 展开更多
关键词 差分自回归移动平均模型 手足口病 预测
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差分自回归移动平均与广义回归神经网络组合模型在丙型肝炎月发病率中的预测应用 被引量：6
10
作者 刘红杨 刘洪庆 +1 位作者 李望晨 赵晶 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2017年第2期182-186,共5页
目的探讨差分自回归移动平均(ARIMA)与广义回归神经网络(GRNN)组合模型在丙型肝炎月发病率中预测建模效果及应用前景,为疫情预测提供依据。方法 2015年5月—2016年5月,选取山东省疾病预防控制中心法定传染病直报系统2004—2014年丙型肝... 目的探讨差分自回归移动平均(ARIMA)与广义回归神经网络(GRNN)组合模型在丙型肝炎月发病率中预测建模效果及应用前景,为疫情预测提供依据。方法 2015年5月—2016年5月,选取山东省疾病预防控制中心法定传染病直报系统2004—2014年丙型肝炎月度发病率数据及山东省统计局发布的同期人口资料。对2004—2014年山东省丙型肝炎月发病率数据构建ARIMA模型,验证拟合精度并外推预测;将ARIMA模型拟合值作为GRNN模型的输入,实际值作为GRNN模型的输出,对样本进行训练和预测。比较单纯ARIMA模型和ARIMA-GRNN组合模型在丙型肝炎月发病率中的预测效果。结果 2004—2014年山东省丙型肝炎年均发病率为17.28/10万,并随着时间的推移呈上升趋势(Z=29.05,P<0.01)。ARIMA(1,2,1)模型预测2014年山东省丙型肝炎发病率与实际发病率基本一致,落在95%置信区间内,拟合效果较好。以ARIMA(1,2,1)模型拟合值作为GRNN模型的输入,丙型肝炎月发病率实际值作为GRNN模型的输出,取最优光滑因子0.12训练模型,ARIMA-GRNN组合模型预测的拟合值与实际值基本吻合。ARIMA模型和ARIMA-GRNN组合模型的平均误差率(MER)分别为16.87%、15.30%;决定系数(R^2)分别为0.53、0.60;平均绝对误差(MAE)分别为0.17、0.09;平均绝对百分误差(MAPE)分别为1.18、0.35。结论 ARIMA-GRNN组合模型对山东省丙型肝炎月发病率拟合及预测效果优于单纯ARIMA模型,具有较高的拟合精度,有较为广阔的应用前景,对于疫情预测工作有一定的实用性意义。 展开更多
关键词 丙型肝炎 发病率 预测 差分自回归移动平均模型 广义回归神经网络
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基于改进自回归差分移动平均模型的网络流量预测 被引量：7
11
作者 汪尧 黄宁 +1 位作者 武润升 王军良 《通信技术》 2021年第12期2626-2631,共6页
为了缓解通信网络的拥塞问题,减少用户请求服务的等待时间,提高网络的利用率,网络运营服务商需要对网络实时流量进行分析,而建立准确高效的流量分析模型能提供更加准确的数据支持。基于此,提出了改进的自回归差分移动平均模型,该方法与... 为了缓解通信网络的拥塞问题,减少用户请求服务的等待时间,提高网络的利用率,网络运营服务商需要对网络实时流量进行分析,而建立准确高效的流量分析模型能提供更加准确的数据支持。基于此,提出了改进的自回归差分移动平均模型,该方法与传统模型方法相比,引入了误差扩散因子这一新的参数,并使用改良的粒子群算法得到欲求解的参数值。通过对测试集中的流量数据进行验证分析,可以得到,改进后的模型相比改进前,预测精度和稳定性均得到了提升。 展开更多
关键词 网络流量 流量预测 自回归差分移动平均模型 改良粒子群算法
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差分自回归移动平均模型在企业物资采购中的应用
12
作者 张云 《设备管理与维修》 2020年第10期32-34,共3页
在分析企业采购数据特点的基础上,提出一种基于差分自回归移动平均模型的多模型预测方法。利用了数据的季节特性而不是剔除季节性数据的影响,使得物资的季节性需求得到更好的预测。该方法首先以历史的同比数据作为序列,建立纵向预测模型... 在分析企业采购数据特点的基础上,提出一种基于差分自回归移动平均模型的多模型预测方法。利用了数据的季节特性而不是剔除季节性数据的影响,使得物资的季节性需求得到更好的预测。该方法首先以历史的同比数据作为序列,建立纵向预测模型,再以环比数据作为序列建立横向预测模型,最后通过横纵向预测结果的加权平均实现数据的最终预测。通过近年来采购数据的预测和真值对比分析,验证了该方法的有效性,也为具有此类特征的数据预测提供了新的分析计算方法,可以用于各行业的预测分析。 展开更多
关键词 采购预测 差分自回归移动平均模型 多模型
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基于差分自回归移动平均模型的医用直线加速器剂量偏移预测研究
13
作者 方园 《医疗装备》 2022年第11期28-31,共4页
目的结合时间序列挖掘中对未来值的预测方法,实现医用直线加速器质控数据偏移的预测。方法选取1个调整周期内前19条医用直线加速器剂量监测数据作为时间序列的观测组,随后的5条医用直线加速器剂量监测数据作为参照组,建立前19条监测数... 目的结合时间序列挖掘中对未来值的预测方法,实现医用直线加速器质控数据偏移的预测。方法选取1个调整周期内前19条医用直线加速器剂量监测数据作为时间序列的观测组,随后的5条医用直线加速器剂量监测数据作为参照组,建立前19条监测数据的时间序列,对时间序列进行稳定性分析,确定构建时间序列模型——差分自回归移动平均(ARIMA)模型,并利用模型对其他调整周期内的监测数据进行预测。结果利用时间序列进行医用直线加速器剂量偏移预测的表现良好,预测值与实测值的对比误差为-1.28%~0.80%,偏移量总体趋势相同。结论该研究提出的医用直线加速器剂量偏移预测方法对加速器剂量参数的及时调整起到了参考和提示作用。 展开更多
关键词 差分自回归移动平均模型 医用直线加速器 放射治疗剂量
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基于自回归推广模型的海风预测方法分析
14
作者 张超群 张帆 +1 位作者 罗伟强 周磊 《上海船舶运输科学研究所学报》 2024年第5期16-21,共6页
为准确预测海上风速和风向数据,提升船舶海上航行的安全性,针对现有海风预测方法存在的预测精度不高的问题,提出一种基于自回归(Auto-Regressive,AR)推广模型的海风预测方法。将风速和风向看作风矢量的2部分,在确定2组数据的依赖性之后... 为准确预测海上风速和风向数据,提升船舶海上航行的安全性,针对现有海风预测方法存在的预测精度不高的问题,提出一种基于自回归(Auto-Regressive,AR)推广模型的海风预测方法。将风速和风向看作风矢量的2部分,在确定2组数据的依赖性之后,分别采用差分整合移动平均自回归(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型和向量自回归(Vector Auto-Regressive,VAR)模型这2种AR推广模型对风矢量进行预测。试验结果表明,VAR模型的预测结果中有34.17%的数据落在误差允许范围内,而ARIMA模型的预测结果中有61.25%的数据落在误差允许范围内,该方法可供海上风速和风向预测参考。 展开更多
关键词 风向风速预测 差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型 向量自回归(VAR)模型
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模型和数据联合驱动的ARIMA-IDSSA-LSSVM建筑安全事故预测
15
作者 曹红梅 陈元 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第2期129-139,共11页
针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improv... 针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improved adaptive salp swarm algorithm optimized least squares support vector machine,IDSSA-LSSVM)的组合预测模型。首先利用ARIMA模型获得时序数据中线性部分,利用IDSSA-LSSVM模型分析ARIMA模型获得的残差,获得时序数据中非线性部分;然后通过线性部分和非线性部分相加获得最终组合预测值;最后通过2010—2020年房屋市政工程生产安全事故数据对所提算法进行验证。结果表明,所提预测模型在E_(rmse)上较其他算法分别下降73.73%、77.21%、46.09%、46.80%、78.19%,在E_(mae)上较其他算法分别下降74.20%、77.44%、48.15%、48.85%、77.50%,在E_(mape)上较其他算法分别下降84.95%、87.77%、75.97%、88.49%、80.27%。在不同规模的数据集下,文中算法在E_(rmse)指标下均最优。同时能够通过预测未来阶段事故,提供辅助决策。表明ARIMA-SSA-LSSVM组合模型能够充分挖掘建筑安全事故数据的隐藏信息,在准确性、泛化性和应用性3个角度均表现不错,优势明显。 展开更多
关键词 建筑安全 事故预测 联合驱动 差分自回归移动平均模型 支持向量机
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2015—2022年新疆喀什地区肺结核报告发病流行特征分析及季节性自回归移动平均模型建立
16
作者 滕冲 地尔木拉提·吐孙 +10 位作者 谢芳 赵冰 张丽杰 李慧 宋媛媛 郑扬 周杨 汪静 黄飞 陈明亭 欧喜超 《中华预防医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1665-1672,共8页
目的分析2015—2022年新疆喀什地区肺结核报告发病流行特征,使用季节性自回归移动平均模型(SARIMA)预测发病情况,为当地肺结核疫情控制提供参考。方法通过"中国疾病预防控制信息系统"子系统"传染病监测系统"收集新... 目的分析2015—2022年新疆喀什地区肺结核报告发病流行特征,使用季节性自回归移动平均模型(SARIMA)预测发病情况,为当地肺结核疫情控制提供参考。方法通过"中国疾病预防控制信息系统"子系统"传染病监测系统"收集新疆喀什地区2015年1月至2023年8月肺结核报告发病数据,分析2015—2022年该地区报告发病流行特征,建立月报告发病数和月报告发病率的2种SARIMA模型,采用2023年1—8月的肺结核报告发病数据评价2种模型预测效果。分别采用χ2检验分析人群特征和Cochran-Armitage趋势检验进行年度发病情况分析。结果2015—2022年喀什地区累计报告肺结核患者133972例,年均报告发病率383.64/10万,呈先上升(T_(CA)=77.03,P<0.001)后下降(T_(CA)=176.16,P<0.001)的趋势。病原学阳性肺结核的构成比呈逐年上升趋势(T_(CA)=132.66,P<0.001)。报告发病时间集中在每年的1—6月,4月达高峰。英吉沙县、泽普县和岳普湖县的报告发病率位居喀什地区前列。男女性别比1.03∶1,男性报告发病率高于女性(χ2=27.04,P<0.001)。≥60岁组的报告发病率最高。患者职业以农民为主(84.99%)。SARIMA(1,1,2)(0,1,1)12模型和SARIMA(0,1,1)(0,1,1)_(12)模型预测报告月发病数和月发病率的平均相对误差分别是11.67%和-9.81%,2种模型预测精确度均较好(MAPE=33.55%,MAPE=38.22%)。结论喀什地区肺结核平均报告发病率呈先上升后下降趋势,以男性、农民为主,需注重冬春季节、老年人群的结核病防控工作。SARIMA(1,1,2)(0,1,1)_(12)模型和SARIMA(0,1,1)(0,1,1)_(12)模型能较好拟合喀什地区肺结核报告发病变化趋势且预测效果良好。 展开更多
关键词 结核 肺 监测 流行特征 季节性自回归移动平均模型
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适合西藏地区的归一化植被指数预测模型构建及验证
17
作者 孟慧美 吴凌霄 +1 位作者 宣越健 米玛旺堆 《气候与环境研究》 北大核心 2025年第2期199-211,共13页
基于差分自回归移动平均(ARIMA)方法、随机森林(RF)方法、Prophet方法构建适合西藏地区的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)预测模型,利用羊八井地区2000~2021年MODIS遥感NDVI数据进行了验证,结果表明:该地... 基于差分自回归移动平均(ARIMA)方法、随机森林(RF)方法、Prophet方法构建适合西藏地区的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)预测模型,利用羊八井地区2000~2021年MODIS遥感NDVI数据进行了验证,结果表明:该地区植被覆盖率总体呈现不明显减少趋势;3个预测模型中,RF预测精度最高,其归一化均方根误差、平均绝对百分比误差、决定系数,分别达到了6.92%、4.04%、0.9;小波变换方法能有效提高模型预测精度;组合模型可以提高预测精度,其中误差倒数权重组合模型优于平均权重和方差倒数加权组合模型。因此可以利用RF等机器学习方法结合小波变换、组合模型在西藏地区进行NDVI预测,为生态环境保护和农牧业生产决策提供科学指导。 展开更多
关键词 归一化植被指数(NDVI)预测模型 随机森林(RF)方法 差分自回归移动平均(ARIMA)方法 Prophet方法 小波变换
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基于ICEEMDAN分解的多维时间序列干旱预测模型性能评估
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作者 韦余鑫 李巧 +3 位作者 卢春雷 陶洪飞 马合木江·艾合买提 姜有为 《灌溉排水学报》 2025年第3期94-103,共10页
【目的】评估基于ICEEMDAN分解的多维时间序列干旱模型预测性能,为干旱预测提供新思路。【方法】以新疆三屯河灌区为研究区域,基于碾盘庄站1980—2023年逐月降水数据,计算1、3、6、9、12、24个月时间尺度的标准化降水指数(SPI),构建自... 【目的】评估基于ICEEMDAN分解的多维时间序列干旱模型预测性能,为干旱预测提供新思路。【方法】以新疆三屯河灌区为研究区域,基于碾盘庄站1980—2023年逐月降水数据,计算1、3、6、9、12、24个月时间尺度的标准化降水指数(SPI),构建自回归差分移动平均模型(ARIMA)、门控循环单元网络(GRU)、长短期记忆网络(LSTM)、改进的完全自适应噪声集合经验模态分解ICEEMDAN-ARIMA、ICEEMDAN-GRU和ICEEMDAN-LSTM组合模型,利用6种预测模型对多时间尺度SPI进行预测,借助均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、决定系数(R2)对所有模型预测精度进行评价。【结果】6种模型的预测精度均随时间尺度的增加而逐步提高,在24个月时间尺度下达到最高;ICEEMDAN能有效平稳时间数据,提升模型预测精度;6种模型的预测性能排序为:ICEEMDAN-ARIMA>ICEEMDAN-GRU>ICEEMDAN-LSTM>ARIMA>GRU>LSTM。【结论】基于ICEEMDAN算法的组合模型在干旱预测中表现出色,其中ICEEMDAN-ARIMA模型优于其他单一及组合模型,最有利于干旱预测。 展开更多
关键词 ICEEMDAN 长短期记忆网络 差分自回归移动平均模型 门控循环单元网络 标准化降水指数
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基于差分自回归—随机森林的动车组轮对旋修策略优化研究
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作者 刘成 朱腾飞 +2 位作者 王紫光 沙智华 张生芳 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第5期132-139,共8页
基于动车组运行里程和轮对尺寸退化过程为非平稳时间序列的特点,将差分自回归移动平均模型(ARIMA)与随机森林算法相结合,对关键尺寸退化趋势影响下的轮对旋修策略优化进行研究。利用ARIMA对运行里程数据进行差分处理,运用基尼系数划分... 基于动车组运行里程和轮对尺寸退化过程为非平稳时间序列的特点,将差分自回归移动平均模型(ARIMA)与随机森林算法相结合,对关键尺寸退化趋势影响下的轮对旋修策略优化进行研究。利用ARIMA对运行里程数据进行差分处理,运用基尼系数划分特征构建随机森林决策树,将轮对历史检测数据划分为训练集和测试集进行训练,以预测均值确定轮对尺寸预测值。以轮对几何尺寸和动力学性能为约束条件,以最长使用寿命、最少旋修次数和平稳性指标为优化目标,构建轮对旋修策略优化模型,并对轮对旋修量和旋修后轮径值进行预测。结果表明,当轮径旋修量为2.5 mm,轮缘厚度在HAi=28.5 mm和HBi=30 mm时旋修策略最佳,轮对寿命可提高31.4%。研究成果可为动车组轮对旋修策略优化提供理论支持。 展开更多
关键词 动车组 轮对旋修 差分自回归移动平均模型 随机森林算法 策略优化
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云南省孕产妇死亡率预测模型的构建与评估
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作者 赵珊 高赛 +3 位作者 李堂春 赵钟鸣 吴亚婷 郑敏 《昆明医科大学学报》 2025年第2期110-117,共8页
目的构建并评估云南省孕产妇死亡率预测模型,预测2024—2030年云南省孕产妇死亡率。方法基于1994—2023年云南省孕产妇死亡率,构建灰色预测模型和差分自回归移动平均模型,选择平均绝对误差、均方误差和均方根误差比较两种模型回代拟合效... 目的构建并评估云南省孕产妇死亡率预测模型,预测2024—2030年云南省孕产妇死亡率。方法基于1994—2023年云南省孕产妇死亡率,构建灰色预测模型和差分自回归移动平均模型,选择平均绝对误差、均方误差和均方根误差比较两种模型回代拟合效果,使用最优模型预测2024—2030年云南省孕产妇死亡率。结果1994—2023年云南省孕产妇死亡率整体呈持续下降趋势(χ2=50170.0,P<0.05),构建的灰色预测模型和差分自回归移动平均模型平均绝对误差、均方误差和均方根误差分别为2.424、12.389、3.519和3.966、27.651、5.258,灰色预测模型的预测效果优于差分自回归移动平均模型,后验差比值C=0.079,小概率误差P=1,预测精确度为1级。用灰色预测模型预测2024—2030年云南省孕产妇死亡率分别为10.05/10万、9.16/10万、8.34/10万、7.59/10万、6.91/10万、6.30/10万、5.73/10万。结论灰色预测模型对云南省孕产妇死亡率有较好预测效果。经预测,云南省2030年孕产妇死亡率能达到《健康中国“2030”规划纲要》《中国妇女发展纲要(2021—2030年)》《云南妇女发展规划(2021—2030年)》中的孕产妇死亡率控制目标。 展开更多
关键词 孕产妇死亡率 灰色预测模型 差分自回归移动平均模型 预测
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