简介：

简介：以火灾统计数据中的火灾发生起数为研究对象,利用时间序列分析中的差分自回归移动平均模型对城市火灾进行预测。以北京市2000～2006年火灾数据为例,建立了乘积季节模型,进而预测了北京市2007年月火灾发生起数,并与实际值相比较,发现该模型预测结果较为准确,可用于对火灾作短期预测,预测结果可为消防部门的决策提供科学依据。

简介：研究了一类用于时间序列建模的混合自回归滑动平均模型，该模型是由m个ARMA分量经过混合得到的，给出了混合自回归滑动平均模型参数估计的期望极大化（EM）算法，从而得到了混合系数和分量模型的参数，通过仿真说明了其有效性。

简介：摘要目的比较差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)和深度学习模型在吸脂操作数据预测分析方面的应用价值。方法选取2019年1至9月中国医学科学院整形外科医院符合入选标准的行吸脂手术患者，使用基于光学追踪系统和力传感技术的吸脂操作记录系统，采集高年资整形外科医生吸脂手术初始250~400 s的操作数据，包括运动学和力学数据。经预处理后将采集数据分成一个吸脂往复循环为一组的数据。分别使用ARIMA模型和深度学习模型处理分析采集到的数据，建立吸脂操作预测模型。用Matlab 2017软件产生随机数随机抽取30对共计60组吸脂循环数据，计算每对数据的动态时间规整(DTW)值作为检验标准，然后分别计算基于ARIMA模型与深度学习模型的各30组预测数据与实际数据之间的DTW值，与检验标准对比，对2种模型的预测结果进行验证。应用Matlab 2017软件进行统计分析，2组比较用独立样本t检验，P<0.05为差异有统计学意义。结果共入组18例患者，均为女性，年龄23~49岁，平均36.6岁。吸脂部位分别为腹部、大腿、腰部。共获得16 800组吸脂循环数据。模型检验标准DTW值为0.048±0.028。ARIMA模型预测数据与实际数据之间的DTW值为0.660±0.577，与检验标准比较差异有统计学意义(P<0.05)。深度学习模型得出的DTW值为0.052±0.030，与检验标准比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论相比ARIMA模型，深度学习模型可以更准确地预测吸脂操作数据，能更好地适应不同情况的数据，并且具有更好的实时性。

简介：摘要目的探讨利用自回归滑动平均模型法（ARIMA）对宁波市奉化区人口出生率数据进行预测的可行性。方法利用R3.5.0软件对浙江省宁波市奉化区1983—2013年出生率数据拟合ARIMA模型，对模型参数与残差进行统计学分析，并利用拟合的模型对奉化区2014—2018年的出生率进行预测。结果拟合的模型为ARIMA(0,1,0)，模型的残差分析表明残差符合白噪声过程。2014—2018年出生率预测相对误差率最大的年份是2017年为23.40%，相对误差率最小的是2015年为3.25%。结论ARIMA(0,1,0)模型能较好地拟合奉化区出生率的时间变化趋势，可用于未来奉化区出生率的短期预测。

简介：用时间序列分析方法做预报，是气象预报中的重要方法之一。气象上观测资料随时间变化大多属非平稳的。所谓非平稳时间序列，表示其统计特征量随时间变化主要有三种表现形式。一种是序列平均值Xt随时间而变，表现为它的一个现实曲线在一条水平线的上下波动大：另一种是序列标准差St随时间变化。这表现为它的一个现实的曲线的波动幅度较大；第三种表现更为复杂，序列均值Xt和标准差St同时随时间而变，这表现为它的一个现实曲线上下波动大，同时波动幅度也大。对于上述三种非平稳序列，至今没有理想的处理办法。本文介绍差分模型方法，能在一定程度上消除均值随时间的变化，而后建立差分自回归模型。效果较好。

简介：目的了解杭州市上城区主要肠道传染病的流行特征,探讨应用为自回归积分滑动平均模型(ARIMA模型)预测其发病趋势的可行性和适用性。方法应用SPSS20.0对2007-2016年杭州市上城区主要肠道传染病月发病数据建立ARIMA模型,以2017年1~12月的数据进行模型的验证,并外推2018年的发病趋势。结果2007-2016年细菌性痢疾和其他感染性腹泻的发病趋势总体呈下降趋势。细菌性痢疾的预测模型为ARIMA(1,1,1)(1,1,0)12,其他感染性腹泻的预测模型为ARIMA(2,0,2)(1,1,1)12,拟合效果均较好。2018年杭州市上城区细菌性痢疾的发病有下降的趋势,其他感染性腹泻的发病有上升的趋势,但幅度不大。结论ARIMA模型对杭州市上城区主要肠道传染病的发病趋势有较好的预测效果,可提供科学的防控依据。

简介：目的：通过对海南省人均卫生费用的自回归移动平均（ARIMA）模型预测，为地方卫生行政部门的科学决策提供参考。方法：利用Eviews5.0统计软件对时间序列数据进行处理和分析，建立ARIMA模型进行预测和检验。结果：ARIMA（3，2，2）模型为海南省人均卫生费用提供了较好的预测，模型反映人均卫生费用呈现逐年增长的趋势。结论：人均卫生费用逐年增长，海南卫生行政部门应合理控制卫生费用增长。

简介：本文研究了含(α,c)型Fuzzy参数的回归预测模型,并将它推广为含此型参数的自回归情形.在确定参数时,不采用最小二乘法,而转化为求解—等价的规划问题,从而避免因参数不可微而引起的确麻烦。由此而建立的模型,将比经典模型包含更多的信息、

简介：空间自回归模型是空间计量经济学中处理空间相关性时常用的一类回归模型,本文主要考虑到自变量存在多重共线性时,空间自回归模型的参数应该如何估计。在主成分分析以及极大似然估计方法的基础之上,建立了一类针对模型未知参数的有偏估计,从而减少多重共线性对于模型求解的影响。本文引入数值模拟部分,说明了主成分估计方法对于处理多重共线性问题的有效性,同时引入波士顿房价数据实例,进一步验证了当多重共线性出现时,有偏估计结果较之极大似然估计更为合理。

简介：摘要本文采用滑动平均法对灰色预测的原始数列进行了改进，这样既增加了当年数据的权重，同时避免了数值的过度波动，能够有效的提高用电量预测的精度。

简介：在连续Gompertz模型基础上,导出了差分形式的Gompertz模型。通过对肿瘤生长数据的模拟,验证了差分形式的Gompertz模型对连续Gompertz模型具有良好的逼近效果;进一步,对其稳定性进行了研究,讨论了模型参数对平衡点稳定性的影响;最后,研究了一类基于差分形式的Gompertz模型的非线性动力系统的长期行为,数值模拟表明差分形式的Gompertz模型的长期行为对模型参数较为敏感。

简介：本文根据犯罪作用的机理,把犯罪现象看作是随机过程中的马尔柯夫过程。犯罪在各个年份中所产生的规模和水平,即立案数据,视为随机过程的一个实现,即随机过程的一个样本。为此提出了马尔柯夫过程的预测模型──自回归(AR)模型,作为犯罪的预测模型。本文介绍了自回归模型的形式,建立、识别、检验和怎样用于预测。自回归模型一旦确立,计算简单,并且能包含近期的诱发和控制犯罪的因素,预测结果较为准确。

简介：

简介：针对区域导航系统卫星轨道预报精度差、在轨卫星故障或者GEO卫星轨道机动后轨道快速恢复等问题,对独立时间同步体制下区域卫星导航系统的广域差分技术进行了深入研究,从非传统力学的角度提出了通过单历元广域差分进行星历误差改正的技术,完善了广域差分星历误差改正体制;并通过协方差矩阵分析了广域差分星历改正数误差传播规律,设计了控制误差传播放大的算法。模拟实验结果证明,在时间同步条件下可以通过发播等效钟差改正数、星历误差改正数实时地为服务区内用户提供高精度的卫星星历和卫星钟差改正参数。星历误差改正参数精度基本不受先验轨道、卫星钟差精度和观测数据累计时间长度的影响;在综合观测误差改正精度为2ns的情况下,可为系统实时提供平均精度优于5m的星历误差改正参数。

简介：文章选取中国的上证综合指数和美国标准普尔500指数在2015年1月2日至2016年12月31日的数据作为研究样本,利用向量自回归（VAR）模型的Johansen协整检验和Granger因果检验方法,对中国股市和美国股市的联动性进行了实证研究分析。结果显示,中美两国股市具有长期均衡的正相关关系。

简介：应用双向差分分析方法对青海地区5级以上地震、中国大陆西部、南北带及全国范围内发生的7级以上地震发生次数进行了计算，得到了该模型的理论预测结果；该方法对5．0级以上中强震的长趋势判定有一定的作用。

简介：对于存在测量误差的面板数据自回归模型，首先讨论了POLS（PoolingOLS）和LSDV（leastsquareofdummyvariable）估计存在向零的衰减偏差及其非一致性，其次对于混合自回归模型和个体固定效应自回归模型给出了工具变量应满足的条件。研究发现这时工具变量的选择是十分困难的。

简介：随着现代教育的不断发展,在高考中对于学生所学知识的应用能力考查比例更大.根据以往考生在物理高考中的问题,发现,虽然对滑动变阻器的考查已经有过多次了,但是每年还是会有大量的学生无法选择出正确的接线方式,最终选择失分.究其原因,目前学生对于滑动变阻器的认识还不够充分,虽然了解了限流与分压两种接线方式,但对于这两种接线方式的主要特点却也还认识不够全面.滑动变阻器是一种常见的仪器,在中学的教材中对它的理论不够充分,教师在讲解时也多以表面特点进行讲解.本文将会分别对两种接线方式进行介绍,通过特点分析,让学生能够对不同的接线方式的特点认识更加充分,从而在考查中能够做出正确的判断.

简介：研究了一类具有时滞的差分Lasota-Wazweska模型.首先利用差分不等式研究了该系统的一致持久性;其后通过构造适当的Lyapunov泛函得到了该系统全局吸引的充分性条件.例子和数值模拟说明了结果的可行性.