简介：Man-madeforest,whichistheforestecosystemofrehabilitationandreconstruction,playsasignificantroleintheprovisionofforestproductsandimprovementtheecologicalenvironment.Inthispaper,weestablishedtheAR(5)modeltopredictChina'sforestareafrom2009to2015.Thisstudyshowstheslowgrowthofthenationalplantationareatrendwithsomefluctuations,buttheoverallgrowthrateisnotlarge.WeproposedthatononehandChinashouldcontinuetoincreasetheplantationarea,ont...

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简介：了解农资产品市场价格变化规律，预测农资产品市场价格变化趋势，将有利于正确引导农资产品流通和农业生产，实现农资产品区域供求平衡，并为政府和农户提供结构调整的依据。针对农资产品价格这一重要问题，本文以全国尿素零售价格为例，构建非平稳时间序列ARIMA（p，d，q）模型，描述并预测化肥零售价格的动态变化。结果表明ARlMA（0，2，1）模型能很好地模拟并预测化肥零售价格趋势，为农资产品市场信息的准确预测提供重要方法。

简介：ThispapereonsidersanARIMA（p,d,q）medel.Amethodforestimatingtheorderdandtestingthehypothesis:d=d0isgiven.Theasymptoticpropertiesoftheestimatorhavebeendiscussed.

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简介：Equivalentsourcelayer(ESL)imagingisanimportantkindofhigh-resolutionelectroencephalogram(EEG)imaging.Itconsistsoftwocategories:equivalentdipolelayer(EDL)andequivalentchargelayer(ECL).Bothofthemareassumedtobelocatedonornearthecorticalsurfaceandhavebeenproposedashigh-resolutionimagingmodalitiesorasintermediatestepstoestimatetheepicorticalpotential.Here,EDLandECLbasedonarealisticheadmodelarepresented,bothsimulationsandrealdataexperimentaredonetocomparethesetwomodels.TheresultsshowthatECLcanprovidehigherspatialresolutionaboutsourcelocationthanEDLdoes.

简介：电信运营商通过分析各个时间段、各个具体区域、热点区域的历史话务数据，能够对未来一段时间的话务量进行预测，从而提供面向运营商管理层的决策支持。因此，采用合适的方法对话务量进行准确预测，无论对于话务短期均衡，还是对于网络规划都有一定的帮助。本文将短期预测的代表方法——自回归求和滑动平均（AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel，简称ARIMA）模型应用于话务分析，并与往常使用的指数拟合趋势线方法进行对比，实验结果表明ARIMA预测精度较高。

简介：该文对我国1978-2013年的GDP数据进行了分析,建立了ARIMA模型,对我国GDP时间序列数据进行了模拟。通过对GDP数据的平稳性检验、模型参数识别与检验,建立了ARIMA（2,1,6）模型,结果显示该模型的预测误差较小,能够较好地预测我国的GDP,最后使用ARIMA模型对我国2007-2013年的GDP总量进行了拟合,以期为我国经济发展的战略规划和决策提供参考和依据。

简介：摘要本文利用Intervention-ARIMA模型对河北省FDI（外商直接投资额）(1994-2009年)时间序列进行了动态拟合，重点考虑了1997年中期爆发的亚洲金融危机对河北省FDI的干预影响，取得了较好的拟合效果，并预测了河北省未来几年的招商引资情况的发展趋势。通过分析得出未来几年河北省的引资状况发展良好，而如何有效的利用则成为不容回避的问题。

简介：桥梁监测序列是典型的非平稳时间序列,需要进行一些处理将非平稳序列平稳化后再拟合ARMA模型。将监测数据平稳化后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型即为ARIMA模型。以玉峰大桥为例,介绍了季节ARIMA模型的建模思路与总体流程,模拟了检测序列的变化趋势。以季节ARIMA模型为预测模型作为结构的退化模型,对测点进行退化趋势模拟与退化临界时刻预测。结果显示ARIMA模型对序列的拟合效果良好,可以用于桥梁监测序列的预测,其对退化临界时刻的预测可以从整体上掌握桥梁的整体退化趋势和极限使用寿命。

简介：摘要物资需求预测对于物资储备和管理决策具有重要意义。本文基于ARIMA时间序列模型对电网公司资产管理系统中的物资领用大数据进行挖掘，建立电网物资需求预测模型，并验证模型正确性，该模型可以为电网公司做出合理的物资储备管理决策提供支撑。

简介：摘 要：党的二十大进一步深化了对习近平生态文明思想的理解和认识，积极探索使经济增长和可持续发展相辅相成的高质量发展路径。面临环境严重破坏、资源和能源有限的现实问题，基于中国当前经济发展状况，中国应当找到适合自己的绿色经济发展路径，从而实现中国调整产业结构和转变经济发展方式的目的。作为世界上最大的碳排放权主体，中国已向全世界郑重宣布实现“双碳”的奋斗目标。为了达成这一目标，中国碳交易市场已于2021年7月16日正式开放。全文也将以此为契机，尝试运用ARIMA模型对全国碳排放交易市场的碳配额价格进行分析，得出未来一段时间的碳配额价格将持续平稳，也可帮助各个能源企业和碳金融资产投资者做出更加灵活、科学的决策。

简介：摘 要：党的二十大进一步深化了对习近平生态文明思想的理解和认识，积极探索使经济增长和可持续发展相辅相成的高质量发展路径。面临环境严重破坏、资源和能源有限的现实问题，基于中国当前经济发展状况，中国应当找到适合自己的绿色经济发展路径，从而实现中国调整产业结构和转变经济发展方式的目的。作为世界上最大的碳排放权主体，中国已向全世界郑重宣布实现“双碳”的奋斗目标。为了达成这一目标，中国碳交易市场已于2021年7月16日正式开放。全文也将以此为契机，尝试运用ARIMA模型对全国碳排放交易市场的碳配额价格进行分析，得出未来一段时间的碳配额价格将持续平稳，也可帮助各个能源企业和碳金融资产投资者做出更加灵活、科学的决策。

简介：摘要：本文针对电子产品制造企业面临的问题，基于多品种小批量的物料生产现状，由于事先无法知道物料的实际需求量现状，运用了时间序列模型对于其未来生产流程进行预测分析。本研究选择 6 种应当重点关注的物料（包括频数、数量、趋势和销售单价），建立物料需求的周预测模型并利用历史数据对预测模型进行评价。实证结果表明预测效果较好，能够为企业合理生产提供参考建议。

简介：摘要：水泥价格预测在其相关生产及贸易领域具有重要意义。通过对山东省P.O 42.5散装水泥月均价的历史数据进行收集处理，来建立ARIMA模型，实现对价格未来走势的预测。结果表明，ARIMA(2,0,0)能较好的拟合水泥价格的走势，并能很好的预测向后两期的价格数据，为研究水泥市场价格变动提供了重要方法。

简介：进入新世纪我国农村经济有了很大的发展，农民生活水平有了较大的提高。但上世纪80年代以来，我国农民人均纯收入增长幅度明显地不稳定，农民人均纯收入增幅由1980年19．04％上升到1994年的32．49％，然后又下降到2000年的1．95％，2000年以后农民的人均纯收入的增幅有了一定的提高，但总体来说还是比较缓慢，从2001年到2007年有增有减，最高增幅是2007年的15．43％，最低的是2002年的4．61％。农民增收困难已成为新世纪之初我国农业和农村工作中的突出问题。本文结合我国历史实际农民人均纯收入数据，利用时间序列预测模型预测我国农民改革开放以来的增长率，并做出趋势分析，从而为我国今后“三农”问题乃至整个经济社会发展全局问题的研究提供量化指标依据：

简介：摘要院通过统计分析产业集群月产出量数列平稳性，运用时间序列分析方法，建立产业集群ARIMA模型，预测在某一时间点的产业集群产出情况，为生态园产业链稳定性建设提供理论依据。通过实际数据研究，运用EViews软件，验证产业集群ARIMA模型可行性。为解决产业集群稳定性预测中“外部扰动”因素对稳定性的影响，提供了理论途径。为产业集群建设稳定持续的发展提供了科学有效的理论方法。