基于ARIMA模型的沈阳市月降水量时间序列分析被引量：4

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摘要介绍了自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)的原理和建模方法。根据沈阳市2005~2016年降雨量特征,建立了ARIMA(1,1,1)预测模型进行分析预测,为工农业生产和生态活动的适当调整提供了一定的科学依据。

作者张吉英

机构地区辽阳市水务事务服务中心

出处《内蒙古水利》 2019年第6期13-14,共2页 Inner Mongolia Water Resources

关键词 ARIMA模型统计分析降雨量时间序列

分类号 P333.1 [天文地球—水文科学]

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参考文献2

1吴孟泉,赵凯.基于ARIMA模型的2009年山东省手足口病疫情分析及预测[J].鲁东大学学报（自然科学版）,2011,27(1):71-75. 被引量：19
2张晓杰,张希良.时间序列分析模型在山东省粮食总产量预测中的应用[J].水土保持研究,2007,14(3):309-311. 被引量：20

二级参考文献17

1史其信,郑为中.道路网短期交通流预测方法比较[J].交通运输工程学报,2004,4(4):68-71. 被引量：49
2高雷,张蕾.基于市场周转率的股票市场收益预测[J].经济经纬,2004,21(6):127-128. 被引量：2
3石美娟.ARIMA模型在上海市全社会固定资产投资预测中的应用[J].数理统计与管理,2005,24(1):69-74. 被引量：55
4张莹,王强,陆祺玮,徐文立.露天矿一类时间参数的ARIMA模型预测[J].矿冶,2004,13(4):80-82. 被引量：4
5韦丽琴,徐勇勇,陈长生,王素华,赵若望,张玉娥,任忠和.ARIMA模型在交通事故预测中的应用[J].包头医学院学报,2004,20(4):287-288. 被引量：10
6李勇,吴宝亮,杨秀苔,但斌.基于乘积ARIMA模型的产品不确定性需求预测[J].系统工程与电子技术,2005,27(1):60-62. 被引量：16
7吴家兵,叶临湘,尤尔科.ARIMA模型在传染病发病率预测中的应用[J].数理医药学杂志,2007,20(1):90-92. 被引量：118
8G P E Box,G M Jenkins.Time Series Analysis:Forecasting and Control[M].San Francisco:San Francisco Press,1978.
9漆莉,李革,李勤.ARIMA模型在流行性感冒预测中的应用[J].第三军医大学学报,2007,29(3):267-269. 被引量：44
10严薇荣,徐勇,杨小兵,张惠娟,施侣元,周宜开.基于ARIMA-GRNN组合模型的传染病发病率预测[J].中国卫生统计,2008,25(1):82-83. 被引量：36

共引文献36

1崔景安,叶萌,宋国华,张艳.北京市手足口病的流行趋势预测[J].生物数学学报,2014,29(1):131-135. 被引量：5
2陈生,李夫明.差分自回归移动平均模型在中国粮食产量预测中的应用[J].粮食科技与经济,2011,36(3):14-17. 被引量：2
3董江水,诸英富.时间序列分析模型在江苏省河蟹总产量预测中的应用[J].金陵科技学院学报,2008,24(3):102-105. 被引量：5
4焦春义,吴建勇.南阳粮食总产量的灰色预测研究[J].高师理科学刊,2009,29(4):15-17. 被引量：1
5向昌盛,周子英,武丽娜.粮食产量预测的支持向量机模型研究[J].湖南农业大学学报（社会科学版）,2010,11(1):6-10. 被引量：29
6郭宇翔,熊黑钢,李宝富.新疆奇台县粮食生产影响因素与模拟预测研究[J].新疆农业科学,2010,47(5):1009-1017. 被引量：5
7栾光辉,刘春凤,李崎.啤酒产量的时间序列预测[J].啤酒科技,2011(5):30-31.
8陈荦,张幼宽,王长申.基于时间序列分析的辛安泉流量变化研究[J].水文地质工程地质,2012,39(1):19-23. 被引量：8
9Li Hong-ying,Hou Yan-lin,Zhou Yong-juan,Zhao Hui-ming.Crop Yield Forecasted Model Based on Time Series Techniques[J].Journal of Northeast Agricultural University(English Edition),2012,19(1):73-77.
10徐海涛,陈颖峰,唐智峰,陈剑杰.时间序列分析在其它感染性腹泻预测预警中的应用[J].中国卫生检验杂志,2012,22(12):2945-2947. 被引量：1

同被引文献67

1洪永淼,汪寿阳.大数据、机器学习与统计学:挑战与机遇[J].计量经济学报,2021(1):17-35. 被引量：55
2廖正品.中国塑料行业发展现状浅析[J].聚氯乙烯,2006,34(1):1-8. 被引量：5
3杨庆,王淑莹,杨岸明,郭建华,薄凤阳,彭永臻.基于三层网络的SBR法深度脱氮智能控制系统的中试研究[J].环境科学学报,2006,26(5):745-750. 被引量：3
4郑祚芳,张秀丽,曹鸿兴,谢庄,潘家华.用去趋势涨落分析研究北京气候的长程变化特征[J].地球物理学报,2007,50(2):420-424. 被引量：13
5廖正品.中国塑料制品行业发展趋势与市场分析[J].国外塑料,2008,26(4):22-30. 被引量：8
6廖正品.可持续发展中的中国塑料工业[J].国外塑料,2009,27(5):16-33. 被引量：10
7刘晓宏,金丕焕,陈启明.ARIMA模型中时间序列平稳性的统计检验方法及应用[J].中国卫生统计,1998,15(3):12-14. 被引量：32
8郭高轩,辛宝东,叶超,蔡向民,闵隆瑞.北京平原区第四纪地层分区探讨(Ⅰ)[J].城市地质,2009,4(3):13-16. 被引量：2
9朱慧明,黄超,虞克明,刘再华,赵锐.基于自回归移动平均过程的贝叶斯质量控制方法研究[J].湖南大学学报（自然科学版）,2010,37(5):83-87. 被引量：4
10赵凌,张健,陈涛.基于ARIMA的乘积季节模型在城市供水量预测中的应用[J].水资源与水工程学报,2011,22(1):58-62. 被引量：17

引证文献4

1董云程,周明,杜坤,卢慢,黄乐烽,杨佳莉.城市需水量预测方法与模型综述[J].软件导刊,2019,18(12):1-5. 被引量：10
2罗杰文,邓英尔.某平原区地下水位动态变化的ARIMA模型预测研究[J].地下水,2020,42(2):43-45. 被引量：2
3石韵.基于ARIMA时间序列模型的中国塑料制品产量预测研究[J].塑料科技,2020,48(3):115-118. 被引量：5
4皇甫小留,王晶瑞,龙鑫隆,黄瑞星.机器学习在水处理系统中的应用[J].给水排水,2022,48(11):153-165. 被引量：7

二级引证文献24

1张皓,许方晨,徐航,盛萌.基于粒子群算法及时间序列ARIMA模型的园区智能照明实现[J].企业科技与发展,2020(10):40-43.
2樊洲洋,曾彦欣.钦州市需水量预测模型研究[J].广东水利水电,2020(11):83-87. 被引量：2
3王晓蕾.煤矿开采矿井涌水量预测方法现状及发展趋势[J].科学技术与工程,2020,20(30):12255-12267. 被引量：32
4吕博.辽东暴雨洪水易发区河流测速垂线精简新算法的应用分析[J].水利技术监督,2020(6):260-266. 被引量：3
5路蕙宇,蔡晨蕊,刘晓东,刘书池,朱星宇.基于GM(1,1)对葫芦岛工业用电量预测[J].科技创新导报,2020,17(22):121-122.
6王润鑫,张静,李涛.时间序列在原油期货中的应用[J].福建电脑,2021,37(6):17-20. 被引量：1
7张志博.基于BP神经网络的柳州市需水量概率区间预测研究[J].人民珠江,2021,42(9):91-97. 被引量：2
8李唯特,陈宇,于忠清.基于小波分解的ABC-MGRU城市供水量预测模型[J].中国农村水利水电,2022(2):184-189. 被引量：1
9杨雅斌,张迎霜,杜海玲,黄伟,王晖.环境对改性塑料表面亲/疏水转变的作用机制[J].化工进展,2022,41(4):2140-2149.
10黄天意,周晋军,李雅君,李英杰.六种预测模型在北京市城市生态环境用水短期预测中的比较[J].水利水电技术（中英文）,2022,53(3):119-133. 被引量：6

1李倩倩,赵晓永,牟永敏.基于残差融合的时序数据离群点检测算法[J].科学技术与工程,2019,19(19):180-184. 被引量：1

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