基于时间序列模型ARIMA的校园供水管网暗漏检测研究

为了及时发现校园供水管网暗漏情况,减少水资源浪费和降低暗漏检测成本,在获取校园各区域水表数据的基础上,根据学校用水规律及特点,建立基于时间序列模型ARIMA的用水量预测模型,分析预测用水量与实际用水量之间的差异性,进而判断校园供水管网是否存在暗漏,构建校园供水管网暗漏检测模型。结果表明,基于时间序列模型ARIMA的校园供水管网暗漏检测模型判断正确率为80%,实际应用效果良好,可以作为校园供水管网暗漏检测的一种预警方法。此方法是基于水表数据的数据模型方法,省时省力省钱,并且可以拓展到其他场所使用。

基于时间序列模型的北京市院前急救出车车次预测分析

目的研究分析北京市院前急救出车车次,预测未来时间内的出车车次,以期为北京市院前急救建设及发展提供参考。方法采用描述性统计方学法分析北京市2018年—2022年院前急救出车车次基本情况;使用SPSS 26.0统计软件建立时间序列模型,运用“专家建模器”自动选择最优模型,对北京市2023年院前急救出车车次进行预测。结果北京市2018年—2022年院前急救出车车次逐年上升,2022年出车车次是2018年出车车次近2倍,每年出车车次最高、最低月份分别为12月、2月;时间序列模型自动选择最优模型为“温特斯加型”,模型拟合度R方为0.896,平稳R方为0.377,杨-博克斯Q(18)统计量的显著性P值为0.642,数据拟合效果良好;预测值与实际值平均绝对百分比误差(MAPE)为6.85%,模型的预测能力“优良”;较好预测了2023年院前急救出车车次。结论北京市院前急救出车车次呈逐年上升趋势,院前急救公共卫生服务能力有效提升;时间序列模型较好地拟合北京市院前急救出车车次变化趋势并进行预测,助力适时调配院前急救服务资源;推进北京市院前急救供给侧改革完善,赋予院前急救服务体系更高韧性。

基于时间序列模型建立松散回潮加水量内控标准

本文旨在通过构建基于时间序列模型的内控标准,以实现对卷烟生产松散回潮工序中加水量的精准控制。针对松散回潮过程中水介质质量守恒的特性,采用时间序列分析方法,结合滑动平均、加权滑动平均、指数平滑等多种技术手段,建立了加水量的动态预测与调整模型。该模型能够有效预测并控制出口烟叶的含水率,提高生产过程的稳定性和产品质量的一致性。研究不仅丰富了松散回潮工序加水量控制的理论体系,还为卷烟生产企业的实际操作提供了有力的技术支持。

基于季节性时间序列模型的西藏那曲牧草生长预测研究

为了保护西藏生态环境,了解牧草相关的生长情况,使用NASA提供的16天合成MODIS数据,以归一化植被指数(NDVI)作为牧草的生长覆盖特征指标,预测NDVI就可以更好地评估牧草的生长情况,以那曲市的NDVI为例,利用ARIMA和SARIMA模型进行预测,结果显示SARIMA模型有着良好精度预测,能够更好地评估牧草地生长情况。

基于时间序列模型的黄河水沙监测数据分析研究

黄河水沙通量的变化规律对沿黄流域的环境治理、气候变化和人民生活具有深远的影响。文章以黄河某水文站2016—2021年的水位、水流量与含沙量的实际监测数据为研究对象,对该水文站水沙通量的变化规律进行挖掘和分析;以此应用机器学习中的时间序列分析算法构建了一种可对黄河水沙通量趋势预测的时间序列模型SARIMAX,通过对模型的参数优化和显著性检验分析,确定了黄河水沙通量预测的最优时间序列模型SARIMAX(0,1,1,12),对该水文站未来两年的黄河水沙通量进行了分析预测,为黄河水文环境的保护和黄河水域“调水调沙”等工作提供准确的参考依据。

基于贝叶斯结构时间序列模型的海南省人口预测研究

通过分析2003—2022年的人口数据,深入了解海南省的人口现状,并预测常住人口总量。数据源于《海南省统计年鉴》,采用折线图、人口金字塔图等对海南省2003—2022年人口现状进行描述,并应用贝叶斯结构时间序列模型对未来三年的常住人口数进行预测。经过分析和预测,结果显示,贝叶斯结构时间序列模型的均方根误差为2.914、平均绝对百分比误差为0.002<10、决定系数为0.986。2023—2025年海南省常住人口总数分别为1042.34万人、1054.56万人、1066.76万人。说明贝叶斯结构时间序列模型应用于海南省常住人口预测的效果较好,海南省常住人口数量仍会持续缓慢上升。

基于时间序列模型的戈壁荒漠露天矿生态环境评价

矿区生态环境评价中常采用单景、多景遥感数据来进行评价,但这2种数据存在时间不一致性和评估不准确性的缺点。为实现矿区生态环境的准确监测,以戈壁荒漠露天矿及其周边环境为研究对象,采用CFmask算法+Tmask算法获取纯净像元反射率。经时间序列模型合成研究区年度遥感数据,采用压力-状态-响应模型对其进行长时间序列生态环境评价。结果表明:(1)基于时间序列模型预测的地表反射率值与对应局部区域的卫星观测地表反射率值差异较小且其真彩色影像视觉差异较小,非纯净像元位置处预测反射率与周边纯净像元地表反射率真彩色影像视觉差异较小。以2022年各波段纯净像元反射率观测值与预测值验证精度,结果显示观测值与预测值显著相关(相关系数均大于0.6)。实地考察数据与经时间序列预测数据得到的生态环境指数的相关性(R^(2)=0.450)优于单景生态指数(R^(2)=0.347)、多景生态指数(R^(2)=0.386)。(2)2013—2021年研究区整体生态环境较差,呈南高北低、西高东低的空间格局,且随着时间增加,南部生态环境退化较为严重。矿区内生态环境变化较矿区外生态环境变化稳定,矿区外生态环境退化较快。(3)生态差、生态中、生态优面积的年变化速率分别为0.005/a、0.002/a、-0.007/a。各生态等级状况随时间呈现景观破碎度减小、景观异质性减小、聚合度增加态势,生态优斑块流向生态中、生态差斑块,生态差等级逐渐成为研究区生态环境主要生态等级。矿区内各等级占比稳定,矿区外生态差占比逐年增加。在对研究区进行生态修复时应尽量避免在半阳坡方向种植作物,且在阴坡、半阴坡、阳坡、半阳坡方向种植作物时均应避免坡度大于17.5°。

基于lasso的时间序列模型定阶

关于时间序列模型系数估计和定阶问题,前人研究出了对于模型估计有最小二乘估计,逐步回归方法、定阶方法、遗传算法等。但是,这些算法有很多共同缺点,如当变量集较大时,估计误差较大,计算时间较长,不稳定等。为解决以上这些问题,1996年Tibshirani提出了Lasso方法,将模型参数合理地压缩。本研究将Lasso方法应用到BLUED数据集的六组数据上,通过与最小二乘估计进行比较,说明Lasso方法在选择数据时能够应用较少的时间选择出重要的变量特征,同时在分类精度上还能高于最小二乘方法。由此证明Lasso在时间序列建模问题上是一个简单有效的方法。

时间序列模型预测大气臭氧浓度

为了给大气污染防治预警预报提供参考,利用时间序列模型对大气臭氧浓度进行预测;以2020年1月1日至2020年12月31日期间366个烟台市区大气臭氧日均质量浓度作为研究数据,建立自回归移动平均模型,引入广义自回归条件异方差模型消除时间序列自回归条件异方差效应,最终构建自回归移动平均-广义自回归条件异方差时间序列模型,并对2021年1月烟台市区的大气臭氧日均浓度进行预测。结果表明,所构建的时间序列模型对大气臭氧浓度的短期预测值与实测值基本一致,但随着预测期数的增加,预测值与实测值的相对误差逐渐增大。

基于Prophet时间序列模型对碳排放的预测和等级划分

为了实现以经济内循环为主、国际国内双循环相互促进的新发展模式下的“双碳”目标,对碳排放作出及时预警和控制,采用Prophet时间序列模型(以开封市为例),利用1997—2017年的数据预测2018—2025年的碳排放量,并划分等级,针对不同等级作出警示和建议。

基于时间序列模型的基坑地表沉降预测分析

随着地铁建设的日新月异,地铁站深基坑降水工程是影响施工安全的关键环节,若降水不当可能会导致地表沉降和周围建筑物倾斜甚至坍塌。本文将对地铁站基坑开挖降水对周围地表影响进行分析,并结合某工程的实时监测数据,运用时间序列模型对基坑周围地表沉降进行模拟预测,结果表明预测值与监测值误差小于2.5%。因此,根据该预警结果可提前识别危险临界值,为地铁站基坑施工安全预警工作提供借鉴。

基于时间序列模型的Kafka系统智能化管理方法

区块链是分布式的数据存储系统,共识算法为区块链实现安全存储数据提供支撑和保障。Kafka作为共识算法中的一种,其高吞吐速率、低时延的特点受到青睐。但使用Kafka算法的系统接受大量交易时,易产生数据倾斜,即分布式系统的多节点结构中,大量数据集中在少数节点,导致系统资源被占用、性能下降。为解决上述问题,本文提出基于时间序列模型长短期记忆网络(LSTM)的智能优化方法。通过学习过往生产者接收到的交易量,预测下一时刻面临的交易量,动态调整生产者节点数量,减少数据集中在少数节点的情况。实验结果显示,本文方法可以将Kafka系统时延降低2~3倍,吞吐速率提升2~3倍,与优化前相比系统效率提升52.62%,比2种传统优化方法分别提升近3%和40%,能耗仅小幅提升,系统使用情况保持更加合理。

基于BP神经网络算法和时间序列模型的气温预测方法

基于2022年亚太杯数学建模竞赛中关于全球气候变化问题的第一问展开研究,使用BP神经网络算法和时间序列模型预测未来全球气温达到20℃的年限,并对预测结果进行检验,结果表明时间序列模型预测精度更高。

10年期国债收益率趋势的研判——基于宏观经济分析与时间序列模型预测

一、多因素叠加致10年期国债收益率维持低位震荡(一)经济内生增长动能不足2023年开年,随着疫情防控政策的优化调整,供需端迎来结构性的复苏,但受疫情扰动和地缘政治的影响,我国经济增长的动能呈现由外需向内需的驱动转换,而国内经济内生增长动能始终不足。一、二季度隐现出需求不足和预期不稳的内生动能脆弱性或将成为后续经济稳增长的掣肘。

基于时间序列模型的短期中国能源消费量预测研究

能源的使用与社会生产生活有着密切的联系,对此能源消费量的准确预测对于制定能源生产和消费规划以及保持中国经济健康、持续发展具有极其重要的理论与现实意义。本文采用ARIMA模型,利用中国1990~2019年的能源消费量进行时间序列建模,2020~2021年能源消费量数据进行测试。通过相关的检验和分析,疏系数ARIMA((5),2,1)模型的拟合效果较好,对比2020和2021年真实数据发现预测平均误差仅为0.835%,因此利用该模型对中国未来三年的能源消费量进行预测。预测结果表明,未来三年中国能源消费量仍然增加,但是增长速度放缓,符合中国当前低碳经济发展背景。

基于时间序列模型的动态零售环境下产品月销量预测——基于多个模型的比较分析

本研究旨在探讨如何在动态零售环境下有效地应用时间序列模型来预测产品的月销量。零售业的不断变化和不确定性使得销量预测变得至关重要。利用销售数据,进行数据分析和特征工程。研究包括不同类型的模型,如统计模型、机器学习模型和深度学习模型。实验结果以均方根任务(RMSE)为指标,分析各模型的预测效果。本研究揭示了动态零售环境中的时间序列模型的潜力,为员工提供更好的销量预测工具,从而提高竞争力和盈利能力。这项研究还提供了时间序列模型在其他领域的潜在应用的意见。

基于时间序列模型的长短期居民用电量分析

文章旨在基于时间序列分析方法对居民用电量进行长短期预测。通过收集和整理居民用电量的历史数据,并建立适当的时间序列模型,对用电量的趋势和季节性变化进行分析和预测。文章综合考虑用电量趋势和家电数量,并使用历史数据进行参数估计和模型选择,得到准确的长短期预测结果。研究结果表明,所建立的时间序列模型能够准确预测居民用电量的变化趋势。预测结果为电力供应部门提供了决策依据,帮助其合理安排能源供给,制订优化的电价政策,并提供可靠的电力服务。

基于时间序列模型的研究热点分析预测方法研究

文章提出一种基于时间序列模型的研究热点评价与预测方法。利用关键词词频排序、热点关键词群构建和时间序列模型分析等方法,对CNKI收录的以竞争情报为关键词的近10年期刊论文的关键词进行处理,分析梳理了近10年竞争情报领域的研究现状,运用关键词群分析、社会网络分析和时间序列模型分析预测其研究热点的发展趋势。最后将2015年作为预测目标进行预测,将预测结果与实际数据对比,实验结果证明该方法是可行有效的。

时间序列模型在肾综合征出血热发病率预测中的应用

目的探讨时间序列模型预测肾综合征出血热（HFRS）发病率的适用性。方法应用临沂市1982～1999年HFRS月发病率资料拟合HFRS月发病率预测模型。结果利用时间序列模型中的ARIMA模型预测山东省临沂市2000～2002年3年逐月发病率，2000年预测值的误差最小。结论ARIMA模型可用于预测HFRS月发病率，其短期预测精度较高。

基于多维时间序列模型的内燃机磨损状态预测研究

现有的油液光谱数据预测方法仅考虑单一数据内部前后间的联系,忽视不同种类数据间的相互影响。多维时间序列模型能够将多种元素光谱数据融合起来同时进行建模,利用所建模型对光谱数据进行预测,提高预报精度。通过内燃机台架实验获得多种元素的光谱数据,选择典型的磨损元素Fe和Al、污染元素Si以及添加剂元素Mg作为分析元素,通过分析找出相关性较大的元素,利用多维时间序列模型对其进行预报,从而对内燃机的磨损状态进行准确判断。结果表明,将多维时间序列模型引入油液光谱数据预报能对内燃机的磨损状态进行准确预测。