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基于小波分解和ARIMA-GARCH-GRU组合模型的制造业PMI预测
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作者 陆文星 任环宇 +1 位作者 梁昌勇 李克卿 《工业工程》 2024年第1期86-95,127,共11页
制造业采购经理人指数(PMI)是反映国家经济运行情况的重要指标,而传统预测模型对该类时序数据预测精度不高。针对制造业PMI指数的非线性、波动性和数据量少的特点,提出一种基于一维离散小波变换进行数据预处理的组合模型。时序数据经过... 制造业采购经理人指数(PMI)是反映国家经济运行情况的重要指标,而传统预测模型对该类时序数据预测精度不高。针对制造业PMI指数的非线性、波动性和数据量少的特点,提出一种基于一维离散小波变换进行数据预处理的组合模型。时序数据经过小波变换,由整合移动平均自回归–广义自回归条件异方差模型(ARIMA-GARCH)处理稳态低频数据,门控循环单元(GRU)处理波动性强的高频数据,将各频段预测结果进行融合得到最终预测结果。为验证模型有效性,选取一定数据量的PMI指数进行实验。结果表明,与其他常见模型对比,本文构建的组合模型具有较好的预测精度与性能,平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)分别达到0.00329、0.004162、0.65%。 展开更多
关键词 采购经理人指数(PMI) 小波分解 整合移动平均自回归模型(arima) 广义的自回归条件异方差模型(GARCH) 门控循环单元(GRU)
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时序模型ARIMA在数据分析中的应用 被引量:2
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作者 李玲玲 辛浩 《福建电脑》 2024年第4期25-29,共5页
时间序列是进行趋势分析的方法之一。随着大数据时代的到来,经济趋势、企业经营、市场预测和天气预测等常常需要进行预测和分析。本文对某知名化妆品公司2010年至2018年间的2122条股票数据,采用ARIMA模型进行趋势分析,预测未来的发展趋... 时间序列是进行趋势分析的方法之一。随着大数据时代的到来,经济趋势、企业经营、市场预测和天气预测等常常需要进行预测和分析。本文对某知名化妆品公司2010年至2018年间的2122条股票数据,采用ARIMA模型进行趋势分析,预测未来的发展趋势。通过模型的拟合与效果考核,所得到的结果说明了应用ARIMA模型对股票进行趋势分析时,可以取得较好的预测效果。 展开更多
关键词 时间序列 股票数据 预测模型 自回归积分滑动平均模型
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基于配对检验的ARIMA模型在我国甲肝发病数预测中的应用
3
作者 丁勇 张蓓蓓 吴静 《南京医科大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第10期1456-1461,共6页
目的:探讨基于配对检验的求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型在我国甲肝发病预测中的应用,提出时间序列模型预测效果评价的新思路与方法。方法:根据2004年1月—2021年12月我国甲肝传染病月发病数... 目的:探讨基于配对检验的求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型在我国甲肝发病预测中的应用,提出时间序列模型预测效果评价的新思路与方法。方法:根据2004年1月—2021年12月我国甲肝传染病月发病数建立ARIMA模型,对2022年1—8月的甲肝月发病数进行预测,通过配对t检验和误差分析评估该模型的预测效果。结果:配对t检验结果显示,ARIMA(1,1,0)(0,1,1)12模型预测的甲肝月发病数与实际月发病数差异无统计学意义(P>0.05),说明模型有较好的预测能力,预测结果的相对误差平均值为3.86%,标准差为3.25%。结论:ARIMA乘积季节模型能够较准确地预测我国甲肝的发病趋势;配对检验为时间序列模型预测效果的评价提供了客观评价依据,较好地解决了时间序列模型预测效果的评价问题。 展开更多
关键词 配对检验 甲型肝炎 arima乘积季节模型 预测
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基于EMD-PSO-ARIMA模型的农产品价格预测
4
作者 尚俊平 李文浩 +1 位作者 席磊 刘合兵 《湖北农业科学》 2024年第8期121-125,163,共6页
针对农产品价格数据的非线性特点,提出基于EMD-PSO-ARIMA模型的农产品价格预测模型。首先利用EMD算法消除价格数据的不平稳性,其次应用PSO算法优化ARIMA模型的滞后参数,并对原始数据分解后的序列进行预测,最后对多个预测值进行累加得到... 针对农产品价格数据的非线性特点,提出基于EMD-PSO-ARIMA模型的农产品价格预测模型。首先利用EMD算法消除价格数据的不平稳性,其次应用PSO算法优化ARIMA模型的滞后参数,并对原始数据分解后的序列进行预测,最后对多个预测值进行累加得到最终结果。以河南省某农贸市场2004年1月至2021年12月鳞茎类作物(以大蒜为例)、根茎类作物(以马铃薯为例)及叶菜类作物(以白菜为例)的价格数据为研究对象进行实证研究。对大蒜、马铃薯、白菜价格进行预测,EMD-PSO-ARIMA模型的RMSE分别为0.0295、0.0168、0.0669,MAE分别为0.0274、0.0189、0.0598,MAPE分别为0.32%、0.64%、2.54%;与ARIAM、PSO-ARIMA、EMD-ARIMA模型相比,EMD-PSO-ARIMA模型的3个评价指标均有不同程度的降低,模型预测精度最高。EMD-PSO-ARIMA模型能够有效对3种农产品的价格做出精准预测,在一定程度上提高了模型预测性能,能够为农业生产者、经营者、政府提供决策支持,维护农业市场的稳定。 展开更多
关键词 EMD-PSO-arima模型 农产品价格 预测
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基于LDA-ARIMA的我国智能手机关键技术主题识别与演化分析
5
作者 庞庆华 姚玉康 张丽娜 《情报工程》 2024年第3期49-62,共14页
[目的/意义]专利是技术能力的表现形式,包含关键技术主题信息。以智能手机专利数据为基础,提出关键技术主题的识别和演化分析方法,帮助企业获取行业内的技术信息,调整专利研究的成本与精力投入。[方法/过程]首先,选择专利数据库和高级... [目的/意义]专利是技术能力的表现形式,包含关键技术主题信息。以智能手机专利数据为基础,提出关键技术主题的识别和演化分析方法,帮助企业获取行业内的技术信息,调整专利研究的成本与精力投入。[方法/过程]首先,选择专利数据库和高级检索内容,下载和导出专利标题和摘要数据,并对数据进行去停用词和jieba分词等处理;其次,构建困惑度求解模型,确定最优主题数,再将已经分好词的文本导入LDA模型进行主题挖掘,得到每个技术主题下关键词语的分布;再次,将主题热度转化为时间序列,进行平稳性检测和白噪声检验,确定ARIMA模型参数后应用预测;最后,依据每个技术主题下提取的特征词确定关键技术主题并进行解读,通过时间序列预测结果对关键技术主题进行演化分析。[结果/结论]以智能手机为研究对象,成功识别出屏幕、电池与充电、生物识别系统等15个关键技术主题,挖掘出各主题不同的演化发展特征,根据演化趋势分析提出建议,验证了本文主题识别与演化分析方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 关键技术 主题识别 LDA模型 主题演化 arima模型 智能手机
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2017—2022年浙江省其他感染性腹泻病ARIMA模型预测精度分析
6
作者 茅蓉 向泽林 +1 位作者 王远航 陆许贞 《健康研究》 CAS 2024年第5期528-533,共6页
目的 比较分析2017—2022年浙江省其他感染性腹泻病自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型预测精度,探索更为精准的预测模型以指导传染病防控。方法 收集2011年4月—2022年12月的浙江省其他感染性腹泻... 目的 比较分析2017—2022年浙江省其他感染性腹泻病自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型预测精度,探索更为精准的预测模型以指导传染病防控。方法 收集2011年4月—2022年12月的浙江省其他感染性腹泻病发病率资料,将2011年4月—2021年的数据分为6个时间段,拟合优选出各数据段的最优ARIMA模型,分别对2017—2022年浙江省其他感染性腹泻病的发病率进行预测,以对应年度实际发病率验证模型,比较各数据段最优模型的年平均相对误差和月相对误差。结果 2011年4月—2022年12月,浙江省总计报告其他感染性腹泻病1 272 546例,年均发病率为186.97/10万。拟合的6个最优ARIMA模型对2017—2022年预测值与实际值的年平均相对误差分别为19.27%、28.59%、12.46%、77.87%、16.53%、40.21%,最小的月相对误差分别为0.69%、1.16%、0.57%、3.27%、0.45%、8.07%。结论 虽然ARIMA模型预测其他感染性腹泻病有时会存在较大误差,但短期预测仍可以为该病的早期精准防控提供参考依据。 展开更多
关键词 其他感染性腹泻病 arima模型 预测精度
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基于NAR-ARIMA组合模型的高速公路沥青路面破损状况预测
7
作者 李海莲 高雅丽 +1 位作者 江晶晶 司金忠 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期307-313,共7页
基于NAR神经网络模型和ARIMA传统时间序列预测模型,对高速公路沥青路面的破损状况进行预测,再分别通过最优加权法和残差优化法对两种预测模型进行组合,得到两种组合模型.对各单一模型和组合模型的精度和稳定性进行了比较分析.实例分析表... 基于NAR神经网络模型和ARIMA传统时间序列预测模型,对高速公路沥青路面的破损状况进行预测,再分别通过最优加权法和残差优化法对两种预测模型进行组合,得到两种组合模型.对各单一模型和组合模型的精度和稳定性进行了比较分析.实例分析表明,组合模型相较于单一模型的精度和稳定性均有所提升,NAR-ARIMA最优加权组合模型预测效果最佳.该组合模型所需样本量较小,且基于时间序列.由于采用历史数据作为影响因素代替指标,该组合模型计算速度快、精度高,适用于日常的预测工作,为后续合理的道路养护决策提供了重要的理论依据. 展开更多
关键词 道路工程 路面破损状况预测 arima模型 NAR神经网络模型 沥青路面
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基于ARIMA模型的校园能耗监测与分析系统的设计与实现
8
作者 杨韵芳 杨克松 《延边大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第3期61-69,共9页
设计了一种基于ARIMA模型(自回归移动平均)的校园能耗监测与分析系统,该系统主要由数据采集、数据存储、预测分析以及数据展示等功能模块组成.研究结果表明,该系统不仅可提升校园能源管理的自动化和智能化水平,而且还可有效提高校园能... 设计了一种基于ARIMA模型(自回归移动平均)的校园能耗监测与分析系统,该系统主要由数据采集、数据存储、预测分析以及数据展示等功能模块组成.研究结果表明,该系统不仅可提升校园能源管理的自动化和智能化水平,而且还可有效提高校园能耗的预测精确度,且优于其他的能耗管理系统;因此,该系统可为提高校园能源使用效率提供良好支持. 展开更多
关键词 arima模型 校园能耗 能耗管理系统 能耗监测
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基于ARIMA模型的黄土高原河谷城市生态足迹动态模拟及测算——以甘肃省兰州市为例
9
作者 虞文宝 《资源与产业》 2024年第1期133-140,共8页
为了从经济发展的角度探究生态足迹动态变化的成因,论文在测算黄土高原河谷城市——甘肃省兰州市2002—2014年人均生态足迹的发展轨迹的基础上,引入ARIMA模型,模拟预测了该市2015—2020年生态足迹变化趋势。研究结果显示:1)2002—2014年... 为了从经济发展的角度探究生态足迹动态变化的成因,论文在测算黄土高原河谷城市——甘肃省兰州市2002—2014年人均生态足迹的发展轨迹的基础上,引入ARIMA模型,模拟预测了该市2015—2020年生态足迹变化趋势。研究结果显示:1)2002—2014年,甘肃省兰州市人均生态足迹总体呈现上升态势,数值由2.70 hm^(2)增长至4.25 hm^(2),增幅达到1.57倍;2)从生态足迹增速看,2002—2014年人均生态足迹平均增速达到4.04%,同一时期兰州市地区生产总值平均增速为11.88%,较人均生态足迹增速高出7.84%,表明该地区经济发展的速度高于资源环境消耗的速度;3)2015—2020年甘肃省兰州市人均生态足迹仍然呈现上升态势,预测值分别达到4.48 hm^(2)、4.61 hm^(2)、4.75 hm^(2)、4.89 hm^(2)、5.02 hm^(2)和5.17 hm^(2),甘肃省兰州市生态赤字逐年增大,总生态足迹是城市土地利用总面积的19.59倍,说明经济发展与地区生态需求呈现较强正相关性,环境库兹涅茨曲线“拐点”并未出现,处于不可持续发展状态。基于以上分析结果提出了甘肃省兰州市降低生态足迹的具体路径:1)实施产业结构调整,降低生态赤字,提升经济发展质量和可持续发展能力;2)推动绿色发展,构建生态类型多样、布局合理、功能完善的自然生态系统和城乡一体的生态网络,提高生态环境容量。 展开更多
关键词 黄土高原 河谷城市 arima模型 生态足迹 动态模拟
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基于季节ARIMA模型对某三级综合性医院门诊量的预测研究
10
作者 陈文娟 林建潮 《中国医院统计》 2024年第3期185-188,共4页
目的 通过建立季节ARIMA模型,对浙江省某三级综合性医院门诊量进行预测,为医院合理配备门诊人力资源提供依据。方法 以2013年1—6月浙江省某医院门诊量数据为基线,利用SPSS软件构建季节ARIMA模型,对2023年7—12月的门诊量进行预测,通过... 目的 通过建立季节ARIMA模型,对浙江省某三级综合性医院门诊量进行预测,为医院合理配备门诊人力资源提供依据。方法 以2013年1—6月浙江省某医院门诊量数据为基线,利用SPSS软件构建季节ARIMA模型,对2023年7—12月的门诊量进行预测,通过对比门诊量实测值,评价季节ARIMA模型预测门诊人次的精度。结果 该综合性医院门诊量呈现逐年上升趋势,并呈现周期性波动的特征。拟合的最优季节ARIMA模型为ARIMA(0,1,1)(1,0,1)12,BIC(贝叶斯信息准则)为5.273,MAPE(平均绝对百分误差)为14.265,R2(模块决定系数)为0.408,总体相对误差为1.83%,预测结果良好。结论 季节ARIMA模型较好地模拟了该三级综合性医院门诊量在时间序列上的变化趋势,为该院门诊量的短期预测提供理论依据。 展开更多
关键词 季节arima 门诊人次 时间序列分析 预测模型
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基于ARIMA模型的甘肃省碳排放预测分析
11
作者 张巨峰 《山西大同大学学报(自然科学版)》 2024年第4期31-36,共6页
在“双碳”目标视域下,为了甘肃省如期实现“双碳”目标,给碳减排方案和措施的制定提供理论基础,基于2009—2022年年甘肃省碳排放数据,运用ARIMA模型对2023—2033年的甘肃省碳排放量、碳排放强度和人均碳排放量进行预测,通过数据学习训... 在“双碳”目标视域下,为了甘肃省如期实现“双碳”目标,给碳减排方案和措施的制定提供理论基础,基于2009—2022年年甘肃省碳排放数据,运用ARIMA模型对2023—2033年的甘肃省碳排放量、碳排放强度和人均碳排放量进行预测,通过数据学习训练,得出碳排放量预测的最佳模型为ARIMA(2,1,0),平均绝对百分比误差MAPE为0.016 2,碳排放强度预测的最佳模型为(0,1,0),平均绝对百分比误差MAPE为0.032 8,人均碳排放量的最佳预测模型为(1,1,0),平均绝对百分比误差MAPE为0.018 6,预测值均处于95%置信区间,预测的精度较高。研究结果表明:甘肃省未来的碳排放量和人均碳排放量均依然呈逐年上升趋势,碳排放强度逐年下降。根据预测的数据和趋势可知,甘肃省要想如期实现“双碳”目标,必须制定强有力的碳减排方案和措施,并以相关法律法规条文强制执行和落实。 展开更多
关键词 碳排放量 碳排放强度 arima模型
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改进GM(1,1)-ARIMA-LR模型天然气产量预测研究 被引量:1
12
作者 林文辉 杜彦炜 赵鹏 《西安工业大学学报》 CAS 2024年第1期32-40,共9页
为提高天然气产量在少样本情形下预测的准确性,基于对过去的预测误差进行学习的思想,加入自适应学习因子和组合学习因子以改进模型,构建包含GM(1,1)、ARIMA和LR的集成预测模型。该模型以平均误差百分比为评价指标,依据预测步长变化和过... 为提高天然气产量在少样本情形下预测的准确性,基于对过去的预测误差进行学习的思想,加入自适应学习因子和组合学习因子以改进模型,构建包含GM(1,1)、ARIMA和LR的集成预测模型。该模型以平均误差百分比为评价指标,依据预测步长变化和过去预测误差对单个模型分别进行动态调整,再建立目标规划模型对各模型进行动态加权。实证结果表明,改进GM(1,1)-ARIMA-LR模型能够更好地提取时间序列的长短时依赖关系,与其它的主流模型相比,其预测精度更高。对近5年的天然气产量进行一步、五步与八步预测,GM(1,1)-ARIMA-LR集成模型预测误差分别为1.187%、3.129%、9.855%。本文运用该模型对2023-2030年中国天然气产量进行预测。 展开更多
关键词 天然气产量 arima模型 灰色GM(1 1)模型 线性回归 多步预测
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基于SARIMAX-SVR的光伏发电功率预测 被引量:1
13
作者 周鑫 李燕 +1 位作者 曾永辉 石鹏程 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1-8,共8页
为提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于外生因素及季节性的差分自回归移动平均SARIMAX(seasonal autoregressive integrated moving average with exogenous factors)并结合优化支持向量回归SVR(support vector regression)的光伏发... 为提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于外生因素及季节性的差分自回归移动平均SARIMAX(seasonal autoregressive integrated moving average with exogenous factors)并结合优化支持向量回归SVR(support vector regression)的光伏发电功率预测方法。首先,采用相关性特征法聚类气象条件中关键气象因子,以消除数据冗余并降低ARIMAX模型的复杂性;其次,在ARIMAX模型中引入季节性因素,构建SARIMAX模型来捕捉数据的季节性变化;最后,使用SARIMAX模型的拟合残差其作为SVR模型的输入,进一步拟合数据的非线性。通过仿真算例分析表明,所提方法可显著提高光伏发电功率预测精度。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 差分自回归移动平均 季节性因子 支持向量回归
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基于ARIMA-PSO-LSTM的太阳能预测 被引量:1
14
作者 沈露露 黄晋浩 +1 位作者 花敏 周雯 《无线电通信技术》 北大核心 2024年第4期771-778,共8页
太阳能是新兴的可再生能源之一,可将其转化为电能以供无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)使用,对太阳能进行预测可以有效地利用能量,从而达到节省能源、维持网络持续稳定运行的目的。提出了一种新的组合预测模型来预测太阳... 太阳能是新兴的可再生能源之一,可将其转化为电能以供无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)使用,对太阳能进行预测可以有效地利用能量,从而达到节省能源、维持网络持续稳定运行的目的。提出了一种新的组合预测模型来预测太阳能辐照强度,其中改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法被引入寻找长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)神经网络模型的最优参数。选取自回归差分移动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average, ARIMA)模型来预测太阳辐照数据中的线性分量;采用PSO算法来优化LSTM神经网络模型的超参数,有助于提高模型预测的精度和鲁棒性;采用优化的LSTM神经网络模型来预测数据中的非线性分量;最后将两个模型的预测结果进行叠加。实验结果表明,新的组合模型比ARIMA、LSTM等模型,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 自回归差分移动平均模型 长短期记忆神经网络模型 粒子群优化算法 能量预测算法
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融合ARIMA模型和MCMC方法的非一致性设计洪水计算
15
作者 董立俊 董晓华 +3 位作者 马耀明 魏冲 喻丹 薄会娟 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期1-11,20,共12页
常规非一致性频率分析方法在选择协变量、建立统计参数与协变量的函数关系方面均存在主观性,且仅获得设计洪水估计值,不能同时进行不确定性分析。为改进上述不足,建立了ARIMA-MCMC模型,在贝叶斯MCMC方法抽样过程中考虑统计参数拟合期内... 常规非一致性频率分析方法在选择协变量、建立统计参数与协变量的函数关系方面均存在主观性,且仅获得设计洪水估计值,不能同时进行不确定性分析。为改进上述不足,建立了ARIMA-MCMC模型,在贝叶斯MCMC方法抽样过程中考虑统计参数拟合期内的时变性,进而对未来气候变化条件下的非一致性设计洪水频率分布模型参数进行抽样,基于参数后验分布进行设计洪水计算,并推求相应的置信区间。选取雅砻江流域小得石水文站作为分析对象,采用ARIMA-MCMC模型定量评估未来气候变化条件下小得石站设计洪水的变化情况。结果表明:基于ARIMA-MCMC方法的参数抽样收敛效果较好,3种情景下的模型统计量D均小于显著水平5%的临界值;除SSP2-4.5情景下P=0.1%和P=0.05%的设计值外,其他情况的设计最大日流量较历史期均明显增加,其中SSP1-2.6、SSP5-8.5情景下的增幅分别为7.1%~10.5%、13.9%~27.2%。本文建立的ARIMA-MCMC方法能够有效进行非一致性设计洪水频率分析。 展开更多
关键词 设计洪水 arima模型 贝叶斯MCMC方法 非一致性 不确定性 洪水频率分析
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基于ARIMA-LSTM混合模型对传染病的预测分析 被引量:2
16
作者 王瑞 李瑞沂 +2 位作者 曹沛根 冯和棠 黄猛 《现代信息科技》 2024年第1期116-120,共5页
传染病一直是科学研究的热点,利用科学的方法控制传染病的传播对整个国家乃至全世界具有举足轻重的作用。文章选取乙类传染病中新型冠状病毒感染数据作为研究对象,搜集了北京市2022年1月至2022年4月新冠感染累计确诊病例数,构成时间序列... 传染病一直是科学研究的热点,利用科学的方法控制传染病的传播对整个国家乃至全世界具有举足轻重的作用。文章选取乙类传染病中新型冠状病毒感染数据作为研究对象,搜集了北京市2022年1月至2022年4月新冠感染累计确诊病例数,构成时间序列,基于自回归移动平均模型(ARIMA)和长短期记忆神经网络(LSTM)的混合模型进行预测分析。结果表明,混合模型的预测结果与实际情况基本一致。 展开更多
关键词 时间序列 arima模型 LSTM模型 组合预测模型
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基于ARIMA与NNAR模型的甘肃省胰腺癌发病趋势预测
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作者 马晨哲 王霄 +2 位作者 杨波 郭继武 李玉民 《现代肿瘤医学》 CAS 2024年第11期2080-2084,共5页
目的:分析2013-2021年甘肃省胰腺癌发病趋势,并对2022-2026年胰腺癌发病趋势进行预测。方法:收集2013-2021年甘肃省胰腺癌发病数据,通过计算年度变化百分比(annual percentage change,APC)和平均年度变化百分比(average annual percenta... 目的:分析2013-2021年甘肃省胰腺癌发病趋势,并对2022-2026年胰腺癌发病趋势进行预测。方法:收集2013-2021年甘肃省胰腺癌发病数据,通过计算年度变化百分比(annual percentage change,APC)和平均年度变化百分比(average annual percentage change,AAPC)分析其变化趋势;构建自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和神经网络自回归(neural network autoregression,NNAR)模型,比较两种模型预测精度并预测2022-2026年胰腺癌发病趋势。结果:选择精度更佳的ARIMA模型预测得到2022-2026年甘肃省胰腺癌发病率分别为5.58/10万、6.01/10万、6.44/10万、6.88/10万、7.31/10万。甘肃省胰腺癌发病率在2022-2026年仍保持上升趋势。结论:2022-2026年甘肃省胰腺癌发病率呈现上升趋势,ARIMA模型预测发病趋势具有良好的精度,可以为进一步疾病防控工作提供重要参考依据。 展开更多
关键词 胰腺癌 发病趋势 预测 arima模型 NNAR模型
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基于ARIMA、GM(1,1)模型的高校ESI学科发展预测研究
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作者 柳佳彤 康榆晨 +1 位作者 秦丽岩 曹芳 《情报工程》 2024年第1期85-95,共11页
[目的/意义]学科建设是高校提升教育质量的关键环节,对科学研究起着重要的支撑作用。采用数学统计建模探索一种科学有效的方法,实现潜力学科入围ESI前1%的时间预测,对于机构学科发展规划有着重要指导意义。[方法/过程]基于ESI数据库,获... [目的/意义]学科建设是高校提升教育质量的关键环节,对科学研究起着重要的支撑作用。采用数学统计建模探索一种科学有效的方法,实现潜力学科入围ESI前1%的时间预测,对于机构学科发展规划有着重要指导意义。[方法/过程]基于ESI数据库,获取目标机构4个潜力学科的被引频次和ESI入围阈值,建立时间序列并创建预测模型:先引入转换系数来去除不同数据库的差异,使其可比,然后分别拟合GM(1,1)模型、ARIMA模型,预测目标学术机构学科被引频次和ESI入围阈值,找到目标机构学科被引频次赶上ESI入围阈值的时间,即预测的入围时间。通过采用平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)对模型的拟合预测效果进行评估和比较,根据MAPE、MAE和RMSE三个指标来评价模型拟合及预测效果,以此为学校的学科建设及长远发展规划提供参考依据。[局限]本研究仅局限于目标机构4个学科的数据,尚需获取其他机构、更多学科的数据进行模型预测效果验证。[结果/结论]ARIMA模型的拟合效果和预测效果优于GM(1,1)模型。目标机构的生物学与生物化学学科可能于近期入围ESI前1%;免疫学科有入围ESI前1%学科的潜力,但入围时间可能会稍微滞后;分子生物学与遗传学和神经科学与行为学学科,离入围还有较大差距。 展开更多
关键词 ESI Incites 潜力学科 灰色模型 arima模型
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2022—2030年湖南省卫生健康筹资及其构成变化趋势预测——基于ARIMA模型 被引量:2
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作者 岳铭坤 李凯 +2 位作者 蔡冬华 王灿 周良荣 《湖南中医药大学学报》 CAS 2024年第2期338-342,共5页
目的通过对2010—2021年湖南省卫生筹资总额(来源法)变化趋势及构成的分析,利用ARIMA模型对2022—2030年湖南省卫生健康筹资及其构成进行预测与分析,为湖南省乃至全国卫生健康发展宏观政策制定提供科学合理的数据支撑。方法基于ARIMA模... 目的通过对2010—2021年湖南省卫生筹资总额(来源法)变化趋势及构成的分析,利用ARIMA模型对2022—2030年湖南省卫生健康筹资及其构成进行预测与分析,为湖南省乃至全国卫生健康发展宏观政策制定提供科学合理的数据支撑。方法基于ARIMA模型,在对湖南省2010—2021年卫生筹资总额及其筹资构成进行训练、拟合的基础上,对未来九年湖南省卫生健康及其构成进行预测。结果截至2030年,湖南省卫生健康筹资规模将达到4943.65亿元,其中,政府卫生筹资1334.37亿元,占26.99%;社会卫生筹资2350.21亿元,占47.54%;个人现金卫生筹资1278.76亿元,占25.87%。筹资结构中,相对全国平均水平呈现“一低两高”,即政府卫生筹资占比(28.71%)低于全国均值、社会卫生筹资和个人现金筹资占比(45.80%、25.49%)高于全国均值。结论持续加大政府投入力度,使其投入增幅超过全社会卫生健康筹资增幅;进一步优化社会资本筹资环境,持续保障社会卫生筹资力度;有效控制医疗费用不合理增长,降低居民个人疾病经济负担等,才能进一步优化卫生筹资结构,推动医药卫生体制改革和卫生健康事业高质量发展。 展开更多
关键词 卫生健康筹资 变化趋势 筹资结构 预测 arima模型
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基于ARIMA模型的海南省流感样病例发病趋势预测研究
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作者 李乔君 王南来 +4 位作者 李卫霞 殷大鹏 靳妍 邱丽 鲁英 《新疆医科大学学报》 CAS 2024年第11期1533-1538,共6页
目的应用自回归积分移动平均模型(ARIMA)对海南省流感样病例就诊百分比(ILI%)情况进行预测,以期为流感预防控制措施的制定和卫生资源的合理分配提供科学依据。方法收集2015-2019年海南省6家国家级哨点监测医院的流感样病例每周的数据,使... 目的应用自回归积分移动平均模型(ARIMA)对海南省流感样病例就诊百分比(ILI%)情况进行预测,以期为流感预防控制措施的制定和卫生资源的合理分配提供科学依据。方法收集2015-2019年海南省6家国家级哨点监测医院的流感样病例每周的数据,使用R软件基于2015年第1周-2019年第26周的流感样病例就诊百分比(ILI%)建立ARIMA模型,并用2019年第27周-第52周的数据作为验证集,对模型的预测能力进行评估和验证。结果海南省6家国家监测哨点医院累计报告门急诊就诊病例总数为6244159例,其中流感样病例数为188143例,流感样病例就诊百分比(ILI%)为3.01%。最优预测模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)52模型,该模型的赤池信息量准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)分别为264.10、273.69,提示该模型拟合较好。运用该模型预测2019年第27周-第52周的ILI%,实际值均落在预测值的95%置信区间范围内。结论ARIMA(0,1,1)(0,1,1)52模型对海南省流感样病例就诊百分比的拟合效果较好,可用于海南省流感的短期预测和动态分析,具有较好预测、预警价值。 展开更多
关键词 arima模型 流感样病例 预测
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