基于ARMA模型的农产品供应链成本优化研究

近年来,在乡村振兴战略背景下,农产品流通逐渐呈现出“农村电商”新业态。农产品供应链作为连接农户、电商平台和消费者的桥梁,在农村电商发展过程中扮演着重要角色。随着农村电商的快速发展,农户生产积极性提高,农产品产量显著增加,但与此同时农产品供应链成本结构也发生了显著变化。为优化农产品供应链成本,提高农户生产积极性,本文以农村电商模式下农产品供应链为研究对象,以ARMA模型为基础,通过构建农产品供应链成本结构方程模型,发现当前农产品供应链成本结构具有非对称性和非线性的特征。文章首先从农户生产积极性和农村电商发展两个方面,分析了农村电商发展对农产品供应链成本结构的影响;其次通过引入ARMA模型对影响因素进行分析,发现当前农产品供应链成本结构存在非对称性特征,并从农户生产积极性、农村电商发展水平和农村物流体系等方面提出了优化路径;最后,基于优化路径提出了政策建议。

基于ARMA和GRU的数据权重负载预测

文章将小波分解与自回归滑动平均模型(ARMA)和门控循环单元(GRU)结合起来,用于预测接下来几个时间间隔内的用户负载。为了降低数据中随机因素对模型的影响,对数据进行了加权处理。该方法首先通过Savitzky-Golay滤波对时间序列进行平滑处理,然后利用小波分解将平滑后的时间序列分解为2个分量。

基于ARMA过滤器的时空图卷积网络短时交通流预测

针对大多数现有的时空融合图卷积网络模型在分析交通流数据所采用的过滤器提取空间特征时,可能会导致网络节点特征过于平滑从而丢失原始信息、计算量大等问题,将一种能有效逼近任何所需响应的基于自回归移动平均(ARMA)过滤器的图卷积网络与门控循环单元(GRU)相融合,提出一种基于ARMA过滤器的时空图卷积网络短时交通流预测模型。在该模型中,采用GRU提取交通流数据的时间特征;利用基于ARMA过滤器的图卷积网络提取空间特征;通过平均池化层得到预测结果。在美国加州高速公路公开数据集PeMS04、PeMS07和PeMS08上进行了实验。结果表明,相比于切比雪夫多项式等传统的过滤器,ARMA过滤器能够更好地捕获交通流数据中的空间特征且能有效提升计算效率,在三组数据集上相比于GRU、DCRNN、T-GCN、ASTGCN和MSTGCN等基准模型,新模型的平均绝对误差指标平均降低了26.28%、28.25%、39.59%、26.24%和19.07%,训练时间平均降低了26.54%、95.00%、78.87%、93.58%和89.03%。

基于ARMA模型的城乡居民收入差距预测分析--以安徽省为例

ARMA模型是当前普遍应用的时间序列建模方法之一。选取安徽省1980—2020年的城乡居民收入差距数据为样本,借助EVIEWS9.0软件,针对绝对收入差距与相对收入差距先后构建ARIMA((1,4),1,0)与ARMA(1,3)模型,两个模型的样本内静态预测结果均较好。分别利用所建立的两个模型,样本外动态预测2021—2023年安徽省城乡居民绝对收入差距依次为23756.7元、24846.8元与26094.6元,相对收入差距依次为2.563078元、2.563116元与2.563147元,以期为相关部门制定政策提供数据支持。

基于ARMA模型的海洋磁力测量数据小波去噪方法研究

海洋磁力测量是指通过安置在海底质子旋进磁力仪来直接测量地磁场,这样在海洋表面和海底同时测量,就可以得到地磁场的垂直梯度。但处理海洋磁力测量数据时不仅需要消耗大量时间,并且分块处理拼图还会导致精确度较低。为了实现对海洋地质层参数的准确测量,提出基于ARMA模型的海洋磁力测量数据小波去噪方法。构建海洋磁力测量数据的小波降噪和滤波检测模型,通过对海洋磁力测量数据的类型化分类识别,进行多波束的信息分割,实现对海洋磁力测量数据的自动滤波降噪,使得输出数据更清晰、自然。测试结果表明,使用ARMA模型后,输出数据的信噪比较之前提升了33.6632 dB,海洋磁力测量数据去噪效果好。通过ARMA模型对海洋磁力数据进行去噪,有助于达到更精确的海洋磁力测量数据,为研究地磁场及其变化、海洋地质构造、矿产预测和国防建设提供了重要支持。

基于时间序列ARMA模型的拱桥施工变形预测

为了促进时间序列分析方法在桥梁施工监测中的应用,利用时间序列ARMA模型对某特大桥主桥施工监控过程中主拱肋控制点变形数据进行分析,预测了后续主拱肋施工阶段的变形情况,并与实测数据进行比较。结果表明,时间序列ARMA模型在桥梁施工中预测拱肋变形具有较高的精度和可靠性,为桥梁施工的控制和监测提供了有效的手段。该研究成果说明时间序列分析方法可大大地改善参数的估计精度,提高模型的预测效果。

基于ARMA模型的隧道变形预测及参数估计分析

以北京市海淀区某地铁站一体化棚户区改造项目为例,运用ARMA模型对高层建筑盖挖逆作法施工过程中邻近既有地铁隧道变形进行预测。以既有地铁隧道沉降实时监测数据为原始数据集,对原始数据集进行适当插补处理后,通过极大似然估计法对模型进行参数估计,给出了模型关键参数,构建了合理的预测模型。将模型预测结果与实测数据进行对比,显示预测结果与实测数据变化趋势高度吻合,充分验证了预测模型的可行性、有效性与稳定性。

中国物流业景气指数预测——基于ARMA模型

中国物流业景气指数(LPI)是2013年3月5日由中国物流信息中心和中国物流与采购联合会发布的一项指数,它的调查采用PPS(容量比例概率抽样法)抽样方法,按照各个物流行业对物流业主营业务收入的贡献度,确定这些行业各自的样本数。通过对新订单、业务总量、设备利用率、库存周转次数、从业人员这五项指数进行加权,合成一个合成指数,再将其与新订单、业务总量、设备利用率、库存周转次数、从业人员等12个分项指数一起构成中国物流业景气指数。LPI从总体上反映了我国物流业经济发展的变化情况,它以50%为分界点来区分经济的强弱,物流业经济在LPI> 50%时扩张,在LPI <50%时收缩。

基于SAX-ARMA模型混合模型的企业排污用电监测

随着社会的快速发展和工业化进程的加速,环境污染问题日益凸显,加强环境监管与治理成为刻不容缓的任务。为了有效地控制企业排污,提高环境质量,利用电力数据易获取、数据量大等特点,通过多种算法研究,使得企业排污用电预测更精准,实现企业排污用电的精确监测。文章旨在利用企业排污用电数据,结合ARMA算法和SAX算法的优势,构建SAX-ARMA混合模型,对企业排污用电进行监测预警。实例分析选取特定区域的排污企业用电数据作为研究对象,将预测结果与实际数据进行对比,并与设定的阈值进行对比,展示了该方法在实际应用中的效果和可行性,实现排污企业的短期排污数据预测,从而加强对重点企业污染防治的联防联控。通过对比分析ARMA模型和SAX-ARMA混合模型的预测结果,和模型的评估指标的值,发现SAX-ARMA混合模型比ARMA模型的预测值和真实值的重合程度更高,且SAX-ARMA混合模型的RMSE和MAPE的值比ARMA模型分别低0.151和3.304,综上所述SAX-ARMA混合模型更适合文章的研究内容。

基于ARMA-GARCH模型的中证绿色债券指数预测

文章选取了中证绿色债券指数2018年11月1日至2023年12月29日的日收盘价,通过Eviews10.0建立ARMA-GARCH模型预测其时间序列变化趋势并得出相应的结论,其实证结果表明:ARMA-GARCH模型可以有效地应用于绿色债券市场预测未来走势,其中静态预测结果优于动态预测,未来一定时间内绿色债券指数收盘价总体呈现向上增长趋势。这对投资者降低投资风险、挖掘投资机遇具有重要意义,便于投资者更好地制定投资策略,控制风险,进而获得更高的收益。

基于ARMA-MOMEDA的电机轴承复合故障诊断研究

由于电机工作时背景噪声过大,当其轴承发生微弱故障时不能被准确检测,而电机在持续运转过程中极可能对其余轴承造成应力冲击从而造成更大的损失,为此提出了基于最优最小熵反褶积方法(MOMEDA)和自回归滑动平均模型(ARMA)的轴承复合故障诊断方法。首先通过ARMA对原始振动信号进行平滑处理,消除背景噪声对振动信号的干扰,并通过不同信噪比情况下的仿真信号来验证其降噪性能,然后通过MOMEDA对平滑后信号中的复合故障特征信息进行提取,最后通过实验验证了该方法的可行性。

基于ARMA模型的湖南基层卫生技术人才规模需求预测

目的探究湖南省基层卫生技术专业人才总体规模需求并预测未来发展趋势。方法基于2010—2022年湖南省基层卫生技术专业人才现有规模存量,应用ARMA模型建模思路与预测基本原理,利用Eviews 12软件科学预测。结果2023—2025年湖南省基层卫生技术专业人才总体规模快速增长,2025年将达到188172人。结论湖南省乡村医生本土化培养依然存在不足,相对于湖南现有基层医疗卫生机构中的村卫生室专业技术人才需求规模而言,培养规模远无法满足人才需要。建议继续加强财政投入力度,进一步改善基层医疗卫生工作环境;灵活用人制度,多方协同夯实人才流失防火墙;持续推进乡村医生本土化培养,扩大培养规模与辐射范围应是有效途径。

基于ARMA-SSESM组合模型的危险品道路运输泄漏事故预测研究

为了预测危险品道路运输泄漏事故数量,以2013—2020年危险品道路运输泄漏月度事故为基础,运用时间序列理论建立自回归滑动平均(ARMA)预测模型和简单季节指数平滑法(SSESM)预测模型以及组合预测模型,对2021年1月—2021年6月的危险品道路运输泄漏事故数量进行预测,并对3种模型的预测精度进行比较。研究结果表明:组合预测模型的预测精度最佳,能够有效拟合时间序列的整体趋势。研究结果可为危险品道路运输泄漏事故预防工作提供参考。

基于ARMA模型磁暴抑制的地震TEC异常分析

地震孕育的过程中会影响电离层的粒子浓度(TEC),因此可以通过TEC数据分析地震异常信息,但是TEC数据相较地震事件受太阳活动影响更大,所以以往的研究通常只能选择太阳活动较为平静的时期。受磁暴影响TEC数据无法正常反应2021年云南大理州等地的地震异常信息,因此抑制磁暴干扰就显得格外重要。在滑动四分位法的基础上提出一种基于ARMA模型的TEC数据磁暴抑制方法,通过重新拟合磁暴发生前后的TEC数据,从而代替原始数据进行分析,在一定程度上降低磁暴对地震的信息的影响,然后提出一种地震特征及其相关性的模型对TEC异常和地震事件的相关性程度进行分析。基于IGS数据分析中心提供的全球电离层电子浓度数据,分别对2021年云南大理州漾濞县6.4级地震和青海果洛州玛多县7.4级地震进行仿真分析,分别使用传统的滑动四分位法和滑动窗口法,并通过提出的相关性模型对磁暴抑制前后的特征和事件相关性结果进行对比,结果表明去除磁暴后的特征与地震相关性增加约13-18%。

基于ARMA-GARCH簇模型的碳配额价格波动特征研究

在“双碳”目标指引下,我国碳市场正处于从区域试点迈向全国统一的关键时期,如何实现地方衔接全国碳市场已经成为亟待解决的问题。以北京、上海、广东、湖北、天津和全国6个碳交易市场的碳价为研究对象,通过建立ARMA-GARCH簇模型对碳价波动问题进行量化分析。研究结果发现,6个碳市场的碳价受前期交易的影响较为显著、价格波动具有集群效应以及存在非对称性冲击效应,为此提出丰富交易主体、交易产品和完善市场定价机制的相关建议。

ARMA模型在预测全球平均温度情况中的应用

基于全球平均温度的动态数据,对全球平均气温情况进行了统计分析,首先,运用时间序列分析的方法,对历史数据进行预处理并建立ARMA(p,q)模型,其次,应用历史数据进行验证,并分析了预测精度。结果表明,所建的模型能很好地预测短期内气温变化情况,拟合模型符合发展趋势,为研究气象预测等问题提供理论依据。

基于ARMA模型河北省羊肉产量分析与预测

河北省处于华北平原,区位优势优越,自然资源优良,具备优异的养羊条件,2022年河北省农业农村厅提出15个优势特色产业集群,其中针对于肉羊产业集群提出专业推进方案,在11个产业集群县、6个产业园区实施各具特色的实施方案,强化6个羊肉品牌,推动河北省肉羊产业进一步发展壮大,因此河北的肉羊产业、羊肉生产与消费对河北的社会与经济均产生了重大影响。

基于WT-BiLSTM-ARMA模型的PM2.5浓度预测研究

针对PM2.5浓度预测问题,提出一种基于小波变换的模型。在北京市六个大气污染监测站测得的PM2.5浓度数据上,运用小波分解算法对原始数据序列进行特征提取,使用BiLSTM对高频序列进行预测,同时使用ARMA对低频序列进行预测,最后将各个子序列的预测值进行小波重构得到最终预测结果。实验结果表明,相较于传统单一模型和组合模型,该模型的性能和预测精度均有提高。

混合BP网络与ARMA算法的房屋造价预测方法研究

研究为解决房屋造价预测难以适应外界变化并形成精准预测结果的问题,将BP神经网络算法进行改进,将输入层、隐含层、输出层之间的权值区间设计为灰数区间,并与ARMA模型相结合,利用BP神经网络解决造价预测中的非线性问题,利用ARMA模型解决造价预测中的线性问题,形成ARMA-BP模型,并对其进行性能检验和实证分析。结果显示ARMA-BP模型的单方造价误差百分比为0.0001%,单工日人工消耗误差百分比为1.3995%,钢材消耗量误差百分比为0.5238%,水泥消耗量误差百分比为0.0623%,预测准确率最高。由此可见研究设计的ARMA-BP模型能有效对房屋工程造价进行预测,并且形成更为高效精准的预测结果,具有一定实际应用意义。

基于ARMA模型的湖北省农村居民消费价格指数预测

本文通过建立ARMA模型,对2021—2022年湖北省农村居民消费价格指数进行预测,结果显示2021—2022年湖北省农村CPI将处于一个发展速度相对稳定和较低水平的状态。同时,通过对湖北省农村居民消费特征进行分析,结合湖北省人口结构老龄化程度在加深的趋势,可以看出虽然整体消费水平有所提升,疫情对居民的消费产生了一定的影响,但居民消费结构也在发生变化,因此建议相关部门在进行宏观调控及实施相关政策时,需更加注重制定对农村地区CPI有结构化影响的政策实施。