临床用血季节性特征分析及未来用血趋势预测

目的分析本地区2011—2016年临床用血情况,了解红细胞、血浆、冷沉淀和血小板的季节性用血特征,通过建立模型对未来用血趋势进行预测。方法采用回顾性研究方法,收集2011—2016年本地区12家具有代表性的医院临床用血资料,分析季节性特征,并利用指数平滑法模型预测2017年1—6月份的临床血液需求量。结果各个血液成分在4个季度的临床用血量均较平稳,差异没有统计学意义。采用的指数平滑法模型很好地预测了临床血液需求量,2017年1—6月份的预测值与实际值基本一致,实际值在预测值95%的置信区间内,相对误差在10%以内。结论临床各成分用血趋势可予以科学预测,应在不断收集数据的基础上及时采用科学方法进行预测,根据预测结果安排好采供血计划,从而满足临床用血需求。

利用指数平滑法预测经济变量

在对某经济变量预测中,采用了霍尔特 温特斯指数平滑法和利用季节指数修正二次指数平滑值方法,从中选择一个误差小、精度高、令人满意的预测法。

“计量经济学”教学中强化建模案例教学的研究

现有"计量经济学"教材逻辑推理严谨,过于强调经典假设,很多学生在学完本课程后,在实践应用中不知道如何建立计量经济学模型。本文以案例分析的方式,先易后难、由浅入深的论述了时间序列模型的建模过程。

基于季节性指数平滑法的MRO物资预测

针对北京京城工业物流有限公司提交的采购订单在时间上不够准确、供应商难以控制生产提前期的问题,设计了较为合理的采购流程。以需求预测信息为基础,将MRO(生产和维修)物资按ABC分类法进行分类,绝大多数的A类MRO物资的需求量都呈现明显的季节性变动的特点,采用季节性指数平滑法对MRO物资进行预测。建立了季节性指数平滑法的预测模型,进行了平滑指数的选择。在此基础上,以2008、2009两年的数据作为历史数据,用季节性指数平滑法进行了2010年的预测,并与实际数据进行了对比分析,误差结果在可以接受的范围内,证明了季节性指数平滑法预测此类MRO物资时的有效性。

锻造生产的技术经济分析

以四川某钢铁厂锻造车间为例,利用技术经济学方法分析其现在生产的经济效益,利用线性规划法确定合理的品种组合,并利用二次指数平滑法预测未来5年的销售量,最后用净现值率和净现值判定技改方案中的最佳方案。用以说明技术经济分析是锻造生产及技改决策的科学方法。

我国自驾游(跨市)市场季节性测度及其地域差异

在借鉴相关学术研究的基础上,文章从模式与强度两方面构建季节性测度框架,运用单指标面板数据聚类分析、线性规划等方法,探讨我国自驾游(跨市)市场季节性时空特征。结果表明,同一类型省份季节性曲线形态具有较高相似性,与其他分类存在明显差异性,且异同点主要体现在峰值的强度、时间范围及波动情况;模式与强度是表征季节性的关键要素,二者相互关联,共同决定着季节性水平。总体上,我国自驾游市场具有"淡季过淡、旺季较旺""淡季不淡、旺季较旺""淡季不淡、旺季不旺""淡季过淡、旺季不旺"4种发展形态,不同的淡旺季分化特征表现为各异的季节性强度与市场开发方向;从地域分布来看,各类型省份具有相对较强的地理集中性,在空间上呈现"小集中、弱分散"的宏观特征。对比Gini系数和Theil指数,相对季节性指数测度结果表明,自驾游季节性强度取决于消除季节性所需转移的季节性因子量及其月度分布情况。季节性波动的月度顺序结构,是度量季节性水平不可忽视的关键要素。

基于分阶段的一次指数平滑法的公路客运量预测

基于一次指数平滑法的局限性，提出用分阶段的一次指数平滑法预测公路客运量的方法，实践证明，这种改进的一次指数平滑法具有很好的预测精度。

基于去季节波动平滑法的灰色自记忆模型在月径流预测中的应用

受季风性气候影响,月径流存在突变且不平滑,具有变异性,直接运用灰色自记忆模型模拟和预测月径流,不能取得良好的精度。提出一种全新的月径流平滑方法(去季节波动平滑法),首先运用季节指数对月径流“去季节波动”,再运用三点平滑法对去除季节波动后的月径流进行平滑处理,最后运用灰色自记忆模型对平滑后数据进行模拟和预测。应用于湖南省炎陵水文站,结果表明,去季节波动平滑后月径流拟合和预测值平均误差都小于20%。同时使用短期月径流资料,运用本方法进行月径流模拟和预报,也满足规范要求。

需求预测模型的应用研究

需求预测是供应链管理中重要的环节,可帮助企业提高客户满意度。文中通过对需求预测模型的研究,阐述了定量预测法的适用范围,结合历史销售数据和预测模型模拟验证,为企业选择适合的预测模型提供方法。

应用季节指数法和季节性指数平滑法预测某院妇科肿瘤门诊人次

目的应用季节指数法和季节性指数平滑2种方法分析及预测某院妇科肿瘤门诊人次,为更好地分配医疗资源和提升医院管理水平提供参考。方法收集2015年1月1日-2018年12月31日某院妇科肿瘤16个季度共32 248人次的门诊就诊数据,采用Excel2010建立数据库,运用季节指数法和季节性指数平滑法分析及预测。结果报告期内某院妇科肿瘤门诊人次呈逐渐增长趋势;门诊人次最低的为第4季度,季节指数为94.04%,最高为第2季度,季节指数为158.22%;直线趋势季节预测2019年各季度妇科肿瘤门诊人次的相对误差范围为0.50%~9.41%,平均相对误差为3.68%;季节性指数平滑法拟合的最优模型为简单季节模型,平稳的R2为0.65,R2为0.71,经Ljung-Box Q检验,残差为白噪声序列(P>0.05);简单季节模型预测2019年各季度妇科肿瘤门诊人次的相对误差范围为0.8%~4.65%,平均相对误差为2.92%。结论某院妇科肿瘤门诊人次呈逐渐增长趋势,季节性指数平滑法拟合的简单季节模型预测精准度更高一些,科室应根据门诊人次季节特征,合理调配卫生资源,科学安排医护人员工作时间,以进一步提升医疗服务能力。