基于季节性(差分整合)自回归移动平均模型的广西乙类传染病发病情况预测

目的应用季节性(差分整合)自回归移动平均(SARIMA)模型预测广西乙类传染病发病情况。方法将2011年1月至2022年5月广西乙类传染病月报告发病数据作为训练集构建时间序列,拟合和构建SARIMA预测模型;以2022年6月至11月的广西乙类传染病月报告发病数据作为测试集对模型进行测试。结果广西乙类传染病的发病情况呈季节性规律,最优预测模型为SARIMA(3,1,3)(2,0,0)_(12),其预测效果平均相对误差为7.99%,预测发病例数95%CI均包含了实际发病例数。结论SARIMA(3,1,3)(2,0,0)_(12)模型能较好地拟合广西乙类传染病的发病情况,可用于疫情的短期监测。

基于季节性差分整合移动平均自回归模型的城市公交短期客流预测

为了解决公交车辆过载及空车浪费资源并存问题,提高城市公交服务质量水平,基于公交客流季节性波动及周期性变化特征,构建季节性差分整合移动平均自回归模型,并对城市公交短期客流进行预测;以山东省青岛市K1路公交线路刷卡数据为模型样本,对非平稳的客流时间序列进行1阶7步差分处理,对差分后的数据进行平稳性检验;通过相对信息量计算,确定预测模型中未知参数,对差分处理后的时间序列进行标准化残差检验,检验结果为白噪声序列,得到周期为7的季节性差分整合移动平均自回归预测模型;利用预测模型对2019年7—12月公交客流量进行预测与误差分析。结果表明,模型预测的平均相对误差为4.02%,最大相对误差为8.36%,模型预测精度较高,适用于青岛市公交短期客流量预测。

长沙市流行性腮腺炎季节性自回归移动平均模型预测研究

目的采用季节性自回归移动平均(SARIMA)模型预测长沙市流行性腮腺炎发病数。方法收集2005—2015年长沙市报告的流行性腮腺炎病例数据,将2005—2014年数据作为建模数据,将2015年数据作为验证数据,开展SARIMA模型建立与验证研究,并对2016年流行性腮腺炎发病数进行预测。结果 SARIMA(3,0,0)×(1,0,0)_(12)模型可以很好地拟合实际数据,模型的展开式为:Y_t=222.545+1.225Y_(t-1)-0.713Y_(t-2)+0.291Y_(t-3)+0.366Y_(t-12)-0.448Y_(t-13)+0.261Y_(t-14)-0.107Y_(t-15)+a_t。将验证数据与预测数据进行相关性分析,结果显示呈显著性相关(r=0.61,P<0.001)。SARIMA模型预测2016年长沙市全年发病数将达到3 032例,平均月病例数为253例。结论 SARIMA模型可以用于流行性腮腺炎发病数预测,长沙市2016年流行性腮腺炎疫情仍处于高发态势。

差分整合移动平均自回归模型乘积季节模型在病毒性肝炎门诊量预测中的应用

目的分析某三级综合医院病毒性肝炎门诊量的变化并建立合适的模型,预测其就诊量变化趋势,为医院决策提供依据。方法运用Excel 2019软件建立数据库,SPSS 22.0软件对2005—2018年病毒性肝炎门诊量数据进行建模,2019年数据进行模型验证。结果病毒性肝炎门诊量整体呈下降趋势,但2017年后有回升趋势。采用传统建模方法和专家建模器拟合最优模型均为差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)(0,1,1)(1,0,1)12。模型残差检验显示,残差均为白噪声序列,经典建模和专家建模器所建模型各项指标相似,平稳的R~2均为0.336,标准化的BIC值分别为6.126、6.089。2019年预测数据显示短期预测效果较好,而长期预测效果不理想。结论采用专家建模器构建的乘积季节模型在病毒性肝炎门诊量短期预测中预测效果较好,该方法客观、高效、简单,可用于门诊量短期预测。

基于小波变换与差分自回归移动平均模型的微博话题热度预测

研究话题热度预测问题对于网络广告传播效应最大化、网络舆论引导与控制等具有重要意义.首先,根据用户关系及话题因素计算用户影响力,进而定义话题影响力.然后,基于老化理论并考虑话题影响力和话题相关微博数定义话题能量值,量化话题热度.最后,提出基于小波变换与差分自回归移动平均模型的微博话题热度预测方法,以此预测话题热度(能量值)及话题能量峰值.实验表明,文中方法可有效预测话题热度及峰值,具有较低的残差和遗漏率.

改进的差分自回归移动平均模型的共轭梯度参数估计法

为了提高差分自回归移动平均模型的拟合精度,本文结合已有的文献,借助无约束优化方法来解决此模型中的参数估计问题。主要提出了一种改进的差分自回归移动平均模型参数的优化估计法,并对提出的算法进行详细说明,在强Wolfe条件下对全局收敛性进行了证明。该方法保证了迭代计算的收敛性,并且提高了收敛的速度。数值试验结果说明:该算法是一种较为有效的方法,与其他方法比较,参数估计值更为显著,提高了预测精度。

差分自回归移动平均模型在南通市手足口病疫情预测中的应用

目的:应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测南通市手足口病疫情趋势。方法:以2010年1月—2019年6月南通市手足口病分月报告病例数据为基础,构建符合季节性时间序列的ARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)S模型,用2019年7—12月全市手足口病月发病率为验证数据进行验证,检验模型的预测效果。结果:2010—2019年南通市共报告手足口病90 766例,年平均发病率为124.36/10万,疫情有明显季节性,呈双峰特征,为夏季(5、6、7月)高峰和冬季(11、12月)次高峰;近年来南通市手足口病的病原谱以其他肠道病毒为主;利用ARIMA(1,0,1)(1,1,1)12模型,预测2019年7—12月手足口病发病率分别为7.08/10万、1.81/10万、3.74/10万、7.21/10万、10.71/10万和11.29/10万,与实际发病率相比,两者差异无统计学意义(Z=0.48,P=0.63)。结论:差分自回归移动平均模型能较好地预测手足口病的发病趋势,可用于短期的预警监测。

差分自回归移动平均与广义回归神经网络组合模型在丙型肝炎月发病率中的预测应用

目的探讨差分自回归移动平均(ARIMA)与广义回归神经网络(GRNN)组合模型在丙型肝炎月发病率中预测建模效果及应用前景,为疫情预测提供依据。方法 2015年5月—2016年5月,选取山东省疾病预防控制中心法定传染病直报系统2004—2014年丙型肝炎月度发病率数据及山东省统计局发布的同期人口资料。对2004—2014年山东省丙型肝炎月发病率数据构建ARIMA模型,验证拟合精度并外推预测;将ARIMA模型拟合值作为GRNN模型的输入,实际值作为GRNN模型的输出,对样本进行训练和预测。比较单纯ARIMA模型和ARIMA-GRNN组合模型在丙型肝炎月发病率中的预测效果。结果 2004—2014年山东省丙型肝炎年均发病率为17.28/10万,并随着时间的推移呈上升趋势(Z=29.05,P<0.01)。ARIMA(1,2,1)模型预测2014年山东省丙型肝炎发病率与实际发病率基本一致,落在95%置信区间内,拟合效果较好。以ARIMA(1,2,1)模型拟合值作为GRNN模型的输入,丙型肝炎月发病率实际值作为GRNN模型的输出,取最优光滑因子0.12训练模型,ARIMA-GRNN组合模型预测的拟合值与实际值基本吻合。ARIMA模型和ARIMA-GRNN组合模型的平均误差率(MER)分别为16.87%、15.30%;决定系数(R^2)分别为0.53、0.60;平均绝对误差(MAE)分别为0.17、0.09;平均绝对百分误差(MAPE)分别为1.18、0.35。结论 ARIMA-GRNN组合模型对山东省丙型肝炎月发病率拟合及预测效果优于单纯ARIMA模型,具有较高的拟合精度,有较为广阔的应用前景,对于疫情预测工作有一定的实用性意义。

浙江省月度电力需求的变分模态分解-自适应模糊神经网络-差分整合移动平均自回归组合预测模型及应用

为提高电力需求预测的精度,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应模糊神经网络(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)相结合的方法并应用到月度电力需求预测中。首先将原始数据通过VMD分解成有限带宽的子模态序列,选用差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)、ANFIS、经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与ANFIS相结合和VMD-ANFIS几种模型进行预测结果对比。结果表明:相比直接利用ANFIS模型得到的预测结果,增加VMD分解过程能有效减小预测误差。说明所应用的VMD-ANFIS方法更具优越性,可以获得更好的预测结果。

基于改进自回归差分移动平均模型的网络流量预测

为了缓解通信网络的拥塞问题,减少用户请求服务的等待时间,提高网络的利用率,网络运营服务商需要对网络实时流量进行分析,而建立准确高效的流量分析模型能提供更加准确的数据支持。基于此,提出了改进的自回归差分移动平均模型,该方法与传统模型方法相比,引入了误差扩散因子这一新的参数,并使用改良的粒子群算法得到欲求解的参数值。通过对测试集中的流量数据进行验证分析,可以得到,改进后的模型相比改进前,预测精度和稳定性均得到了提升。

基于差分自回归移动平均法预测苏格兰鲱鱼的迁移

作为苏格兰渔业经济支柱的鲱鱼,正在随着全球变暖而向北迁移。为研究鲱鱼种群分布位置的变化,把北大西洋苏格兰海域划分成28个区域,将过去167年间捕鱼季的海洋表面温度视为时间序列,建立了基于差分自回归移动平均法的海洋表面温度预测模型,得到了未来50年海表温度变化情况。结合鲱鱼的适宜生存条件,分析了鲱鱼的迁移路径及未来最有可能聚集的地点。研究结果为苏格兰地区的渔业经济管理与规划提供了参考和指导。

差分自回归移动平均模型在企业物资采购中的应用

在分析企业采购数据特点的基础上,提出一种基于差分自回归移动平均模型的多模型预测方法。利用了数据的季节特性而不是剔除季节性数据的影响,使得物资的季节性需求得到更好的预测。该方法首先以历史的同比数据作为序列,建立纵向预测模型,再以环比数据作为序列建立横向预测模型,最后通过横纵向预测结果的加权平均实现数据的最终预测。通过近年来采购数据的预测和真值对比分析,验证了该方法的有效性,也为具有此类特征的数据预测提供了新的分析计算方法,可以用于各行业的预测分析。

基于差分自回归移动平均模型的医用直线加速器剂量偏移预测研究

目的结合时间序列挖掘中对未来值的预测方法,实现医用直线加速器质控数据偏移的预测。方法选取1个调整周期内前19条医用直线加速器剂量监测数据作为时间序列的观测组,随后的5条医用直线加速器剂量监测数据作为参照组,建立前19条监测数据的时间序列,对时间序列进行稳定性分析,确定构建时间序列模型——差分自回归移动平均(ARIMA)模型,并利用模型对其他调整周期内的监测数据进行预测。结果利用时间序列进行医用直线加速器剂量偏移预测的表现良好,预测值与实测值的对比误差为-1.28%~0.80%,偏移量总体趋势相同。结论该研究提出的医用直线加速器剂量偏移预测方法对加速器剂量参数的及时调整起到了参考和提示作用。

基于差分自回归—随机森林的动车组轮对旋修策略优化研究

基于动车组运行里程和轮对尺寸退化过程为非平稳时间序列的特点,将差分自回归移动平均模型(ARIMA)与随机森林算法相结合,对关键尺寸退化趋势影响下的轮对旋修策略优化进行研究。利用ARIMA对运行里程数据进行差分处理,运用基尼系数划分特征构建随机森林决策树,将轮对历史检测数据划分为训练集和测试集进行训练,以预测均值确定轮对尺寸预测值。以轮对几何尺寸和动力学性能为约束条件,以最长使用寿命、最少旋修次数和平稳性指标为优化目标,构建轮对旋修策略优化模型,并对轮对旋修量和旋修后轮径值进行预测。结果表明,当轮径旋修量为2.5 mm,轮缘厚度在HAi=28.5 mm和HBi=30 mm时旋修策略最佳,轮对寿命可提高31.4%。研究成果可为动车组轮对旋修策略优化提供理论支持。

基于平均移动自回归理论的中国进出口贸易实证研究

文章通过对中国国际贸易进口和出口的数据分析,应用自回归滑动平均模型和条件异方差理论,对国际贸易进口的差分数据构建了6月份及8月份的自回归平均移动模型和,并应用进口增长率自回归平均移动-条件异方差模型对国际贸易出口增长率进行了波动率和变化率的拟合估计。根据所拟合的模型,发现在8月份拟合的自回归平均移动-条件异方差模型下的国际贸易进口差分数据更接近实际的国际贸易差分数据,并且国际贸易进口增长率差分对出口增长率差分的波动率具有正向的作用。中国国际贸易进口具有滞后的时间效应,并且中国国际贸易进口差分波动率对出口差分有正向的溢出效应。

季节性自回归差分移动平均模型在牡蛎中诺如病毒检出率预测上的应用

目的基于季节性自回归差分移动平均(ARIMA)模型分析并预测上海市售牡蛎中诺如病毒(NoV)的检出率,为水产品中NoV的污染规律提供参考。方法2016年6月—2019年11月,从上海芦潮港海鲜市场定期采购牡蛎样品共531只,通过巢式聚合酶链式反应(Nest-PCR),对其进行了NoV检测,按季度分析检出率。采用季节性ARIMA模型对牡蛎中NoV的检出率数据拟合建立模型,经过数据平稳化、模型选择和拟合、模型诊断得到最优模型,并运用最优模型对未来四个季度牡蛎中NoV的检出率进行预测。结果拟合出的季节性ARIMA(0,1,1)(0,1,0)4为最优模型,赤池信息量准则的修正值(AICc)最小(58.70),残差经Ljung-Box检验为白噪声序列。模型拟合牡蛎中NoV的阳性率趋势与实际检出率趋势基本吻合,平均绝对误差(MAE)为4.85,平均绝对百分比误差(MAPE)为30.25。用最优模型预测的未来四个季度牡蛎中NoV阳性检出率分别为31.89%、12.80%、9.47%、6.14%。结论季节性ARIMA模型(0,1,1)(0,1,0)4能较好地拟合牡蛎中NoV的阳性检出率趋势,对NoV污染的牡蛎等水产品的风险评估及NoV流行的防控具有一定的意义。

差分自回归移动平均乘积季节模型预测广州市肺结核发病趋势

目的探讨应用差分自回归移动平均(autoregressive intergrated moving average, ARIMA)乘积季节模型预测广州市肺结核月发病数的可行性,为制定防控措施提供参考依据。方法利用2010年1月至2019年6月广州市肺结核月发病数据建立ARIMA模型,并以2019年7―12月数据对模型的预测效果进行验证。结果 2010―2019年广州市共报告肺结核124 311例,总体呈下降趋势。2月发病数最少,3―4月发病数最多。拟合出的最佳模型ARIMA (0, 1, 1)(0, 1, 1)12对广州市2019年7―12月肺结核月发病数预测结果显示实际值和预测值相对误差范围介于0.08%~11.33%,平均相对误差为1.46%。结论 ARIMA (0, 1, 1)(0, 1, 1)12模型可用于广州市肺结核月发病数的短期预测。

季节性差分自回归滑动平均模型在上海市道路交通伤害预测中的应用

[目的]探讨季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型预测道路交通伤害的可行性,为掌握上海市交通伤害趋势提供依据。[方法]利用EVIEWS软件对2000—2009年上海市道路交通伤害死亡的季度数据进行SARIMA模型拟合,并利用2010年数据对预测数据进行验证。[结果]上海市道路交通死亡具有明显的季节要素,趋势要素呈逐步下降趋势;对原始图形识别后,综合考察几种模型拟合优劣,最终采用SARIMA(2,1,0)(0,1,1)4,其能很好地拟合上海市道路交通伤害死亡情况。2010年4个季度死亡率预测值分别为1.49/105、1.74/105、1.93/105和2.06/105,实际值均在预测区间内,残差也显示为白噪声序列。预测结果较好。[结论]SARIMA模型是一种能较好地预测道路交通伤害趋势的工具,可为预防与控制道路交通伤害提供决策依据。

2010-2018年河南省南阳市手足口病季节性差分自回归滑动平均模型预测

目的应用时间序列分析构建河南省南阳市手足口病发病预测模型,为制定防控策略提供科学依据。方法收集2010—2018年河南省南阳市手足口病月发病数据建立时间序列,应用专家建模器构建季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型,对2019年发病情况进行预测,并与实际值进行比较。结果2010—2018年南阳市手足口病月发病率呈明显季节性,专家建模器构建结果显示,ARIMA(2,0,0)(0,1,1)12为最优模型,平稳R^(2)为0.827,RMSE为2.240,MAE为1.207,BIC为1.755。模型对2019年发病情况预测结果显示,预测值与实测值整体变化趋势一致,相对误差绝对值最小为0.01,最大为-6.14。结论SARIMA模型能够较好地拟合南阳市手足口病发病情况,并预测未来发病趋势,为防控工作提供理论依据。

基于时间序列的季节性气温预测研究

气温的变化受风速、湿度、日照时数等因素的影响,可以通过分析这些因素预测气温的变化情况。考虑到气温序列中存在季节特性,采用One-Hot编码方法提取气温序列中的季节性信息,并作为随机森林模型的输入特征,对月平均气温进行拟合与预测。由于模型构建时涉及众多超参数,文中利用随机搜索和网格搜索两种算法优化模型中的超参数。结果表明:考虑季节性的随机森林模型拟合效果优于简单随机森林模型,预测数据变化趋势与实际观测基本一致,拟合精度可以达到96.14%。经两种方法对超参数寻优之后,模型拟合精度可以达到96.45%。