温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型在医院管理中的应用探讨

目的探讨温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型在医院管理中的应用价值。方法建立温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1～4季度门急诊诊次进行季节预测,并评价该预测模型的预测精度。结果温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1～4季度门急诊诊次的定量预测结果满意。通过计算机反复迭代试算,获得了一组最佳的平滑常数(α,β,γ),使预测模型的预测误差最小。该预测实例平均绝对百分误差(MAPE)为3.5703%<10%,预测精度较高。结论温特斯线性和季节性指数平滑法在医院管理中有实用价值。在建立预测模型时,结合计算机进行迭代运算,可建立最佳预测模型,进一步提高预测精度。

温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型应用探讨

目的:探讨温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型在医院管理中的应用价值。方法:建立温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1-4季度门急诊诊次进行季节预测,并评价该预测模型的预测精度。结果温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1-4季度门急诊诊次的定量预测结果满意。通过计算机反复迭代试算,获得了一组最佳的平滑常数(α,β,γ),使预测模型的预测误差最小。该预测实例平均绝对百分误差(MAPE)为3.5703%<10%,预测精度较高。结论:温特斯线性和季节性指数平滑法在医院管理中有实用价值。在建立预测模型时,结合计算机进行迭代运算,可建立最佳预测模型,进一步提高预测精度。

基于组合预测模型的上海物流需求预测

随着物流行业的快速发展,为保证资源配置的合理运用,提前预测地区的物流货运量情况必不可少。以上海为例,将灰色预测模型与三次指数平滑预测模型结合起来,利用方差倒数加权法得到系数,再根据上海2016年到2020年实际货运量建立组合预测模型,从而预测出上海未来十年的货运量。最终发现上海货运量呈现逐年增长趋势,并在2032年达到最高444543.15万吨。最后,依据预测的结果对上海物流发展提供一些建议。

一次指数平滑模型预测法及实际应用

一次指数平滑模型预测法有易掌握、易操作、计算方法呈规律性等特点 ,在日常生活、生产及统计工作的预测研究中具有极其重要的作用 ,用Turboc等计算机语言设计成程序后 ,可广泛应用于研究工厂生产的发展趋势 。

一次指数平滑模型预测法及实际应用

本文分析了一次指数平滑模型预测法的计算原理、计算方法及其应用,该方法有易掌握、易操作、计算方法呈规律性等特点,在日常生活、生产及统计工作的预测研究中具有极其重要的作用,用Turbo c等计算机语言设计成程序后,可广泛应用于研究工厂生产的发展趋势,并对今后产值进行预测。该方法具有较高理论和应用价值。

指数平滑法在电力系统负荷预测中的应用

电力负荷预测是电力部门的重要工作之一,它对电力系统的规划、建设和运行起重要作用。文章用指数平滑方法进行中期电力负荷预测,所得结果对实际工作有积极作用。

改进单指数平滑法在某市日用水量预测中的应用

为实现供水管网经济、可靠、科学的优化调配用水量,给出一种基于改进单指数平滑预测方法,该预测方法引进"追踪信号"来反应时间序列的变化,通过重新修正平滑常数a以建立改进单指数预测模型。以东北某城市日用水量为原始数据进行了实际预测,模型精度检验的结果满足Y市用水量要求.该预测模型应用于Y市的日用水量预测,为Y市供水优化调配提供有效依据。

基于双模型的农业用水量预测算法仿真

传统农业用水量预测算法忽略了对较小流量数据的处理与预测,导致预测结果与实际情况的拟合度不高,且传统方法应用过程复杂,应用难度较高。为此提出农业种植区域用水量数据化预测算法。填补用水量缺失数据,同时运用归一化方法将用水量数据归一化处理,并将其简单化处理,完成数据预处理。构建灰色预测模型预测流量较大的用水量,且针对流量较小的用水量数据构建三次指数平滑预测模型,将两种模型组合,求出预测值并进行反归一化处理,实现农业种植区域用水量数据化预测。实验结果表明,所提方法的预测拟合度高、复杂度低和可靠度高。

山东省2023-2032年物流需求预测分析——基于山东省2002-2022年经验数据

物流业已成为我国第三产业的重要组成部分,高质量的物流业发展对促进经济高效循环、扩大内需等具有重大意义。为了提高物流需求预测的精确度,提出一种基于组合模型预测物流需求的方法:以山东省为例,将灰色预测、二次指数平滑预测及线性回归组合模型应用于物流需求的预测,选取山东省国民经济指标和货运量作为主要影响因素构建指标体系,基于山东省2002—2022年实际历史数据建立模型,将三种模型的优势进行创新性组合,构建科学的组合预测模型以预测山东省未来十年的物流需求量。物流需求的准确预测对山东省的宏观经济有着重要指导作用,可以使山东省物流产业规划与发展及制造业的经验决策更加切实有效,为山东省物流发展提供科学依据。

3种模型在肺结核发病率预测中的比较研究

目的对GM(1,1)模型、霍尔特双参数指数平滑预测模型和ARIMA模型在肺结核发病率预测中的效果进行比较。方法利用1980-2007年北京市肺结核的发病率分别建立GM(1,1)灰色预测模型、霍尔特双参数指数平滑预测模型和ARIMA模型,对建立的模型进行拟合。比较3个模型的拟合效果,同时利用ARIMA模型对2008年北京市的肺结核发病率进行预测。结果针对北京市肺结核发病率建立的GM(1,1)模型、霍尔特双参数指数平滑预测模型和ARIMA模型的平均误差率(MER)分别为15.11%、9.51%、9.52%,决定系数R2分别为0.935、0.964、0.969。结论 ARIMA模型对于隐含波动周期并且不稳定的循环型时间序列拟合效果优于GM(1,1)模型,对解决时间序列类型的肺结核发病率等资料有很好的实用价值。

面向SaaS运营的主成分分析组合预测模型

为了建立面向SaaS运营的预测模型,提出了一种基于主成分分析的组合预测模型并应用于SaaS运营预测中。利用相空间重构预测模型、灰色预测模型和三次指数平滑预测模型这三种单一预测模型,结合主成分分析策略,建立组合预测模型。仿真实验结果表明,基于主成分分析的组合预测模型的预测精度高于各单一预测模型,发挥了各单一预测模型的优势,是面向SaaS运营预测的一种有效方法。

崔柯—利茨自适应指数平滑法在医院管理中的应用探讨

目的 探讨崔柯—利茨自适应指数平滑法预测模型在医院管理中的应用价值。方法 由于医疗保障制度改革的影响,某医院2003~2004年门诊诊次数据出现了陡然下降的剧烈变化,其时间序列呈阶梯型。采用崔柯—利茨自适应指数平滑法对该院2008年门诊诊次进行统计预测。结果 利用该院1998~2007年门诊诊次数据建立预测模型,当时间序列急剧变动时,崔柯—利茨自适应指数平滑法建模所得预测值能够较快跟上时间序列的变动。本模型预测该院2008年门诊诊次为25.67万人次,2008年实际值为26.45万人次,绝对误差0.81万人次,相对误差2.95%,预测效果满意。结论 崔柯—利茨自适应指数平滑预测模型适用于数据结构发生剧烈变化的时间序列的统计预测,特别适用于阶梯形数据,是可供医院统计预测选用的模型之一。

我国体育院校发展的预测模型建立

以体育院校的模糊综合评价指标值为对象,应用趋势外推预测模型、指数平滑预测模型、非平稳时间序列预测模型三种重要的预测方法,对我国体育院校的发展状况建模,对预测模型进行精确性检验,认为组合预测模型能推断我国体育院校发展的未来走势。

基于非线性最小二乘法指数平滑系数估计

运用指数平滑预测模型进行时序数据的预测分析时,关于指数平滑系数α最优估计是研究者们长期以来需要解决的关键性问题。本文提出基于非线性最小二乘法的指数平滑系数α选取方法,其核心思想在于根据预测值与实测值之间的拟合误差平方和最小值,利用非线性最小二乘法中具有松弛性质的搜索算法,通过高斯-牛顿迭代程序估计最优指数平滑系数α,使得指数平滑预测模型在预测过程中达到更为精准的预测精度。

供水管道漏损时间预测模型的建立

城市供水管道漏损问题是综合解决我国目前供水行业现存实际问题的关键。以T市连续4年间某供水管道漏损时间间隔为研究对象,在三次指数平滑预测模型的基础上,引入差分法对指数平滑预测模型进行改进,分别建立一阶差分—指数平滑预测模型和二阶差分—指数平滑预测模型。通过预测结果精度分析和比较,二阶差分—指数平滑预测模型精度高,能更好预测后续年份供水管道的漏损时间,该模型可为供水企业检漏精准度的提高提供参考。

基于多指数平滑预测模型的中长期需电量预测

在电力市场运营模式下,对电力负荷的科学、准确预测,对电力系统安全、经济运行,具有十分重要的意义。提出了一种基于多指数平滑模型的中长期需电量预测方法,并应用prony法对历史数据进行分析和处理,得到多指数平滑预测模型中的各个参数,从而预测其后几年的需电量。最后利用该模型,对某个地区的1996～1999年的年需电量进行预测,算例表明,该方法具有较高的预测准确度,是一种行之有效的中长期需电量预测方法。

指数平滑灰色预测模型在HFRS发病率预测中的应用

目的探讨肾综合征出血热(HFRS)发病率的预测方法,为合理调配肾综合征出血热防治的卫生资源提供依据。方法以1990～2001年辽宁省、丹东市和沈阳市HFRS的发病率为内样本建立指数平滑灰色预测模型I-GM(1,1),对2002年3个地区的HFRS发病进行预测,评价该模型的拟合和预测效果;并对3个地区未来几年的发病趋势进行预测。结果针对辽宁省HFRS发病率所建I-GM(1,1)模型的平均误差率(MER)和决定系数R2分别为14.73%,0.8573;针对丹东市HFRS发病率所建I-GM(1,1)模型的MER和R2分别为20.00%和0.8010;针对沈阳市HFRS发病率所建I-GM(1,1)模型的MER和R2分别为22.62%和0.8936。结论与GM(1,1)模型相比,指数平滑灰色预测模型I-GM(1,1)在预测疾病流行趋势方面是更加合理的选择;辽宁省HFRS发病率呈上升趋势,应采取有效的措施预防HFRS的发病。

新疆地区沙漠化预测研究——以若羌盆地为例

沙漠化是新疆面临的最严重的环境问题之一。为了减少沙漠化对新疆经济发展带来的巨大损失，对沙漠化未来的变化趋势作出正确的预测显得尤为重要。以若羌盆地为例，建立沙漠化预测模型。首先利用微分方程模型和指数平滑模型对该地区2000~2011年沙漠化土地、有沙漠化趋势的土地、非沙漠化土地的面积进行数值模拟，结果表明，指数平滑模型预测的结果更接近原始数据，误差更小，准确率更高，说明指数平滑模型可以很好地预测沙漠化土地、有沙漠化趋势的土地和非沙漠化土地。其次，分别运用微分方程模型和指数平滑模型预测了该地区2012~2025年的沙漠化土地面积、有沙漠化趋势的土地面积、非沙漠化土地面积，再次验证了指数平滑模型在预测未来沙漠化变化趋势方面的优势。最后得出结论：指数平滑模型可以很好地预测未来沙漠化土地、有沙漠化趋势的土地、非沙漠化土地的变化趋势。

长春市公路运量预测

本文用多种方法，通过历史数据，建立数学模型，对长春市未来几年的公路货运量进行预测，最后进行定性分析，同时采纳专家建议，确定出预测值，为运输部门调整运动结构提供参考。