基于ARIMA的民勤绿洲水资源承载产值时间序列预测

长期以来水资源的合理利用关系着民勤绿洲的经济、生态、社会效益.对民勤绿洲1956-2009年的水资源承载产值进行分析,确定自回归移动平均模型(ARIMA),预测得到民勤绿洲2010-2015年水资源承载产值.结果表明:建立的ARIMA模型是有效的,预测值是可信赖的.

基于ARIMA模型的山西省水资源生态足迹时间序列分析

运用水资源生态足迹模型计算了2003~2012年山西省水资源生态足迹,并对2013~2017年山西省水资源生态足迹进行ARIMA模型时间序列预测分析。结果表明：ARIMA（2,1,1）模型能够较好地拟合2005~2012年山西省水资源生态足迹变化,并预测2013~2017年山西省人均水资源生态足迹变化,误差不超过10%。将ARIMA模型运用于生态足迹时间序列的模拟和预测中,变静态分析为动态模拟,具有很好的适应性,能提高预测精度。

时间序列分析在对国家工业总产值预测分析中的运用

通过引入Box-jenkins的随机时间序列ARMA(p,q)和ARIMA(p,q)模型分析法,运用SAS软件系统对1980-2003年的国家工业总产值建立了ARIMA模型,作了预测分析,得到了较高的预测精度。与新获得的2004年的实际数据比较,误差很小,表明本文方法的可行性。

厦门市工业总产值时间序列分析研究

运用传统时间序列季节模型和Box-Jenk ins的随机序列模型AR IMA(p,d,q)模型分析法,选取1999年1月至2005年8月厦门市工业总产值资料,建立厦门市工业总产值动态预测模型进行试预测,探索合适的预测模型来对厦门市工业总产值进行短期预测。

ARIMA模型在我国建筑业总产值预测中的应用

建筑业总产值是体现建筑业价值量的重要指标。本文依据中国统计年鉴相关数据,采用时间序列分析法,对我国1982～2009年建筑业总产值进行了分析。通过对数据的平稳性检验、模型的确认、模型检验等综合分析,建立了ARIMA(1,1,2)时间序列模型,对2007～2009年的实际值与预测值进行比较,并利用该模型对我国未来4年的建筑业总产值进行预测。计算结果表明,各年实际值与预测值之间的相对误差均在4%以内,该模型有较好的短期预测效果,能较好地模拟并预测我国建筑业总产值变化的趋势,为建筑业总产值的准确预测提供了重要方法。

天津市工业总产值增长趋势分析——基于ARIMA模型的拟合和预测

工业在天津经济结构中占重要地位,对其未来增长趋势进行分析和预测,可为进一步制定发展规划提供依据。本文采用自回归求积移动平均(ARIMA)法,对天津市工业总产值进行了拟合和预测。结果显示,ARIAM(1,1,10)模型提供较准确的预测效果,可用于未来的预测,并为天津市未来的工业总产值增长趋势分析提供可靠依据。