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求和自回归移动平均模型与动态回归模型预测产超广谱β-内酰胺酶肺炎克雷伯菌的检出率
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作者 王升 杨金兰 +4 位作者 陈瑞 陈建华 刘如品 杜秋争 荆自伟 《西北药学杂志》 CAS 2022年第2期159-165,共7页
目的分析产超广谱β-内酰胺酶(ESBLs)肺炎克雷伯菌的检出率,分别运用求和自回归移动平均(ARIMA)模型和动态回归模型建模并预测其流行趋势,为耐药菌株的科学防控提供参考依据。方法收集2014~2019年医院产ESBLs肺炎克雷伯菌检出率的季度... 目的分析产超广谱β-内酰胺酶(ESBLs)肺炎克雷伯菌的检出率,分别运用求和自回归移动平均(ARIMA)模型和动态回归模型建模并预测其流行趋势,为耐药菌株的科学防控提供参考依据。方法收集2014~2019年医院产ESBLs肺炎克雷伯菌检出率的季度监测数据,对其建立单纯ARIMA模型。考察产ESBLs肺炎克雷伯菌检出率与抗菌药物使用频度(DDDs)的相关性,以与产ESBLs肺炎克雷伯菌检出率显著相关的DDDs作为输入变量,对产ESBLs肺炎克雷伯菌检出率建立含输入变量的动态回归模型。分别运用所建立的模型预测2020年第1季度至2020年第4季度产ESBLs肺炎克雷伯菌检出率。运用最小信息量(AIC)准则对ARIMA模型和动态回归模型分别筛选最优模型,并比较2种模型的拟合效果。以2020年第1季度至2020年第4季度产ESBLs肺炎克雷伯菌检出率的实际数据验证和比较2种模型的预测有效性和准确性。结果产ESBLs肺炎克雷伯菌检出率与同期哌拉西林舒巴坦DDDs呈正相关(r=0.75,P<0.05)。最终对ESBLs肺炎克雷伯菌检出率建立了单纯ARIMA(1,0,0)模型(AIC=175.75)和以哌拉西林舒巴坦DDDs为输入变量的动态回归模型(AIC=171.40)。2种模型的4期预测平均相对误差分别为25.62%、25.22%。结论建立的单纯ARIMA模型和动态回归模型均能有效预测产ESBLs肺炎克雷伯菌的检出率。动态回归模型的拟合和预测效果在一定程度上优于单纯ARIMA模型。 展开更多
关键词 肺炎克雷伯菌 产超广谱β-内酰胺酶(ESBLs) 求和自回归移动平均(ARIMA)模型 动态回归模型
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自回归求和移动平均乘积季节模型在西安地区出生缺陷预测中的应用 被引量:11
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作者 张丽 米白冰 +7 位作者 相晓妹 宋辉 董敏 张水平 章琦 王玲玲 屈鹏飞 党少农 《西安交通大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期371-374,426,共5页
目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测西安市出生缺陷的发生率。方法利用2009年10月至2015年8月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据构建ARIMA乘积季节模型,同时利用2015年9月至12月实际出生缺陷发生率与模型拟... 目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测西安市出生缺陷的发生率。方法利用2009年10月至2015年8月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据构建ARIMA乘积季节模型,同时利用2015年9月至12月实际出生缺陷发生率与模型拟合数据进行比较,评价模型的预测性能,并预测西安市2016年的出生缺陷发生率。结果西安市出生缺陷的发生率具有一定的趋势及季节性,建立了ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型,利用2015年9月至12月拟合值与实际出生缺陷发生率比较,绝对误差的平均9.5,相对误差的平均0.084,提示ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型具有较佳的预测能力。预测2016年西安市出生缺陷发生率与2015年接近,总体略有抬升,但峰值下降。结论 ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型可用于西安市出生缺陷发生率的预测。 展开更多
关键词 出生缺陷 自回归求和移动平均乘积季节模型 预测
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自回归求和移动平均模型在湖南省食物中毒预测中的应用 被引量:7
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作者 陈玲 徐慧兰 《中南大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期142-146,共5页
目的:探索自回归求和移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)在湖南省食物中毒预测中的应用,为食物中毒的预防和控制提供依据。方法:收集2003年1月至2009年12月湖南省食物中毒人数进行ARIMA模型拟合,用2010年的... 目的:探索自回归求和移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)在湖南省食物中毒预测中的应用,为食物中毒的预防和控制提供依据。方法:收集2003年1月至2009年12月湖南省食物中毒人数进行ARIMA模型拟合,用2010年的中毒资料验证模型的预测效果,并预测2011年湖南省食物中毒人数。结果:ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12较好地拟合了既往时间段中毒人数的时间序列,拟合预测误差为9.59%,2011年湖南省食物中毒预测人数为834人。结论:ARIMA预测模型能较好地拟合短期内食物中毒人数在时间序列上的变化趋势,若用于长期预测,应根据长期监测数据不断调整模型参数。 展开更多
关键词 自回归求和移动平均模型 食物中毒 预测
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自回归求和移动平均模型在湖北省戊型病毒性肝炎发病率预测中的应用 被引量:3
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作者 严婧 杜玉开 杨北方 《郑州大学学报(医学版)》 CAS 北大核心 2017年第3期290-295,共6页
目的:应用自回归求和移动平均模型(ARIMA模型)对湖北省戊型病毒性肝炎疫情报告数据进行分析、预测,为戊型病毒性肝炎的监测、预警提供理论依据。方法:采用SAS 9.2对2004年1月至2015年12月湖北省戊型病毒性肝炎的报告疫情数据进行ARIMA... 目的:应用自回归求和移动平均模型(ARIMA模型)对湖北省戊型病毒性肝炎疫情报告数据进行分析、预测,为戊型病毒性肝炎的监测、预警提供理论依据。方法:采用SAS 9.2对2004年1月至2015年12月湖北省戊型病毒性肝炎的报告疫情数据进行ARIMA模型的参数估计、拟合检验,预测2016年1月至12月戊型病毒性肝炎的月发病数,并用实际数据验证评估预测效果。结果:ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)12模型拟合误差RMSE为0.045,2016年1月至12月戊型病毒性肝炎预测值平均相对误差为14.23%,能较好地拟合原始序列数据,预测精度较高。结论:ARIMA模型对湖北省戊型病毒性肝炎报告发病率短期预测精度良好,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 戊型病毒性肝炎 自回归求和移动平均模型 发病率 预测 湖北省
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基于移动平均-马尔可夫链模型的上海市机场旅客吞吐量预测研究 被引量:1
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作者 申瑞娜 樊重俊 《科技与管理》 2014年第5期51-54,59,共5页
为了更多的挖掘数据的信息,本文将移动平均与马尔可夫链模型结合,对马尔可夫链模型进行改进,以拟合结果为动态基准线来构建动态的马尔可夫链,并进行预测及平稳分布研究。利用上海市机场2008年1月至2013年10月的各月数据进行模型拟合,将... 为了更多的挖掘数据的信息,本文将移动平均与马尔可夫链模型结合,对马尔可夫链模型进行改进,以拟合结果为动态基准线来构建动态的马尔可夫链,并进行预测及平稳分布研究。利用上海市机场2008年1月至2013年10月的各月数据进行模型拟合,将拟合结果作为动态基准线,进行系统状态划分,确定状态转移概率矩阵。预测未来4个月的中值和区间,并根据马尔可夫链的遍历性和稳定性求出状态的平稳分布。实证表明,该方法的预测精度更高,并且具有较强的适用性和泛化性,具有较强的实用价值。 展开更多
关键词 旅客吞吐量 马尔可夫链模型 移动平均-马尔可夫链预测模型
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挠性陀螺EMD-ARIMA漂移模型设计与应用
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作者 蔡曜 司玉辉 +3 位作者 王玉琢 黄涛 张亚静 杨晓龙 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3434-3444,共11页
为降低挠性陀螺的漂移率,提高挠性陀螺的精度,基于经验模态分解(EMD)、求和自回归移动平均(ARIMA)2种信号处理工具,提出EMD-ARIMA漂移模型。设计野点剔除算子,避免EMD过程中出现过冲、欠冲问题;对本征模态函数(IMF)辨识进行讨论,制定各... 为降低挠性陀螺的漂移率,提高挠性陀螺的精度,基于经验模态分解(EMD)、求和自回归移动平均(ARIMA)2种信号处理工具,提出EMD-ARIMA漂移模型。设计野点剔除算子,避免EMD过程中出现过冲、欠冲问题;对本征模态函数(IMF)辨识进行讨论,制定各阶IMF的使用原则;设计自适应定阶寻优算子,避免依靠技术人员判读自相关图、偏自相关图进行ARIMA建模,实现对多个信号(或多阶IMF)进行EMD-ARIMA建模的批处理功能。将重构的拟合信号和原始信号进行对比。工程实践表明:最终重构的拟合信号较原始信号漂移率降低了12.8%;Allan方差各项误差源均降低,MAPE为3.6×10^(-3),RMSE为5.1×10^(-3),残差趋于白噪声;漂移模型在挠性陀螺漂移建模中,具有同路重复性、两路一致性、不同个体通用性。 展开更多
关键词 挠性陀螺 求和自回归移动平均模型 经验模态分解 野点剔除算子 自适应定阶寻优算子
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基于ARIMA-SVM模型的翅片管蒸发器结霜性能预测 被引量:4
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作者 黄彬彬 谷波 任能 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1622-1626,1631,共6页
针对翅片管蒸发器结霜过程混杂着复杂的线性和非线性特征且测试数据受噪声干扰大,使用单一的模型无法对其性能进行预测的难题,建立了基于求和自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)和支持向量机(Support Vect... 针对翅片管蒸发器结霜过程混杂着复杂的线性和非线性特征且测试数据受噪声干扰大,使用单一的模型无法对其性能进行预测的难题,建立了基于求和自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的翅片管蒸发器结霜性能组合预测模型.利用实验数据对模型进行了验证和评估,并与单一ARIMA模型和SVM模型做了对比分析.结果表明,基于ARIMA-SVM的组合预测模型能兼顾结霜过程的线性和非线性特征,具有良好的预测性能,并能够较精确地预测到翅片管蒸发器性能参数的转向点. 展开更多
关键词 翅片管蒸发器 蒸发器结霜 求和自回归移动平均 支持向量机 混合预测模型 转向点
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木材干燥微波-真空木材干燥过程ARMA模型建立及其控制器仿真 被引量:2
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作者 孙丽萍 曹军 李志辉 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期86-91,共6页
结合模糊控制的智能性与常规PID控制的可靠性,针对花旗松的微波-真空干燥工艺建立时间序列下的自回归滑动平均数学模型,设计一种Fuzzy-PID自整定控制器,采用模糊推理的方法实现PID参数的在线整定。应用Matlab/SIMULINK工具对干燥窑常规... 结合模糊控制的智能性与常规PID控制的可靠性,针对花旗松的微波-真空干燥工艺建立时间序列下的自回归滑动平均数学模型,设计一种Fuzzy-PID自整定控制器,采用模糊推理的方法实现PID参数的在线整定。应用Matlab/SIMULINK工具对干燥窑常规PID控制和fuzzy-PID自整定控制进行仿真,通过分析与比较得到:fuzzy-PID自整定控制器的阶跃响应曲线具有上升快,稳态性能好,过渡过程时间短,超调量小的优点,控制特性满足系统的要求。能够提高木材干燥过程的控制水平,有效地保证木材干燥质量和降低能源消耗。 展开更多
关键词 自回归滑动平均模型 木材 微波-真空干燥 模糊推理 fuzzy-PID自整定
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基于MEEMD-ARIMA模型的波浪能发电系统输出功率预测 被引量:12
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作者 吴峰 王飞 +1 位作者 顾康慧 周能萍 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期65-70,共6页
波浪能作为一种储量丰富的清洁能源,是未来理想的能源之一。但其具有较强的随机波动特性,因此,可靠地预测波浪能发电系统的输出功率能给复杂电网的调度带来极大的便利。文中提出基于改进的总体经验模态分解(MEEMD)-差分整合移动平均自回... 波浪能作为一种储量丰富的清洁能源,是未来理想的能源之一。但其具有较强的随机波动特性,因此,可靠地预测波浪能发电系统的输出功率能给复杂电网的调度带来极大的便利。文中提出基于改进的总体经验模态分解(MEEMD)-差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型的波浪能组合预测。首先,基于海浪计算原理,计算混合浪的每小时平均波高与周期。其次,采用MEEMD对每小时平均波高与周期进行分解,得到一系列特征互异的本征模态函数(IMF)和余量,并将平均波高分解的结果与离散小波变换分解结果做对比。然后,将得到的分量分别建立ARIMA预测模型,通过叠加得到每小时平均波高与周期的预测值。最后,建立直驱式波浪能发电系统波高-功率转换模型,实例结果验证了该组合模型预测的有效性。 展开更多
关键词 波浪能 预测 离散小波变换 改进的总体经验模态分解-差分整合移动平均自回归 功率转换模型
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一种新的自回归———滑动平均模型 被引量:2
10
作者 朴春俊 蔡满军 吴忠强 《信息技术》 2001年第8期1-3,共3页
将列宾逊算法和最小实现算法结合 ,给出一种新的自回归—滑动平均模型与仿真结果。
关键词 列宾逊算法 最小实现算法 自回归-滑动平均模型
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基于ARIMA-GARCH模型的生育率随机预测 被引量:2
11
作者 封铁英 罗天恒 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第24期21-24,共4页
文章针对传统确定性预测方法的局限性,提出了一种基于随机理论和时间序列分析的生育率随机预测ARIMA-GARCH建模与仿真方法,通过模拟时间序列随机波动特征来估计生育率的未来值和预测区间。以中国总和生育率为例,应用ARIMA-GARCH模型对... 文章针对传统确定性预测方法的局限性,提出了一种基于随机理论和时间序列分析的生育率随机预测ARIMA-GARCH建模与仿真方法,通过模拟时间序列随机波动特征来估计生育率的未来值和预测区间。以中国总和生育率为例,应用ARIMA-GARCH模型对生育率序列随机过程进行预测,分析残差项之间的自相关性和异方差效应,以避免单一模型拟合导致的重要细节信息损失。提出了应对中国长期持续低生育率的相关对策建议,以期为生育政策的调整和完善提供决策依据和实践参考。 展开更多
关键词 自回归求和移动平均(ARIMA)模型 广义自回归条件异方差(GARCH)模型 生育率 随机预测
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基于ARIMA-ANN预测模型的能量感知路由算法 被引量:2
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作者 蔡钊 马林华 +1 位作者 宋博 唐红 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第6期1064-1070,共7页
针对传统能量感知OLSR协议在减少传输功率消耗和均衡节点剩余能量之间不能兼顾的特点,提出了一种新型的基于剩余能量比例和传输功率消耗的OLSR路由协议OLSR_RC,它利用上述两方面的指标构造复合能量开销,并将其作为路由选择的度量值。在... 针对传统能量感知OLSR协议在减少传输功率消耗和均衡节点剩余能量之间不能兼顾的特点,提出了一种新型的基于剩余能量比例和传输功率消耗的OLSR路由协议OLSR_RC,它利用上述两方面的指标构造复合能量开销,并将其作为路由选择的度量值。在减小网络开销的同时,也防止了部分低电量节点的能量被快速耗尽,延长了网络的生存周期。此外,新路由还采用ARIMA-ANN组合能量预测模型对节点的剩余电量进行预测,降低了由于拓扑控制(TC)消息丢失对选择路由所造成的影响。这种新型路由协议在无线传感器网络领域有比较广阔的应用前景。 展开更多
关键词 OLSR路由 能量感知 复合能量开销 人工神经网络-自回归差分滑动平均组合模型
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基于贝叶斯优化ARIMA-CNN-GRU深度算法的楼宇负荷预测研究
13
作者 张航通 曹刚 +3 位作者 李静雅 仲振 马俞瑞 丁书剑 《电子器件》 CAS 2024年第4期961-967,共7页
楼宇能耗预测问题对降低能量消耗与实现合理功能至关重要。为解决楼宇能耗复杂多变的问题,采用ARIMA模型求解能耗曲线非线性部分,再通过CNN-GRU深度学习模型拟合非线性残差,并且采用贝叶斯优化算法对深度模型进行超参优化。基于不同楼... 楼宇能耗预测问题对降低能量消耗与实现合理功能至关重要。为解决楼宇能耗复杂多变的问题,采用ARIMA模型求解能耗曲线非线性部分,再通过CNN-GRU深度学习模型拟合非线性残差,并且采用贝叶斯优化算法对深度模型进行超参优化。基于不同楼宇负荷曲线的预测结果证明,贝叶斯优化算法能够提升模型精度3倍以上,所提出的ARIMA-CNN-GRU算法针对不同类型的楼宇负荷曲线预测的最大误差控制在7%以内,比通过CNN-GRU网络直接预测楼宇负载曲线精度提升2倍,能够满足不同楼宇负荷的预测。 展开更多
关键词 智能楼宇 贝叶斯优化 自回归移动平均模型 卷积-递归神经网络 载荷预测
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基于平均移动自回归理论的中国进出口贸易实证研究
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作者 谢沅潮 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第5期153-156,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 国际贸易进出口 自回归平均移动-条件异方差理论 差分模型
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求和自回归移动平均乘积季节模型在北京市非职业性一氧化碳中毒事件预测中的应用
15
作者 张永强 王薇 +4 位作者 孙秀梅 杜世昌 卜凡 高群 孙鑫贵 《中国工业医学杂志》 CAS 2024年第1期83-86,F0003,共5页
构建时间序列分析求和自回归移动平均(ARIMA)乘积季节模型,模拟并预测北京市非职业性一氧化碳(CO)中毒事件的发生趋势。采用SPSS 21.0软件对2012年1月—2022年9月北京市发生的非职业性CO中毒事件进行ARIMA模型拟合,预测2022年10月—2023... 构建时间序列分析求和自回归移动平均(ARIMA)乘积季节模型,模拟并预测北京市非职业性一氧化碳(CO)中毒事件的发生趋势。采用SPSS 21.0软件对2012年1月—2022年9月北京市发生的非职业性CO中毒事件进行ARIMA模型拟合,预测2022年10月—2023年9月各月份发生CO中毒事件的次数,并采用2022年10月—2023年8月实际发生数进行验证。结果显示,构建的ARIMA(3,1,3)(2,1,1)12模型平稳R^(2)=0.39,决定系数R2=0.54,均方根误差(RMSE)3.06,均值绝对百分比误差(MAPE)84.78,平均绝对误差(MAE)2.23,贝叶斯信息准则(BIC)值2.73;杨-博克斯(Ljung-Box)统计量Q=7.58,P=0.58,残差序列为白噪声序列。总体而言,模型拟合适度较好。2022年10月—2023年8月各月份CO中毒发生次数实际值均在预测值95%置信区间,表现出较好的预测效果。拟合ARIMA(3,1,3)(2,1,1)12模型能很好地预测北京市非职业性CO中毒事件的发生,可用于中毒事件的监测预警工作。 展开更多
关键词 非职业性一氧化碳(CO)中毒 时间序列分析 求和自回归移动平均(ARIMA)乘积季节模型 预测
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误差为AANA序列时非参数回归模型估计的相合性 被引量:4
16
作者 刘婷婷 陈志勇 +2 位作者 魏芸菲 王学军 张永军 《合肥学院学报(自然科学版)》 2013年第1期17-19,40,共4页
研究了误差为AANA序列时非参数回归模型未知函数g(.)估计量的相合性问题,而AANA序列比NA序列要弱.在一般的条件下,利用Cr不等式、Jensen不等式、AANA序列的极大值不等式以及权函数的一些性质,给出了非参数回归模型未知函数g(.)估计量的p... 研究了误差为AANA序列时非参数回归模型未知函数g(.)估计量的相合性问题,而AANA序列比NA序列要弱.在一般的条件下,利用Cr不等式、Jensen不等式、AANA序列的极大值不等式以及权函数的一些性质,给出了非参数回归模型未知函数g(.)估计量的p-阶平均相合性和一致p-阶平均相合性,推广了相关文献已获得的部分结果. 展开更多
关键词 iAANA序列 非参数回归模型 p-平均相合性 -致p-平均相合性
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一种基于EWMA-PCA的水质光谱数据标准化方法研究 被引量:14
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作者 周思寒 胡新宇 +5 位作者 汤斌 赵明富 李奉笑 汪仁杰 肖棋森 肖渝 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期3443-3450,共8页
模型传递对于解决由于样本与各仪器响应函数不同所导致的量测信号不一致具有重要意义,而解决模型传递的有效方法是仪器或数据标准化。针对现有的光谱标准化方法中,鲜有对紫外-可见吸收光谱的应用研究,且紫外-可见光谱法水质多参数检测... 模型传递对于解决由于样本与各仪器响应函数不同所导致的量测信号不一致具有重要意义,而解决模型传递的有效方法是仪器或数据标准化。针对现有的光谱标准化方法中,鲜有对紫外-可见吸收光谱的应用研究,且紫外-可见光谱法水质多参数检测光谱探测单元存在分辨率、精度、响应范围不统一,难以进行不同仪器间测试数据的比对及多参数数据拟合的问题,提出采用EWMA-PCA归一化算法,实现紫外-可见水质光谱在不同仪器上的模型传递。EWMA(exponentially weighted moving-average)是一种指数加权平均移动算法,用以寻找以较高概率产生观察紫外-可见水质光谱数据的系统发生树,最大概率复原理论紫外-可见水质光谱数据,使紫外-可见光谱特征不丢失、不偏移,减小由于数据处理对紫外-可见水质光谱数据的影响。采用不同浓度的邻苯二甲酸氢钾溶液,对日本滨松C10082CAH光谱仪、美国海洋光学Maya2000Pro光谱仪以及厦门奥谱天成ATP2000光谱仪进行对比测试实验。对比组1选取源机滨松C10082CAH光谱仪和目标机海洋Maya2000Pro光谱仪,对比组2选取源机滨松C10082CAH光谱仪和目标机奥谱天成ATP2000光谱仪,对比组3选取源机海洋Maya2000Pro光谱仪和目标机奥谱天成ATP2000光谱仪。三组比对实验结果表明,该算法能很好地应用于不同的比对光谱仪中,在采用EWMA-PCA归一化算法对水质吸收光谱数据标准化后,相关系数达到99.576 5%,方差达到0.082 3%,且波峰偏移量可降低至0.000 5%,基于EWMA-PCA归一化光谱标准化算法具适应性广、所需传递样本少、传递精度高等优点,研究结果对光谱法水质检测仪器的广泛应用具有重要理论指导意义和工程应用参考价值。 展开更多
关键词 紫外-可见水质光谱 指数加权平均移动-主成分分析 标准化 归一化 模型传递
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时间序列分析(自回归求和移动平均模型)在流行性乙型脑炎预测中的应用 被引量:19
18
作者 尹遵栋 罗会明 +4 位作者 李艺星 李军宏 宁桂军 梁晓峰 杨功焕 《中国疫苗和免疫》 CAS 2010年第5期457-461,共5页
目的探讨时间序列分析[自回归求和移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型]在流行性乙型脑炎(乙脑)预测中的应用,建立乙脑报告发病数的预测模型,预测2010年乙脑发病趋势。方法使用2003年1月~2009年12月中国疾... 目的探讨时间序列分析[自回归求和移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型]在流行性乙型脑炎(乙脑)预测中的应用,建立乙脑报告发病数的预测模型,预测2010年乙脑发病趋势。方法使用2003年1月~2009年12月中国疾病监测信息报告系统中的乙脑报告月发病资料,使用SPSS软件专家建模器,考虑季节因素建立ARIMA预测模型,并用所得模型对2010年全国乙脑报告发病数进行预测。结果 ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12模型能较好地拟合时间序列,2010年乙脑预测病例数为4579例,高峰仍在7、8月份。结论该ARIMA模型可较好地拟合乙脑发病的时间序列趋势;与2009年比较,预测2010年乙脑报告发病数相对平稳。 展开更多
关键词 时间序列分析 自回归求和移动平均模型 流行性乙型脑炎 预测
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自回归求和移动平均模型在流感发病预测中的应用 被引量:6
19
作者 李广智 刘峰 +2 位作者 王维华 朱妮 邱琳 《中国热带医学》 CAS 2016年第12期1190-1193,共4页
目的探讨应用自回归求和移动平均季节模型(ARIMA)进行流感发病率的拟合和预测,为流感疫情预警提供依据。方法运用统计分析软件对陕西省2008—2014年每月的流感网络报告发病率数据进行模型拟合,建立ARIMA模型,用2015年的数据来检验ARIMA... 目的探讨应用自回归求和移动平均季节模型(ARIMA)进行流感发病率的拟合和预测,为流感疫情预警提供依据。方法运用统计分析软件对陕西省2008—2014年每月的流感网络报告发病率数据进行模型拟合,建立ARIMA模型,用2015年的数据来检验ARIMA模型的预测效果。结果陕西省2008年1月—2014年12月流感的平均年发病率为0.74/10万,将时间序列分解为总体趋势、季节趋势及随机误差,流感发病整体呈缓慢上升,发病率存在明显的季节性,冬春季出现高峰,随机误差保持在一定水平;ARIMA(0,0,1)×(0,1,1)12模型能较好拟合既往时间段内流感的发病率,且对2015年1—12月流感月发病率的预测值与实际值基本吻合,模型预测值与实际值的绝对误差、相对误差平均值分别为0.18和0.26。结论 ARIMA(0,0,1)×(0,1,1)_(12)模型可以作为陕西省流感月发病率的短期预测模型。 展开更多
关键词 流感 自回归求和移动平均模型 发病率 预测
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季节性求和自回归移动平均模型在北京市房山区感染性腹泻发病趋势预测中的应用 被引量:2
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作者 李丽丽 董瑞强 +2 位作者 石磊 黄少平 阚震 《疾病监测》 CAS 2016年第2期136-140,共5页
目的构建北京市房山区感染性腹泻发病的季节性求和自回归移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型并进行预测。方法应用R 3.0.1软件程序包中的TSA对2004 2013年房山区感染性腹泻月发病率构建模型,并对2... 目的构建北京市房山区感染性腹泻发病的季节性求和自回归移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型并进行预测。方法应用R 3.0.1软件程序包中的TSA对2004 2013年房山区感染性腹泻月发病率构建模型,并对2014年各月感染性腹泻月发病率进行预测和评价。结果 SARIMA(0,0,2)(0,1,1)12模型较好地拟合既往时间段月发病率,对2014年发病趋势拟合平均相对误差为19.164%,对年发病率拟合平均相对误差为2.303%。结论 SARIMA(0,0,2)(0,1,1)12模型能够很好拟合感染性腹泻月发病率数据,可用于房山区感染性腹泻发病趋势的短期预测,为下一步采取针对性防控措施提供科学依据。 展开更多
关键词 感染性腹泻 季节性求和自回归移动平均模型 时间序列分析
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