基于ARMA模型的农产品供应链成本优化研究

近年来,在乡村振兴战略背景下,农产品流通逐渐呈现出“农村电商”新业态。农产品供应链作为连接农户、电商平台和消费者的桥梁,在农村电商发展过程中扮演着重要角色。随着农村电商的快速发展,农户生产积极性提高,农产品产量显著增加,但与此同时农产品供应链成本结构也发生了显著变化。为优化农产品供应链成本,提高农户生产积极性,本文以农村电商模式下农产品供应链为研究对象,以ARMA模型为基础,通过构建农产品供应链成本结构方程模型,发现当前农产品供应链成本结构具有非对称性和非线性的特征。文章首先从农户生产积极性和农村电商发展两个方面,分析了农村电商发展对农产品供应链成本结构的影响;其次通过引入ARMA模型对影响因素进行分析,发现当前农产品供应链成本结构存在非对称性特征,并从农户生产积极性、农村电商发展水平和农村物流体系等方面提出了优化路径;最后,基于优化路径提出了政策建议。

基于时间序列ARMA模型的拱桥施工变形预测

为了促进时间序列分析方法在桥梁施工监测中的应用,利用时间序列ARMA模型对某特大桥主桥施工监控过程中主拱肋控制点变形数据进行分析,预测了后续主拱肋施工阶段的变形情况,并与实测数据进行比较。结果表明,时间序列ARMA模型在桥梁施工中预测拱肋变形具有较高的精度和可靠性,为桥梁施工的控制和监测提供了有效的手段。该研究成果说明时间序列分析方法可大大地改善参数的估计精度,提高模型的预测效果。

基于ARMA模型的海洋磁力测量数据小波去噪方法研究

海洋磁力测量是指通过安置在海底质子旋进磁力仪来直接测量地磁场,这样在海洋表面和海底同时测量,就可以得到地磁场的垂直梯度。但处理海洋磁力测量数据时不仅需要消耗大量时间,并且分块处理拼图还会导致精确度较低。为了实现对海洋地质层参数的准确测量,提出基于ARMA模型的海洋磁力测量数据小波去噪方法。构建海洋磁力测量数据的小波降噪和滤波检测模型,通过对海洋磁力测量数据的类型化分类识别,进行多波束的信息分割,实现对海洋磁力测量数据的自动滤波降噪,使得输出数据更清晰、自然。测试结果表明,使用ARMA模型后,输出数据的信噪比较之前提升了33.6632 dB,海洋磁力测量数据去噪效果好。通过ARMA模型对海洋磁力数据进行去噪,有助于达到更精确的海洋磁力测量数据,为研究地磁场及其变化、海洋地质构造、矿产预测和国防建设提供了重要支持。

基于ARMA模型的城乡居民收入差距预测分析--以安徽省为例

ARMA模型是当前普遍应用的时间序列建模方法之一。选取安徽省1980—2020年的城乡居民收入差距数据为样本,借助EVIEWS9.0软件,针对绝对收入差距与相对收入差距先后构建ARIMA((1,4),1,0)与ARMA(1,3)模型,两个模型的样本内静态预测结果均较好。分别利用所建立的两个模型,样本外动态预测2021—2023年安徽省城乡居民绝对收入差距依次为23756.7元、24846.8元与26094.6元,相对收入差距依次为2.563078元、2.563116元与2.563147元,以期为相关部门制定政策提供数据支持。

基于ARMA模型的隧道变形预测及参数估计分析

以北京市海淀区某地铁站一体化棚户区改造项目为例,运用ARMA模型对高层建筑盖挖逆作法施工过程中邻近既有地铁隧道变形进行预测。以既有地铁隧道沉降实时监测数据为原始数据集,对原始数据集进行适当插补处理后,通过极大似然估计法对模型进行参数估计,给出了模型关键参数,构建了合理的预测模型。将模型预测结果与实测数据进行对比,显示预测结果与实测数据变化趋势高度吻合,充分验证了预测模型的可行性、有效性与稳定性。

中国物流业景气指数预测——基于ARMA模型

中国物流业景气指数(LPI)是2013年3月5日由中国物流信息中心和中国物流与采购联合会发布的一项指数,它的调查采用PPS(容量比例概率抽样法)抽样方法,按照各个物流行业对物流业主营业务收入的贡献度,确定这些行业各自的样本数。通过对新订单、业务总量、设备利用率、库存周转次数、从业人员这五项指数进行加权,合成一个合成指数,再将其与新订单、业务总量、设备利用率、库存周转次数、从业人员等12个分项指数一起构成中国物流业景气指数。LPI从总体上反映了我国物流业经济发展的变化情况,它以50%为分界点来区分经济的强弱,物流业经济在LPI> 50%时扩张,在LPI <50%时收缩。

基于多模型融合的中长期径流集成预测方法

中长期水文预报是流域水资源规划与合理配置的重要依据。为提高中长期径流预测精度,提出了一种基于多模型融合的水库中长期径流集成预测方法。该方法将ARMA、BP、LSTM、RF和SVR等5个异质预测模型进行融合,同时采用超参数优化方法确定各模型的最优参数。将其用于青海省龙羊峡水库的中长期径流预报中,结果表明,通过Stacking融合算法建立的集成预测模型相较于单一模型,取得了更高的预测精度(R2值由0.71提升至0.82)。此方法可为提升流域中长期径流预测精度提供一定参考。

基于ARMA模型的湖南基层卫生技术人才规模需求预测

目的探究湖南省基层卫生技术专业人才总体规模需求并预测未来发展趋势。方法基于2010—2022年湖南省基层卫生技术专业人才现有规模存量,应用ARMA模型建模思路与预测基本原理,利用Eviews 12软件科学预测。结果2023—2025年湖南省基层卫生技术专业人才总体规模快速增长,2025年将达到188172人。结论湖南省乡村医生本土化培养依然存在不足,相对于湖南现有基层医疗卫生机构中的村卫生室专业技术人才需求规模而言,培养规模远无法满足人才需要。建议继续加强财政投入力度,进一步改善基层医疗卫生工作环境;灵活用人制度,多方协同夯实人才流失防火墙;持续推进乡村医生本土化培养,扩大培养规模与辐射范围应是有效途径。

基于ARMA-SSESM组合模型的危险品道路运输泄漏事故预测研究

为了预测危险品道路运输泄漏事故数量,以2013—2020年危险品道路运输泄漏月度事故为基础,运用时间序列理论建立自回归滑动平均(ARMA)预测模型和简单季节指数平滑法(SSESM)预测模型以及组合预测模型,对2021年1月—2021年6月的危险品道路运输泄漏事故数量进行预测,并对3种模型的预测精度进行比较。研究结果表明:组合预测模型的预测精度最佳,能够有效拟合时间序列的整体趋势。研究结果可为危险品道路运输泄漏事故预防工作提供参考。

基于混合模型的自然灾害预测及降损研究

通过建立ARMA时间序列模型预测未来两年自然灾害导致的经济损失。基于4R理论,利用线性回归模型分析自然灾害应急管理中存在的困境。结果发现:未来两年自然灾害导致的年经济损失均在3000亿元上下浮动,针对自然灾害的应急管理还存在部分地区基础设施建设落后、部门之间信息共享不通畅、欠发达地区医疗保险体系不完备等问题。应当加大应急基础设施建设投入;强调信息化建设引领;强化医疗保险体系建设,保障灾后受灾人员再就业。

基于ARMA模型磁暴抑制的地震TEC异常分析

地震孕育的过程中会影响电离层的粒子浓度(TEC),因此可以通过TEC数据分析地震异常信息,但是TEC数据相较地震事件受太阳活动影响更大,所以以往的研究通常只能选择太阳活动较为平静的时期。受磁暴影响TEC数据无法正常反应2021年云南大理州等地的地震异常信息,因此抑制磁暴干扰就显得格外重要。在滑动四分位法的基础上提出一种基于ARMA模型的TEC数据磁暴抑制方法,通过重新拟合磁暴发生前后的TEC数据,从而代替原始数据进行分析,在一定程度上降低磁暴对地震的信息的影响,然后提出一种地震特征及其相关性的模型对TEC异常和地震事件的相关性程度进行分析。基于IGS数据分析中心提供的全球电离层电子浓度数据,分别对2021年云南大理州漾濞县6.4级地震和青海果洛州玛多县7.4级地震进行仿真分析,分别使用传统的滑动四分位法和滑动窗口法,并通过提出的相关性模型对磁暴抑制前后的特征和事件相关性结果进行对比,结果表明去除磁暴后的特征与地震相关性增加约13-18%。

ARMA模型在预测全球平均温度情况中的应用

基于全球平均温度的动态数据,对全球平均气温情况进行了统计分析,首先,运用时间序列分析的方法,对历史数据进行预处理并建立ARMA(p,q)模型,其次,应用历史数据进行验证,并分析了预测精度。结果表明,所建的模型能很好地预测短期内气温变化情况,拟合模型符合发展趋势,为研究气象预测等问题提供理论依据。

基于ARMA模型河北省羊肉产量分析与预测

河北省处于华北平原,区位优势优越,自然资源优良,具备优异的养羊条件,2022年河北省农业农村厅提出15个优势特色产业集群,其中针对于肉羊产业集群提出专业推进方案,在11个产业集群县、6个产业园区实施各具特色的实施方案,强化6个羊肉品牌,推动河北省肉羊产业进一步发展壮大,因此河北的肉羊产业、羊肉生产与消费对河北的社会与经济均产生了重大影响。

基于WT-BiLSTM-ARMA模型的PM2.5浓度预测研究

针对PM2.5浓度预测问题,提出一种基于小波变换的模型。在北京市六个大气污染监测站测得的PM2.5浓度数据上,运用小波分解算法对原始数据序列进行特征提取,使用BiLSTM对高频序列进行预测,同时使用ARMA对低频序列进行预测,最后将各个子序列的预测值进行小波重构得到最终预测结果。实验结果表明,相较于传统单一模型和组合模型,该模型的性能和预测精度均有提高。

含零收益率的金融非对称Log-GARCH模型研究

在实际外汇市场中,由于诸如交易缺失、舍入误差等原因使得收益率序列中出现零值,常见GARCH族模型无法对含零收益率数据进行有效拟合,导致波动率估计结果产生较大偏差。为了更准确地估计汇率波动率,本文对含有零收益率的外汇数据进行建模。首先运用不受条件方差为正限制的log-GARCH模型对汇率市场收益率数据进行拟合,同时提出一个处理含有零收益率的数据处理框架,即将零值视为缺失的观测值。然后通过结合QMLE方法和期望最大化(EM)算法对含缺失观测值的log-GARCH模型进行无偏估计。最后通过实证分析比较零收益率两种不同处理方法——非零值代替零值方法和将零值视为缺失值方法下波动率估计结果的差异。研究结果显示零收益率的存在会增加波动率的估计偏差,将非零值作为缺失值方法得到的估计结果更接近市场真实情况。

基于ARMA模型的湖北省农村居民消费价格指数预测

本文通过建立ARMA模型,对2021—2022年湖北省农村居民消费价格指数进行预测,结果显示2021—2022年湖北省农村CPI将处于一个发展速度相对稳定和较低水平的状态。同时,通过对湖北省农村居民消费特征进行分析,结合湖北省人口结构老龄化程度在加深的趋势,可以看出虽然整体消费水平有所提升,疫情对居民的消费产生了一定的影响,但居民消费结构也在发生变化,因此建议相关部门在进行宏观调控及实施相关政策时,需更加注重制定对农村地区CPI有结构化影响的政策实施。

基于ARMA-GARCH组合模型的汇率波动性预测

文章使用2015年8月11日至2022年11月30日人民币兑美元汇率的日交易中间价数据进行研究。首先对该数据进行对数差分处理,得到平稳的人民币汇率对数收益率序列。其次通过描述性统计分析发现该序列“尖峰厚尾”,而平稳性检验和ARMA模型建立证实了该序列的非随机性质,异方差性检验确认了波动聚集性。研究采用GARCH、EGARCH和TGARCH模型对波动率方程进行拟合,结果显示汇率存在杠杆效应。最终,使用最佳拟合效果的EGARCH(1,2)模型对汇率序列进行回测分析,并提出相关建议。

基于EM-GIBBS算法的ARMA(p,q)测量误差模型的参数估计

本文对基于ARMA(p,q)的测量误差模型的参数估计提出了EM-Gibbs算法.由于无法给出模型参数的极大似然估计解析解,本文在EM算法框架下对参数进行估计.在实施EM算法M步骤过程中,为了计算高维正态分布的隐变量一阶、二阶矩,需要求出高阶矩阵的逆矩阵.为了避开计算高阶矩阵的逆矩阵,通过Gibbs抽样,给出了隐变量的一阶、二阶矩的估计,从而给出了EM算法M步骤中参数最优值的估计.最后通过对ARMA(1,1)测量误差模型进行了数值模拟,模拟结果验证了所提EM-Gibbs算法的可行性和有效性.

基于ARMA模型的高考人数预测研究——以H市为例

高考是为高校招生设置的全国性统一考试,是国家级重要考试之一。高考人数的变化既能反映人口发展规律,又能反映某一时期社会政治、经济、文化等方面的特点。以H市2009—2022年高考人数为研究基础,通过时间序列分析算法构建ARMA模型,再利用Matlab软件进行数值计算可预测该市未来五年参加高考的人数。研究结果显示,H市未来五年高考人数可能会持续增加,在2027年左右达到3万人。与此同时,未来几年H市经济、社会、科技等方面的发展会对实际高考人数产生一定影响。

我国鸡肉价格波动特征及趋势分析——基于ARMA模型的实证分析

以我国鸡肉集贸市场价格为研究对象,基于我国2013—2021年鸡肉集贸市场价格数据,利用census X12季节调整法和HP滤波法对我国鸡肉价格的波动进行了分析。研究发现,我国鸡肉价格存在明显的季节性趋势,每年1—2月份价格较高,6月份价格较低,且在长期中呈现逐渐上升趋势。随后利用ARMA模型对2021年12月—2022年4月的鸡肉价格进行了预测,结果显示,2021年12月—2022年4月我国鸡肉价格总体平稳,波动幅度较小,同时可能会出现下降趋势。最后根据研究结论提出了建立多品类的价格监测预警体系、完善重大流行疫病监测防控管理机制、建立鸡肉生产销售指导建议制度、引导消费者合理预期等对策建议。