基于Holt两参数指数平滑法和ARIMA模型的长三角粮食产量的预测

选取长三角地区为研究对象,使用R Studio软件对1950—2018年长三角的粮食产量数据进行分析,分别使用Holt两参数指数平滑法和ARIMA模型预测2019—2023年长三角地区的粮食产量,并对模型进行检验,检验结果均通过,表明长三角地区的粮食产量将保持稳定增长的趋势,预测效果理想。对两种预测方法进行比较,并对长三角地区的粮食发展情况提供相关建议。

基于Holt双参数线性指数平滑模型生活能源消耗预测

在提倡可持续发展的今天,能源的使用,尤其是生活能源的使用逐渐成为社会关注的重点。通过收集1995—2012年我国煤油和天然气在生活中的消耗数据,建立布朗(Brown)单一参数线性指数平滑模型和Holt双参数线性指数平滑模型,并对2013—2016年生活中煤油和天然气的消耗量进行预测。对比两个模型预测得出结论:Holt双参数线性指数平滑模型预测更准确,在未来的四年内,生活中煤油的消耗将会减少,天然气的消耗会直线增加。

基于Holt指数平滑模型的地下水水质预测

地下水水质预测是地下水污染防治研究工作的重要组成部分。本文介绍了Holt指数平滑模型的基本原理及平滑参数的确定方法,在此基础上,以阿拉善腰坝绿洲地下水水质预测为实例对地下水HCO-3、Cl-、SO2-4和TDS进行了预测,并与灰色模型预测结果进行了对比。结果表明2006年HCO-3、Cl-、SO2-4和TDS浓度值将分别达到198.260、77.290、114.850和508mg/L。应查清地下水各种污染源及各污染源对地下水水质的影响程度,以便采取有效措施,遏制地下水水质进一步恶化。Holt指数平滑模型统一考虑了所有已有时间序列资料对预测值的影响,提高了预测精度,适用于已有较长时间序列资料前提下的预测。

基于Holt指数平滑模型的油井产量动态预测

产量动态预测是油井生产动态的实时监测与调控的重要基础。该文利用时间序列分析中的Holt指数平滑模型,依据误差平方和最小原则对初始值和平滑参数α、β进行优化,考虑了所有已有时间序列的历史数据对预测值的影响,建立了一种新型的油井产量预测Holt指数平滑模型。实例计算表明,模型预测误差基本控制在10%以内。该模型具有良好的适用性和准确性,可作为油井生产计划的实时调整和辅助决策依据。

基于Holt两参数指数平滑对安徽省充电桩保有量的分析和预测

推广新能源汽车充电桩,发展新能源汽车,可以有效保护环境,减少废气排放,节约燃油能源,实现可持续发展。本文利用Holt两参数指数平滑方法针对安徽省2016年5月至2019年10月各月份充电桩保有量的变化趋势预测未来的发展,并针对性地提出建议。

两参数指数分布产品全样本场合下步进应力加速寿命试验损伤失效率模型下的统计分析

本文给出了两参数指数分布产品全样本场合下步进应力加速寿命试验损伤失效率模型下参数的极大似然估计和拟矩估计,并通过Monte-Carlo模拟说明本文方法的可行性。

霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中应用的探讨

目的探讨霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中的应用价值。方法建立霍特双参数指数平滑预测模型对成都市2006年住院人数进行定量预测,并对预测模型的预测精度进行评价。结果霍特双参数指数平滑预测模型预测住院人数的结果满意。通过计算机反复试算,可获得最佳的一组平滑常数(α,γ),使预测模型的预测误差最小。本例预测平均绝对百分误差(MAPE)3.4438%<10%,预测精度较高。结论霍特双参数指数平滑预测模型预测精度较高,计算简便且具有递推性质,在医院管理中有应用价值。

布朗单一参数指数平滑经济预测模型的估计

研究了有关布朗单一参数指数平滑经济预测模型的系数的估计问题,整理并给出了比较完整的证明.最后结合一个例子进行了应用.

霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中应用的探讨

目的探讨霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中的应用价值。方法建立霍特双参数指数平滑预测模型对成都市2006年住院人数进行定量预测，并对预测模型的预测精度进行评价。结果霍特双参数指数平滑预测模型预测住院人数的结果满意。通过计算机反复试算，可获得最佳的一组平滑常数（α，γ），使预测模型的预测误差最小。本例预测平均绝对百分误差（MAPE）3．4438％〈10％，预测精度较高。结论霍特双参数指数平滑预测模型预测精度较高。计算简便且具有递推性质。在医院管理中有应用价值。

用Brown单一参数线性指数平滑模型预测张北县初中专业教师数量

根据对张家口市张北县初中现任各科教师的调查统计资料,针对影响教师数量的因素错综复杂的特点,采用Brown单一参数线性指数平滑的数量模型,对今后几年中该县初中教师的需要数量进行了中短期预测。

基于Holt双参数指数平滑法的SDN交换机流表超时优化策略

OpenFlow交换机流表容量有限,现有的流表更新机制在网络流量高峰时期会严重影响网络的稳定。针对这个问题,提出了一种基于Holt双参数指数平滑法的流表超时时间更新策略.通过预测下一个周期的流表项新增数量,得到流表超时时间调整参数,以此动态调整流表项的超时时间,通过仿真实验表明,该策略可以有效提高OpenFlow交换机流表空间利用率、数据转发成功率和流表项适配率,达到提升网络性能的效果。

基于ARIMA-Holt指数平滑模型的短期居民消费指数预测

以上海市2008~2017年10年间居民消费指数(CPI)的月度历史数据为样本,采取时间序列检验方法对其进行了相关分析,建立了ARIMA模型。同时利用多种不同预测方法对2018年第一季度上海市居民消费指数水平进行预测,结果表明:上海市居民消费指数具有明显的趋势性,且Holt指数平滑预测方法具有更优的预测能力,效果较为理想,为短期预测提供一定的借鉴。

基于ARIMA和Holt指数平滑模型的山东省药品集中采购价格指数研究

本文实现了对“十三五”期间山东省药品集中采购价格的动态分析和预测。利用采购平台提供的数据编制链式拉氏价格指数、帕氏价格指数,将价格指数作为对药品集中采购价格预测分析的重要指标依据,以此进行量化评价。结合ARIMA和Holt指数平滑模型,对已有的药品价格指数数据进行预测,两个模型的平均绝对误差分别为0.3611和0.3723,表明模型能够有效拟合序列的整体趋势,以及提取价格指数序列动态及持续特征。通过对价格指数进行趋势预测以评估政府及相关部门稳控药价等政策的效果,为政府和平台管理者提供科学的决策依据。

蔬菜大棚墒情预报的衰减指数平滑模型

利用宿迁市船行灌区实测数据率定衰减指数平滑模型的参数,研究了衰减指数平滑模型在蔬菜大棚墒情预报中的适用性。结果表明,与霍尔特双参数模型相比,衰减指数平滑模型改善了预报效果,用于蔬菜大棚墒情预报具有较高的精度。

时间序列指数平滑模型新体系及算法

本文提出了动态平滑参数的概念,由此建立了一类不需选取平滑初值、带有动态平滑参数的指数平滑新模型体系,包括差分-指数平滑模型;又以预测误差平方和SSE最小为目标,构造了优选并自动生成最佳平滑参数使平滑模型得以优化的最速下降算法,增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力.从而较完整的解决了指数平滑预测中,平滑参数靠经验确定且为静态、平滑初值难以确定并易导致预测偏差等问题.

确定指数平滑参数的最优化方法

依据统计学原理对指数平滑预测模型进行了精度分析 ,建立了估计指数平滑参数 a的最优化模型 ,给出了优化模型求解算法。实例计算结果表明 ,与试算法比较 ,该优化方法具有较快的收敛速度和较高的计算精度。

一类推广的指数平滑优化模型性质及算法的研究

在原二次指数平滑模型的基础上 ,提出了一种带有动态平滑参数的指数平滑优化模型 ,包括差分 指数平滑模型 ;通过引入动态参数 ,建立了不需选取平滑初值的新模型 ;采用Fibonacci算法优选并自动生成平滑参数使模型得以优化 .从而较完整地解决了指数平滑预测中 ,平滑参数靠经验确定且为静态、平滑初值难以确定并易导致预测偏差等问题 .

基于两参数损伤模型下剪切型结构抗震可靠性分析

利用两参数损伤模型研究了结构抗震可靠性,通过统计地震损伤模型中反应量得到地震烈度概率分布、结构最大延性系数μm及极限延性系数μu的概率分布,建立结构抗震可靠性概率公式,在结构可靠度计算中用Monte Carlo方法模拟计算指定损伤范围内结构可靠度,并给出了实例计算结果.

两参数指数分布步进应力加速寿命试验的统计分析

给出了两参数指数分布产品截尾样本场合下步进应力加速寿命试验损伤失效率模型下参数的极大似然估计和拟矩估计,并通过Monte-Carlo模拟说明方法的可行性.

设备状态趋势的变参数指数加权平滑预测方法研究

对指数加权平滑模型进行了改进,使之能适用于多种不同变化规律的参数的预报.改进后的指数加权平滑模型的参数是随着参数变化规律的变化而变化的,这种预报模型具有自适应的特点.应用实例表明,改进的指数加权平滑模型具有较高的预测精度,可用于机械设备缓变趋势的预报.