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Holt-Winters模型与SARIMA模型对手足口病月发病率预测效果的比较
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作者 陈亚琴 陈健 +1 位作者 朱诚 朱利华 《现代实用医学》 2024年第7期901-903,共3页
手足口病(hand,foot and mouth disease,HFMD)是由肠道病毒感染引起的儿童常见传染病,以发热、手足臀部或者口腔疱疹为主要症状,多发于5岁以下儿童,严重时可导致患儿死亡[1-2]。2008年3月,我国把HFMD列为丙类传染病进行管理[3],近年仍... 手足口病(hand,foot and mouth disease,HFMD)是由肠道病毒感染引起的儿童常见传染病,以发热、手足臀部或者口腔疱疹为主要症状,多发于5岁以下儿童,严重时可导致患儿死亡[1-2]。2008年3月,我国把HFMD列为丙类传染病进行管理[3],近年仍是威胁儿童健康的重要公共卫生问题之一[4]。 展开更多
关键词 手足口病 预测 holt-winters模型 SARIMA模型 时间序列分析
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基于季节ARIMA模型对某三级综合性医院门诊量的预测研究
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作者 陈文娟 林建潮 《中国医院统计》 2024年第3期185-188,共4页
目的 通过建立季节ARIMA模型,对浙江省某三级综合性医院门诊量进行预测,为医院合理配备门诊人力资源提供依据。方法 以2013年1—6月浙江省某医院门诊量数据为基线,利用SPSS软件构建季节ARIMA模型,对2023年7—12月的门诊量进行预测,通过... 目的 通过建立季节ARIMA模型,对浙江省某三级综合性医院门诊量进行预测,为医院合理配备门诊人力资源提供依据。方法 以2013年1—6月浙江省某医院门诊量数据为基线,利用SPSS软件构建季节ARIMA模型,对2023年7—12月的门诊量进行预测,通过对比门诊量实测值,评价季节ARIMA模型预测门诊人次的精度。结果 该综合性医院门诊量呈现逐年上升趋势,并呈现周期性波动的特征。拟合的最优季节ARIMA模型为ARIMA(0,1,1)(1,0,1)12,BIC(贝叶斯信息准则)为5.273,MAPE(平均绝对百分误差)为14.265,R2(模块决定系数)为0.408,总体相对误差为1.83%,预测结果良好。结论 季节ARIMA模型较好地模拟了该三级综合性医院门诊量在时间序列上的变化趋势,为该院门诊量的短期预测提供理论依据。 展开更多
关键词 季节ARIMA 门诊人次 时间序列分析 预测模型
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一类具有季节交替的n维Gilpin-Ayala竞争模型的动力学
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作者 陈梅香 谢溪庄 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第3期417-422,共6页
研究一类具有季节交替的n维Gilpin-Ayala竞争模型。利用单调动力系统的理论,当n=1时,系统存在着阈值动力学。根据离散竞争映射的负载单形理论,证得n维系统存在一个(n-1)维的负载单形。结果表明:(n-1)维的负载单形吸引了系统在R^(n)_(+)... 研究一类具有季节交替的n维Gilpin-Ayala竞争模型。利用单调动力系统的理论,当n=1时,系统存在着阈值动力学。根据离散竞争映射的负载单形理论,证得n维系统存在一个(n-1)维的负载单形。结果表明:(n-1)维的负载单形吸引了系统在R^(n)_(+)中的所有非平凡轨道。 展开更多
关键词 季节交替 Gilpin-Ayala竞争模型 周期解 庞加莱映射 负载单形
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一种用于季节性产品需求预测的多元化堆叠回归模型
4
作者 刘斌 丁昊 《物流技术》 2024年第6期15-30,共16页
产品需求预测是智慧供应链的核心环节。针对具有季节性的快消品的需求特点,设计了一种结合Blending线性与多机器学习模型融合的多元化堆叠回归模型RXOEL-X。首先,介绍了RXOEL-X模型的构建及运行步骤,然后基于一组公开数据将此模型与五... 产品需求预测是智慧供应链的核心环节。针对具有季节性的快消品的需求特点,设计了一种结合Blending线性与多机器学习模型融合的多元化堆叠回归模型RXOEL-X。首先,介绍了RXOEL-X模型的构建及运行步骤,然后基于一组公开数据将此模型与五种传统单一化模型进行比较,证明其在预测精度方面比其他模型更优。同时基于某饮料公司的实际销售数据,对模型性能进行进一步测试,证明RXOEL-X模型在预测精度、数据拟合能力、时间效率等方面整体表现最佳。RXOEL-X模型为季节性产品乃至更广泛的企业供应链管理中的需求预测问题提供了一种前沿的解决策略,有利于帮助企业在节省成本、减少库存积压的同时,提高对市场变化的响应速度和供应链的整体灵活性。 展开更多
关键词 季节性产品 需求预测 多元化堆叠回归模型 机器学习 智慧供应链
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基于季节性ARIMA模型的短时交通流预测方法研究
5
作者 俞乐澜 邵梓轩 +1 位作者 徐程 李涛 《交通世界》 2024年第25期2-5,共4页
综合道路特点、行驶时间和车辆的特征等信息,采用时间差值法筛除无效数据,剔除运营车数据;在通过序列分解与ADF-1平稳性检验后,提出基于季节性ARIMA模型的短时交通流预测技术,以探究该模型下车流量预测精度达到最佳预测效果时的最优采... 综合道路特点、行驶时间和车辆的特征等信息,采用时间差值法筛除无效数据,剔除运营车数据;在通过序列分解与ADF-1平稳性检验后,提出基于季节性ARIMA模型的短时交通流预测技术,以探究该模型下车流量预测精度达到最佳预测效果时的最优采样间隔;采用AIC准则对参数寻优定阶,ADF检验和差分分析选择最优的差分阶层;为确保模型的可靠性,使用Ljung-Box Q检验进行白噪声检验。结果表明,时间间隔为15 min的车流量统计模型SARIMA(1,1,2)×(2,0,0)4在预测精度和稳定性方面均优于其他时间间隔和传统的ARIMA模型。同时,该方法也具有一定的通用性,可以应用于其他领域的短时流量预测。 展开更多
关键词 短时交通流预测 季节性ARIMA模型 ADF-1检验 Ljung-Box Q检验
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基于四种算法比较分析Venlo型玻璃温室气温季节预报模型
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作者 吴慧臻 李东升 +2 位作者 杨再强 张丰寅 陈旸 《中国农业气象》 CSCD 2024年第2期135-146,共12页
利用2021年2月27日-2023年3月4日南京信息工程大学Venlo型玻璃温室内、外气象观测数据,基于多元回归(Multiple regression,MR)、BP人工神经网络(BP artificial neural networks,BPANN)、随机森林(Random forest,RF)和支持向量机(Support... 利用2021年2月27日-2023年3月4日南京信息工程大学Venlo型玻璃温室内、外气象观测数据,基于多元回归(Multiple regression,MR)、BP人工神经网络(BP artificial neural networks,BPANN)、随机森林(Random forest,RF)和支持向量机(Support vector machine,SVM)构建温室内日平均气温、日最低气温和日最高气温的季节预报模型,并进行验证。结果表明:温室内日平均气温、日最低气温季节预报模型的拟合精度明显高于日最高气温季节预报模型;各模型对春、夏、秋季温室内气温的拟合精度高于冬季。对于日平均气温和日最低气温季节预报模型而言,4种算法构建的春、夏、秋季预报模型的拟合精度均较高,RF模型模拟效果更为稳定,其模拟值与实际观测值决定系数(R^(2))均值均在0.94以上,均方根误差(RMSE)、绝对误差(MAE)均值在1.5℃以内;对于日最高气温季节预报模型,RF模型对春、夏、秋季的拟合精度整体高于其他模型,R^(2)均值均在0.75以上。MR模型对冬季室内气温的拟合精度较好,更适用于预测冬季温室内气温。综合而言,选择RF模型预报春、夏、秋季的玻璃温室内气温,选择MR模型预报冬季玻璃温室内气温较为可行。 展开更多
关键词 Venlo型玻璃温室 温度季节预报模型 神经网络 随机森林 支持向量机
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基于季节性时间序列模型的西藏那曲牧草生长预测研究
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作者 汪书乐 雒伟群 +1 位作者 赵益民 嘎桑久美 《西藏科技》 2024年第1期76-80,共5页
为了保护西藏生态环境,了解牧草相关的生长情况,使用NASA提供的16天合成MODIS数据,以归一化植被指数(NDVI)作为牧草的生长覆盖特征指标,预测NDVI就可以更好地评估牧草的生长情况,以那曲市的NDVI为例,利用ARIMA和SARIMA模型进行预测,结... 为了保护西藏生态环境,了解牧草相关的生长情况,使用NASA提供的16天合成MODIS数据,以归一化植被指数(NDVI)作为牧草的生长覆盖特征指标,预测NDVI就可以更好地评估牧草的生长情况,以那曲市的NDVI为例,利用ARIMA和SARIMA模型进行预测,结果显示SARIMA模型有着良好精度预测,能够更好地评估牧草地生长情况。 展开更多
关键词 NDVI 季节性时间序列模型 预测 西藏那曲
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基于ANN-CA模型的F县季节性闲置耕地模拟及预测
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作者 王静祎 王加胜 《安徽农学通报》 2024年第10期133-138,共6页
为保护耕地和提高耕地利用率,促进农业可持续发展,本研究利用ANN-CA模型对F县的季节性闲置耕地情况进行模拟预测。模拟结果表明,在α=2,T=0.8的参数组合下,各类用地变化的模拟精度较高,模拟出的用地变化情况与2020年的实际用地情况较为... 为保护耕地和提高耕地利用率,促进农业可持续发展,本研究利用ANN-CA模型对F县的季节性闲置耕地情况进行模拟预测。模拟结果表明,在α=2,T=0.8的参数组合下,各类用地变化的模拟精度较高,模拟出的用地变化情况与2020年的实际用地情况较为贴近;根据季节性闲置耕地识别规则模拟出F县未来耕地季节性闲置现象呈现明显好转趋势,预测2025年F县季节性闲置耕地主要集中在东北部和南部,面积为25.8318km^(2)。生产中,注意对耕地进行科学合理的养护和利用,以保障农作物的产量和质量,确保农业可持续发展。 展开更多
关键词 季节性闲置耕地 ANN-CA模型 模拟预测 耕地利用率 土地养护
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具有季节性反应扩散疟疾模型的全局动力学
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作者 张志雯 白振国 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期447-457,共11页
疟疾是一种由疟原虫引起的传染病,它是通过成年雌性按蚊叮咬而引发的人与人之间传播。为了探讨空间异质和季节性对疟疾传播的影响,建立了一类周期的反应扩散模型。鉴于蚊子总密度趋于一个正的周期解,故对原系统的研究转而讨论其极限系... 疟疾是一种由疟原虫引起的传染病,它是通过成年雌性按蚊叮咬而引发的人与人之间传播。为了探讨空间异质和季节性对疟疾传播的影响,建立了一类周期的反应扩散模型。鉴于蚊子总密度趋于一个正的周期解,故对原系统的研究转而讨论其极限系统。首先定义了模型的基本再生数R_(0),然后利用单调次齐性系统理论表明了R_(0)是决定极限系统全局动力学的一个阈值参数。具体地说,当R_(0)≤1时,无病周期解是全局渐近稳定的;而当R_(0)>1时,模型存在唯一正的周期解且它是全局渐近稳定的。最后,利用链传递集理论将极限系统的动力学提升到原系统。 展开更多
关键词 疟疾 季节 反应扩散模型 基本再生数 阈值动力学
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基于灰色理论和季节指数的月度用电量预测模型
10
作者 晏伟宸 《黑龙江电力》 CAS 2024年第4期306-310,共5页
传统季节指数预测模型采用平均数作为季节指数,存在精度不足的问题。为获得简便而准确的月度用电量预测模型,在传统季节指数预测模型的基础上,引入非线性趋势函数,并使用灰色预测模型GM(1,1)增强对随机性的预测,得到改进的季节指数预测... 传统季节指数预测模型采用平均数作为季节指数,存在精度不足的问题。为获得简便而准确的月度用电量预测模型,在传统季节指数预测模型的基础上,引入非线性趋势函数,并使用灰色预测模型GM(1,1)增强对随机性的预测,得到改进的季节指数预测模型。通过对中国第一、二产业各4个周期44组月度用电量数据的计算分析,验证改进算法的有效性。计算结果表明,改进算法可以更准确地预测月度用电量,较传统季节指数模型和传统GM(1,1)模型的MAPE指标分别降低了2%~21%和4%~10%,RMSE指标分别降低了39%~67%和22%~76%,是一种简单、有效的算法。 展开更多
关键词 灰色理论 季节指数模型 月度用电量 预测模型 MAPE RMSE
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基于季节波动序列的PSO-FNSGM(1,1,k)模型及其应用
11
作者 张怡萱 胡坰煌 +2 位作者 李钒 熊昕 胡曦 《江汉大学学报(自然科学版)》 2024年第4期27-36,共10页
针对具有年度波动特征和季节波动特征的复杂序列,使用季节因子、粒子群算法以及傅里叶级数优化构建灰色预测模型,以实现对季节波动序列的精确预测。通过年度作用系数的改变列出了3种季节因子,并对3种季节因子进行了比较。为减少时间变... 针对具有年度波动特征和季节波动特征的复杂序列,使用季节因子、粒子群算法以及傅里叶级数优化构建灰色预测模型,以实现对季节波动序列的精确预测。通过年度作用系数的改变列出了3种季节因子,并对3种季节因子进行了比较。为减少时间变化对序列的干扰,在模型中加入线性修正项以及使用粒子群算法寻找最优参数来提高模型精度。考虑到序列受季节变化影响较大,采用傅里叶级数对模型预测残差序列进行修正。将模型用于中国水力净发电量的模拟与预测,误差仅为1.22%,表明该模型针对波动序列具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 季节因子 周期序列 灰色模型 粒子群优化算法 傅里叶级数
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基于季节特性能耗模型的电动汽车充电负荷预测
12
作者 熊俊 《电工材料》 CAS 2024年第5期65-70,共6页
针对城市内电动汽车出行能耗与充电决策问题,考虑季节特性与分时电价,提出一种基于季节特性的电动汽车动态能耗模型以及随充电负荷变化的分时电价引导电动汽车充电策略。首先,采用马尔可夫路径决策过程理论模拟城市内电动汽车出行链,描... 针对城市内电动汽车出行能耗与充电决策问题,考虑季节特性与分时电价,提出一种基于季节特性的电动汽车动态能耗模型以及随充电负荷变化的分时电价引导电动汽车充电策略。首先,采用马尔可夫路径决策过程理论模拟城市内电动汽车出行链,描述其出行路径、电池容量和时空分布;其次,在电动汽车电池最大载电量、里程和车载空调耗电量模型中考虑季节的影响,构建随温度变化的电动汽车动态能耗模型以预测电动汽车充电负荷;最后,采用以城市内整体电动汽车充电负荷变化的分时电价引导电动汽车车主有序充电策略,仿真验证所构建模型和充电策略的有效性。 展开更多
关键词 电动汽车 出行链 季节特性 能耗模型 分时电价 负荷预测
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基于Holt-Winters无季节指数平滑模型的国内电影票房预测 被引量:5
13
作者 滑瑶 张辉 +1 位作者 刘悦悦 韩晶晶 《中国传媒大学学报(自然科学版)》 2017年第4期1-7,共7页
本文首先对2002-2014年国产2D电影票房数据进行分析,从票房现状、观影人数、国产影片数量、院线数量、影院数和银幕数这五个方面,了解了国产电影的现状。其次,通过Holt-Winters无季节指数平滑模型和双指数平滑模型的对比,选择Holt-Wint... 本文首先对2002-2014年国产2D电影票房数据进行分析,从票房现状、观影人数、国产影片数量、院线数量、影院数和银幕数这五个方面,了解了国产电影的现状。其次,通过Holt-Winters无季节指数平滑模型和双指数平滑模型的对比,选择Holt-Winters无季节指数平滑模型对2015年国产电影票房进行预测。 展开更多
关键词 国产电影 票房预测 holt-winters季节指数平滑模型 双指数平滑模型
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基于季节ARIMA模型和LSTM模型的西宁市降雨量预测研究
14
作者 魏远振 《统计学与应用》 2024年第5期2072-2084,共13页
西宁市是我国降雨量变化较大的城市。为了掌握该市降雨量趋势并为有关部门提供科学有效的降雨量信息,本文采用季节ARIMA (差分自回归移动平均)模型和LSTM模型对西宁市2009年~2021年月降雨量趋势进行拟合分析。西宁市年降雨量总体趋势呈... 西宁市是我国降雨量变化较大的城市。为了掌握该市降雨量趋势并为有关部门提供科学有效的降雨量信息,本文采用季节ARIMA (差分自回归移动平均)模型和LSTM模型对西宁市2009年~2021年月降雨量趋势进行拟合分析。西宁市年降雨量总体趋势呈现出明显的季节性,夏季降雨量最大。通过对模型参数的选择和设置,建立了西宁市降雨量的季节ARIMA预测模型ARIMA(2,1,1)(0,1,1)和LSTM模型,最后对2022年12个月的降雨量进行预测。预测结果如下:季节ARIMA模型对2022年前4个月的预测值较为准确,但随着预测步长的扩大,模型的预测精度会降低。LSTM模型则凭借其处理长期依赖性和复杂非线性关系的能力,在降雨量预测中表现出了不错的性能。使用季节ARIMA模型和LSTM模型能够较好地预测西宁市未来短期的降雨量变化。The city of Xining is the city with larger rainfall variation in our country. In order to grasp the trend of rainfall in the city and provide scientific and effective rainfall information for relevant departments, this paper uses seasonal ARIMA (differential autoregressive moving average) model and LSTM model to fit and analyze the monthly rainfall trend of Xining City from 2009 to 2021. The overall trend of annual rainfall in Xining city shows obvious seasonality, with the highest rainfall in summer. Through the selection and setting of model parameters, the seasonal ARIMA prediction model of rainfall in Xining City ARIMA(2,1,1)(0,1,1) and LSTM model are established, and finally the 12-month rainfall in 2022 is predicted. The prediction results are as follows: the seasonal ARIMA model predicts relatively accurate values in the first four months of 2022, but with the expansion of the prediction step, the prediction accuracy of the model will decrease. The LSTM model has shown good performance in rainfall prediction by virtue of its ability to deal with long-term dependence and complex nonlinear relationships. The seasonal ARIMA model and LSTM model can better predict the short-term rainfall change in Xining city in the future. 展开更多
关键词 季节ARIMA LSTM 预测模型 降雨量
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基于AISAS模型分析电视剧传播策略——以《漫长的季节》为例
15
作者 张婉君 《声屏世界》 2024年第5期67-69,共3页
在移动互联时代,社交、智媒技术成为互联网传播中的关键要素,市场环境和受众需求都在新要素的驱动下发生了变化,作为文化传播载体的电视剧也面临着数字时代带来的多方挑战。对此,电视剧传播开始将AISAS模型中对消费者消费过程的系统阐... 在移动互联时代,社交、智媒技术成为互联网传播中的关键要素,市场环境和受众需求都在新要素的驱动下发生了变化,作为文化传播载体的电视剧也面临着数字时代带来的多方挑战。对此,电视剧传播开始将AISAS模型中对消费者消费过程的系统阐述转移到对受众观看过程的分析,文章以高分神剧《漫长的季节》为切入点,探讨电视剧的有效传播路径,并整合成具体可行的策略,为中国影视行业的发展提供参考。 展开更多
关键词 AISAS模型 电视剧 传播策略 《漫长的季节
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基于改进遗传算法的Holt-Winters模型在采空沉陷预测中的应用 被引量:13
16
作者 彭帅英 李广杰 +3 位作者 彭文 马建全 王雪冬 秦胜伍 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期515-520,共6页
针对遗传算法存在的缺陷,提出了用小生境方法改进遗传算法。为了提高采空沉陷预测精度,借助Holt-Winters模型的预测功能,应用改进遗传算法求解和优化Holt-Winters模型组合参数,形成了改进遗传算法-Holt-Winters模型组合算法。将组合算... 针对遗传算法存在的缺陷,提出了用小生境方法改进遗传算法。为了提高采空沉陷预测精度,借助Holt-Winters模型的预测功能,应用改进遗传算法求解和优化Holt-Winters模型组合参数,形成了改进遗传算法-Holt-Winters模型组合算法。将组合算法应用于长平高速公路采空区路段沉陷预测,计算表明:改进遗传算法弥补了传统遗传算法易早熟、局部寻优能力弱的缺陷;改进遗传算法-Holt-Winters模型组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点,输出稳定性好,预测结果相对误差在2%以内,预测精度显著提高;在采空沉陷中长期预测的相对误差小于0.79%,该算法可用于中长期采空沉陷预测。 展开更多
关键词 改进遗传算法 小生境 holt-winters模型 采空沉陷预测 沉陷
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季节冻土区路基土的损伤本构模型研究 被引量:2
17
作者 李永靖 程耀辉 +3 位作者 赵涛锋 陈博文 马瑞 宋洋 《冰川冻土》 CSCD 北大核心 2023年第4期1359-1366,共8页
为探索不同冻融循环次数和围压作用对季节冻土区路基土在不同含水率条件下的应力-应变关系及损伤机理,以辽宁阜新市某公路区间为试验路段,采用环刀法选取试验路段路基土样,通过冻融循环及三轴压缩试验,得到在不同冻融循环次数及围压作... 为探索不同冻融循环次数和围压作用对季节冻土区路基土在不同含水率条件下的应力-应变关系及损伤机理,以辽宁阜新市某公路区间为试验路段,采用环刀法选取试验路段路基土样,通过冻融循环及三轴压缩试验,得到在不同冻融循环次数及围压作用下路基土的应力-应变曲线变化规律;根据损伤力学及统计学原理,将Weibull分布与Lemaitre有效应力原理相结合,建立了季节冻土区路基土损伤本构模型。结果表明:冻融循环作用可导致路基土试件强度降低,且随着试件含水率的增加,应力-应变曲线呈现由应变软化逐渐表现为应变硬化特征,试件最优含水率为应变软化与应变硬化的分界点;随着围压的增大试件强度增加,在冻融循环次数较少且围压较低时,试件的应力-应变曲线出现峰值应力,曲线表现出应变软化特征,在冻融循环次数较多且围压较大时容易出现应变硬化现象;经对比分析,所建立的损伤本构模型与试验应力-应变曲线吻合度较好,且模型所需参数均可通过三轴试验获得,说明该模型能够较好地描述季节冻土区路基土的应力-应变关系,具有实用性。另由试验结果可知,为降低东北地区冻融循环作用对季节冻土区路基强度的影响,提前做好路基的防排水工作对于路基冻融病害防治是非常重要的。 展开更多
关键词 道路工程 损伤本构模型 统计损伤理论 路基土 季节冻土 冻融循环
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基于Holt-Winters模型的铁路月度货运量预测研究 被引量:18
18
作者 汤银英 李龙 《交通运输工程与信息学报》 2017年第2期1-5,13,共6页
铁路货运量预测是铁路运输市场分析的重要内容,对铁路货运业务的开展有着重要指导意义。铁路月度货运量数据序列是既有趋势性增长又有季节性波动特征的时间序列,Holt-Winters模型适用这类时间序列的预测。本文构建Holt-Winters乘法模型... 铁路货运量预测是铁路运输市场分析的重要内容,对铁路货运业务的开展有着重要指导意义。铁路月度货运量数据序列是既有趋势性增长又有季节性波动特征的时间序列,Holt-Winters模型适用这类时间序列的预测。本文构建Holt-Winters乘法模型来进行铁路月度货运量预测,并以某铁路局化肥月度货运量为原始数据来做实证分析,最后与灰色模型、分组回归等传统预测模型的结果进行比较,结果显示Holt-Winters模型的预测精度最高。 展开更多
关键词 铁路 货运量预测 holt-winters模型
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ARIMA模型与Holt-Winters模型在铁路旅客周转量预测中的比较 被引量:16
19
作者 万洁 《铁道运输与经济》 北大核心 2010年第2期91-94,共4页
运用ARIMA和Holt-Winters两种典型时间序列预测模型,对我国2004—2008年铁路旅客周转量的月度数据进行拟合,在此基础上预测2009年的月度旅客周转量,并与2009年旅客周转量的实际值进行比较,同时对ARIMA模型和Holt-Winters模型进行分析比较。
关键词 铁路 旅客周转量 预测 ARIMA模型 holt-winters模型
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基于神经网络与Holt-Winters模型的铁路货运量组合预测 被引量:4
20
作者 王庆荣 《兰州交通大学学报》 CAS 2010年第4期122-125,共4页
铁路货运量的预测结果直接影响到铁路运输计划以及有关运输政策的制定.在有关文献研究的基础上,提出了基于Holt-Winters模型和神经网络的铁路货运量组合预测方法,并为Holt-Winters模型和神经网络模型设计了相应的算法,同时,采用最小绝... 铁路货运量的预测结果直接影响到铁路运输计划以及有关运输政策的制定.在有关文献研究的基础上,提出了基于Holt-Winters模型和神经网络的铁路货运量组合预测方法,并为Holt-Winters模型和神经网络模型设计了相应的算法,同时,采用最小绝对值法,确定了组合模型中各单项预测模型的权重.最后利用实例验证了该组合预测方法的有效性和实用性.预测结果分析表明:最大预测误差为9.13%,最小预测误差为2.38%,说明本文提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,具有一定的科学性. 展开更多
关键词 铁路 货运量预测 holt-winters模型 神经网络
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