一种用于季节性产品需求预测的多元化堆叠回归模型

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。

基于季节性ARIMA模型的短时交通流预测方法研究

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。

基于季节性时间序列模型的西藏那曲牧草生长预测研究

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。

基于ANN-CA模型的F县季节性闲置耕地模拟及预测

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。

具有季节性反应扩散疟疾模型的全局动力学

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。

基于Holter-Winter季节加法模型对物流节点选址进行规划设计——以西安-宝鸡高速公路为例

服务区作为高速公路的关键组成部分,其物流功能的拓展已成为现代物流发展可依赖的重要组成部分,而高速公路服务区物流线路节点的选址与功能定位是其中的重要环节,研究高速公路服务区发展现代物流业的线路节点的选址规划与设计具有很强的应用性。以陕西省西(西安)宝(宝鸡)高速公路为例,结合西宝高速线路段的区位优势和环境条件,搜集过去该线路货流量相关数据,运用Holter-Winter模型对该线路段未来市场容量进行预测,进而对该线路段的服务区节点选址与功能定位进行科学规划设计。

季节性冻土区水文特性及模型研究进展

简要评述了寒区冻土水文的研究进展情况,在分析季节性冻土的冻融水文过程和特点的基础上,系统归纳与总结了季节性冻融土壤条件下的融雪径流的产流模型、入渗规律及预报模型、对非寒区水文模型改进后应用到寒区的探讨及定量研究冻土水分迁移运动的数值模拟方法,并提出未来研究方向:开发更加逼近真实情况的水文水利模型;野外大田实验数据的监测采集并确定水文模型的参数;将水文模型与冻土水分迁移模型的完善结合.

喀斯特季节性雨林蚬木种群的增长模型

蚬木是喀斯特季节性雨林的优势种和特征种,研究蚬木种群的增长过程将为深入理解喀斯特季节性雨林动态提供基础。根据一个15hm2固定样地的调查数据,采用logistic模型及其4种改进模型对蚬木种群的增长过程进行了拟合,用残差平方和、决定系数和AIC准则对拟合的模型进行评价。结果表明:李新运模型和刘金福模型的拟合效果较好,但综合考虑模型的拟合效果和模型的简洁性,logistic模型和S形增长过程模型为较优模型。用logistic模型对蚬木种群的增长过程进行深入分析发现,种群增长最快的时期为50a左右,而在150a后,种群逐渐进入增长饱和期。种群目前接近增长饱和期,所以应加强保护,以维持蚬木群落的稳定发展。

大型U形混凝土衬砌渠道季节性冻融水热耦合模型研究

依据温度梯度理论,论述了大型U形混凝土衬砌渠道冻胀机理;运用原型观测成果,建立了大型U形混凝土衬砌渠道季节性冻融水热耦合二维模型,采用混合型Richards方程对冻结过程中渠基非饱和土壤水分运移进行了模拟;并用冻结水分运移量、气温和冻深观测值分别建立了冻深、冻胀预测模型。经检验:模拟曲线和预测曲线与原型观测曲线基本吻合。该研究为大型U形混凝土衬砌渠道设计、推广应用提供了理论依据。

季节性商品的促销定价模型与算法

研究了季节性商品在促销前提下的定价问题.在综合考虑季节性商品的销售特点、销售折扣率、商品库存、商品周期衰退、商品价格等问题的基础上,建立了以利润损失最小为目标的动态定价模型,以商家需处理的货物量为约束条件,基于改进遗传算法和粒子群算法,找到了成本最优的商品定价.并通过仿真,分析了商品定价对利润损失的影响,为大中型企业的促销决策提供了重要依据.

不同地表条件下季节性冻融土壤入渗能力的预报模型研究

基于田间入渗试验,以数理统计理论为基础,对5种不同地表条件下季节性冻融土壤入渗能力预报模型进行了探索研究。研究表明,不同地表条件下,不同影响因子对不同地表条件地块土壤入渗能力的影响显著性有所差异,0～10cm土层土壤含水率对入渗能力的影响是最显著的;其次为5cm土层深度处土壤温度,裸地土壤温度对入渗能力的影响不显著;冬小麦地和人工草地土壤入渗能力受气温的影响较显著,休闲裸地和玉米秸秆覆盖地次之,地膜覆盖地土壤入渗能力受气温的影响不显著。建立的0～10cm土层土壤含水率、5cm土层深度处土壤温度和气温三因子线性模型具有一定可行性,避免了考虑因素单一的缺点。

季节性组合预测模型在医院门诊量中的应用研究

医院门诊量是一个具有复杂的非线性组合特征的季节性时间序列。为解决传统时间序列预测大多数都是使用单一模型,以致影响预测精度等问题,采用了最优加权组合预测方法将季节性ARIMA乘积模型和季节性神经网络模型进行组合优化。结果表示,季节性组合预测模型在拟合精度和预测准确性方面优于任何单一预测方法,为季节性时间序列预测提供了一种新的实用方法。

GM(1,1)残差修正的季节性神经网络预测模型及其应用

季节性时间序列具有增长性和波动性的二重趋势。灰色模型GM(1,1)能反映时间序列的总体变化趋势,但不能很好反映其季节性波动变化的具体特征,在模拟与预测季节性时间序列中有明显的局限性。文中介绍了季节性神经网络建立的残差修正模型。通过季节性神经网络模型对GM(1,1)的残差序列进行分析,提取其中的非线性成分作为预测时的补偿项,以进行残差修正,从而形成GMSANN叠合预测模型。实例表明,所建模型具有较好的适应性和预测精度。

采用变系数回归模型提取GPS坐标序列季节性信号

提出采用变系数回归模型提取连续GPS坐标序列中包含的振幅时变季节性信号。对模拟数据及实际GPS坐标序列两组数据的分析结果表明,变系数回归模型在提取GPS坐标序列季节信号方面比传统模型更有效。经处理,GPS坐标序列能获得更合理的速度及噪声估计。

霍尔特-温特模型在货运量季节性预测中的应用

为了提高货运量季节性预测的精度,应用了一种线性季节预测模型,霍尔特-温特模型。通过傅立叶周期分析确定季节影响和周期长度,利用迭代法寻找模型最优参数。将预测结果与其他三个常用季节预测模型:分组回归模型、可变季节预测模型和季节周期回归模型进行比较,结果表明霍尔特-温特模型预测精度最高。

长沙市流行性腮腺炎季节性自回归移动平均模型预测研究

目的采用季节性自回归移动平均(SARIMA)模型预测长沙市流行性腮腺炎发病数。方法收集2005—2015年长沙市报告的流行性腮腺炎病例数据,将2005—2014年数据作为建模数据,将2015年数据作为验证数据,开展SARIMA模型建立与验证研究,并对2016年流行性腮腺炎发病数进行预测。结果 SARIMA(3,0,0)×(1,0,0)_(12)模型可以很好地拟合实际数据,模型的展开式为:Y_t=222.545+1.225Y_(t-1)-0.713Y_(t-2)+0.291Y_(t-3)+0.366Y_(t-12)-0.448Y_(t-13)+0.261Y_(t-14)-0.107Y_(t-15)+a_t。将验证数据与预测数据进行相关性分析,结果显示呈显著性相关(r=0.61,P<0.001)。SARIMA模型预测2016年长沙市全年发病数将达到3 032例,平均月病例数为253例。结论 SARIMA模型可以用于流行性腮腺炎发病数预测,长沙市2016年流行性腮腺炎疫情仍处于高发态势。

张家川支气管肺炎月发病率的季节性ARIMA模型

医学卫生领域,疾病受到许多因素的影响,很难用结构式因果模型加以解释,根据其自身变动规律建立时间序列的动态模型则是一种行之有效的方法。据此,本文研究了季节性模型在张家川地区支气管肺炎月发病率中的应用。利用2001年9月至2006年7月张家川地区支气管肺炎月发病率资料绘制出时序分布图,观察到该疾病高发在每年12月左右,且有季节性趋势;作偏相关和自相关图,根据模型定阶原则,且残差没有自相关性,进行时间序列模型拟合;最终得到时间序列模型ARIMA(1,0,1)×(2,1,1)12,及其相关数学表达式(1-0.517B)(1+0.784B12+0.137φ2B24)(1-B)12Δ11Zt=(1+0.196B)(1+0.876B12)at,并进行实际值与预测值的比较,估计值虽然与实际值有差异,但基本趋势一致。因此,应该充分考虑各时间段的发病特征,以便更有重点地进行健康防治,有效降低支气管肺炎对人类的危害,保障人类的生活品质。

季节性商品的定价模型及方法研究

由于季节性产品在特殊的时间段的消费需要,导致一些商品销售具有明显的淡旺季.平衡好产品在销售淡季和旺季的关系,才能降低决策风险,最大化盈利.针对季节性商品的特点,研究零售商与供应商之间多因素的制约关系以及商品的销售量与价格之间的函数关系,建立了具有淡旺季的商品定价模型,并设计了优化求解的遗传算法,仿真实例表明了结论的可行和有效.为进一步确定季节性销售商品的多约束、多目标和不确定因素的定价模型作了必要的准备.