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Prophet-X-12-ARIMA组合模型及交通运输量预测
被引量:
1
1
作者
杨贵军
李晓霞
孙玲莉
《统计与决策》
北大核心
2023年第4期29-34,共6页
由于受到经济社会因素的影响,交通运输量数据具有趋势多变及季节性明显的复杂特征。现有的预测模型,如X-12-ARIMA模型、ARIMA模型和Prophet模型等的预测准确性有待改进。文章构建Prophet-X-12-ARIMA组合模型,综合了Prophet模型灵活拟合...
由于受到经济社会因素的影响,交通运输量数据具有趋势多变及季节性明显的复杂特征。现有的预测模型,如X-12-ARIMA模型、ARIMA模型和Prophet模型等的预测准确性有待改进。文章构建Prophet-X-12-ARIMA组合模型,综合了Prophet模型灵活拟合趋势成分的优势以及X-12-ARIMA模型能准确分解出季节成分的优点。采用该模型预测某城市的七种交通运输量序列,结果显示Prophet-X-12-ARIMA组合模型的半年度和年度预测效果明显优于Prophet模型、X-12-ARIMA模型及ARIMA模型。进一步研究发现,当原始序列趋势变化剧烈时,Prophet-X-12-ARIMA组合模型的预测效果更优。
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关键词
Prophet
模型
X-
12
-arima
模型
prophet-x-12-arima组合模型
交通运输量
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职称材料
基于季节-WNN组合模型的煤矿事故预测
2
作者
郭进平
周国悦
晏承园
《中国矿业》
2022年第9期81-88,共8页
为了对矿山生产领域安全状况演化趋势进行准确预测,考虑实际生产中的季节性因素,本文构建季节-WNN组合模型对生产事故进行预测。其中,采用X-12-ARIMA模型对安全事故时序进行季节调整,将其分成平稳时间序列和季节因子序列。季节因子序列...
为了对矿山生产领域安全状况演化趋势进行准确预测,考虑实际生产中的季节性因素,本文构建季节-WNN组合模型对生产事故进行预测。其中,采用X-12-ARIMA模型对安全事故时序进行季节调整,将其分成平稳时间序列和季节因子序列。季节因子序列每年呈现相同规律,用WNN模型预测平稳时间序列,再按照乘法模型还原为真实预测序列。本文以我国煤矿生产安全为背景,将2015—2019年煤矿月度死亡人数作为观测值进行建模,预测2020年月度煤矿事故死亡人数,并将其与2020年煤矿事故月度死亡人数的真实值进行验证,将几种典型的预测模型与本文所构建模型进行对比分析。结果表明:我国煤矿事故存在显著的季节性特征,季节-WNN组合模型的平均相对误差为1.1%,预测精度显著优于单一的预测模型,且与我国煤矿事故实际走势较为吻合,具有良好的预测效果。预测模型可为安全事故的预测提供方法和指导,也可为煤矿安全生产监管决策提供依据。
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关键词
煤矿事故
矿山安全
季节-WNN
组合
模型
季节因子序列
X-
12
-arima
模型
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职称材料
题名
Prophet-X-12-ARIMA组合模型及交通运输量预测
被引量:
1
1
作者
杨贵军
李晓霞
孙玲莉
机构
天津财经大学、统计学院
天津财经大学、中国经济统计研究中心
出处
《统计与决策》
北大核心
2023年第4期29-34,共6页
基金
天津市哲学社会科学规划重点课题(TJTJ19-001)。
文摘
由于受到经济社会因素的影响,交通运输量数据具有趋势多变及季节性明显的复杂特征。现有的预测模型,如X-12-ARIMA模型、ARIMA模型和Prophet模型等的预测准确性有待改进。文章构建Prophet-X-12-ARIMA组合模型,综合了Prophet模型灵活拟合趋势成分的优势以及X-12-ARIMA模型能准确分解出季节成分的优点。采用该模型预测某城市的七种交通运输量序列,结果显示Prophet-X-12-ARIMA组合模型的半年度和年度预测效果明显优于Prophet模型、X-12-ARIMA模型及ARIMA模型。进一步研究发现,当原始序列趋势变化剧烈时,Prophet-X-12-ARIMA组合模型的预测效果更优。
关键词
Prophet
模型
X-
12
-arima
模型
prophet-x-12-arima组合模型
交通运输量
Keywords
Prophet model
X-
12
-arima
model
prophet-x-
12
-arima
combined model
transport volume
分类号
F572.88 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
基于季节-WNN组合模型的煤矿事故预测
2
作者
郭进平
周国悦
晏承园
机构
西安建筑科技大学资源工程学院
出处
《中国矿业》
2022年第9期81-88,共8页
文摘
为了对矿山生产领域安全状况演化趋势进行准确预测,考虑实际生产中的季节性因素,本文构建季节-WNN组合模型对生产事故进行预测。其中,采用X-12-ARIMA模型对安全事故时序进行季节调整,将其分成平稳时间序列和季节因子序列。季节因子序列每年呈现相同规律,用WNN模型预测平稳时间序列,再按照乘法模型还原为真实预测序列。本文以我国煤矿生产安全为背景,将2015—2019年煤矿月度死亡人数作为观测值进行建模,预测2020年月度煤矿事故死亡人数,并将其与2020年煤矿事故月度死亡人数的真实值进行验证,将几种典型的预测模型与本文所构建模型进行对比分析。结果表明:我国煤矿事故存在显著的季节性特征,季节-WNN组合模型的平均相对误差为1.1%,预测精度显著优于单一的预测模型,且与我国煤矿事故实际走势较为吻合,具有良好的预测效果。预测模型可为安全事故的预测提供方法和指导,也可为煤矿安全生产监管决策提供依据。
关键词
煤矿事故
矿山安全
季节-WNN
组合
模型
季节因子序列
X-
12
-arima
模型
Keywords
coal mine accident
mine safety
seasonal-WNN combination model
seasonal factor sequence
X-
12
-arima
model
分类号
TD77 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Prophet-X-12-ARIMA组合模型及交通运输量预测
杨贵军
李晓霞
孙玲莉
《统计与决策》
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于季节-WNN组合模型的煤矿事故预测
郭进平
周国悦
晏承园
《中国矿业》
2022
0
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职称材料
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