随着传统化石能源的急剧枯竭,全球环境危机不断加重,可持续发展成为当今的时代主题。为保证能源供给和控制受污染的程度,各国政府......

城市轨道交通系统的信息化发展积累了海量的AFC乘客刷卡数据,为轨道交通的客流分析和短时预测提供了基础。本文在分析客流特征的基......

目的 分析山东省国家级监测点(济南、青岛和聊城市)的鼠密度,探讨自回归移动平均(ARIMA)模型在鼠密度预测预警中的应用,方法采用夹......

针对当前房价指数预测精度不高的问题,本文提出了一种基于长短期记忆模型(LSTM)的预测算法.首先,使用灰色关联法筛选房价指数的影......

目的比较常见时间序列模型应用于新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情预测的效果。方法收集2020年4月1日至9月30日美国、印度和巴西3个国......

采用时间序列分析方法拟合具有趋势性和季节性的流域水体中氟化物含量并进行预测。利用清水江流域2013—2018年的每月氟化物监测数......

公路货运价格由于受油价和货运周转量的动态变化影响,无法实现精确预测,一直困扰着运输行业.采用时间序列预测与BP神经网络相结合......

随着移动通信用户数量的激增,用户对无线通信数据传输速率和系统容量等需求不断增长,低频段的频谱资源已无法满足人们的需求,而毫......

如何高效全面地分析LTE通信网络的运行状态、衡量用户体验是4G移动通信系统应用以来运营商最注的问题之一。传统的网络分析手段有......

目的 探讨应用差分自回归移动平均(autoregressive intergrated moving average,ARI-MA)乘积季节模型预测广州市肺结核月发病数的......

近年来，艾滋病已经成为威胁人类健康的重大公共卫生问题之一。艾滋病具有流行迅速、病死率较高等特点，且尚无有效治疗方法，对于社会经......

通过时间序列分析可对传染病的发生、发展进行及时准确地预测预警,对有效防治传染病具有重要意义.该文在分析时间序列分析特点的基......

目的 采用时间序列分析方法拟合具有趋势性和季节性的水厂水源水中化学耗氧量(COD)并进行预测.方法 利用南方某水厂2014、2015年的......

滨海新区拥有丰富的劳动力资源,到2020年潜在就业人口规模将超过百万。就业乃民生之本,本文通过滨海新区就业结构特点、就业弹性系......

给水管网敷设后会因多种原因发生漏损,有效进行漏损控制是世界各国亟待解决的问题。在对某市实际管网漏损数据进行统计分析的基础......

空气中PM2.5 浓度问题越来越受到各界的关注。根据PM2.5 浓度数据的特征，首先选择ARIMA预测模型进行浓度预测；考虑到BP神经网络易陷......

为了提高时间序列预测方法的预测精度以及增强其适用性,提出一种ARIMA-WASDN加权组合方法。该方法同时使用差分自回归移动平均(aut......

随着道路车量不断增多,由交通异常事件造成的非正常拥堵情况严重影响了出行者的出行效率和路网的整体运行水平.因此,需要准确及时......

利用吉林省西部地区五个气象站点,收集整理了逐年降水数据,并对其进行标准化处理,分析了降雨量年际变化趋势;同时利用差分自回归移......

在分析ARIMA（p，d，q）预测模型的基础上，以福州市1961--2006年的雷暴日为时间序列基础，通过对该序列进行平稳性分析、差分处理、自相关、偏......

为了提高网络流量预测精度，提出一种误差校正的网络流量组合预测模型。首先对网络流量数据进行预处理构建网络流量学习样本序列，然后......

城市燃气负荷量的预测对于智慧型城市智能化燃气系统来说具重要的作用并是富有挑战性的工作。针对本地区燃气负荷具有周期性特点,......

应用差分自回归移动平均模型（ARIMA）、最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)和BP神经网络模型（BPNN）的组合模型，对某航空公司运输的月度飞行......

基于时间序列理论，利用DPS统计软件对烟台地区1951～2002年的年均降水量动态数据进行了建模和预测。经过多次拟合优选，建立了适合烟台......

目的：探讨差分自回归移动平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型在盐城肺结核发病率预测中的应用。方法：利用盐城......

目的:应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测南通市手足口病疫情趋势.方法:以2010年1月-2019年6月南通市手足口病分月报告病例数......

处于经济信息中心位置的股票市场,经过一系列的交易,汇集了众多领域的商业信息,对股票的未来状况进行预测一直是股市参与者关注的......

对音乐流行趋势进行精准的预测,既能增强用户体验、增加平台收益,也能提高歌手的知名度,挖掘出明日前途无限的歌手,进一步提升音乐......

在对城市燃气负荷数据特性进行分析的基础上,提出了针对城市燃气负荷量短期预测的思想即分解-组合预测模型,同时提出了三种分解方......

目的利用贝叶斯(Bayes)判别分析方法探讨河北省流行性乙型脑炎(乙脑)发生与蚊密度时间序列预测模型的关系,验证差分自回归移动平均......

目的探讨应用时间序列差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测北京市东城区艾滋病病毒感染者/艾滋病患者(HIV/AIDS)发病率的可行性。方......

短期风电功率预测一直是风电领域的研究热点，提出采用带位置和尺度参数的t分布描述风电功率预测的误差分布。分别采用差分自回归移......

大坝监控过程中,大坝变形的实测值是一个非线性且非平稳的时间序列,支持向量机（SVM）适用于解决小样本、非线性问题,在SVM算法的基础......

在分析企业采购数据特点的基础上,提出一种基于差分自回归移动平均模型的多模型预测方法。利用了数据的季节特性而不是剔除季节性......

股票价格是一种复杂的非平稳、非线性时间序列,受宏观经济情况、公司财务状况以及国家政策等众多因素的影响,难以用单一数学模型准......

有色金属行业是广西的重要支柱产业，行业集聚效应明显，但有色金属行业税收收入占总税收收入比重低，且有色金属行业税负呈现逐渐下降的......

作为储能装置的锂离子电池，其功能和可靠性正受到越来越多利益相关者的关注，他们包括政府的政策制定者，商业领导，技术研究者，环保团体和......

ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......

全寿命周期成本（LCC）分析是全寿命周期管理理念的核心．文中针对电网及其主设备开展了LCC精细化模型研究，在LCC模型中增加了损耗传导成......

目的通过分析乌鲁木齐市男男同性性行为人群(MSM)人类免疫缺陷病毒(HIV)感染危险因素,预测流行趋势,为防治工作提供参考依据。方法......

目的调查长沙市2007—2015年成蚊密度,分析其季节消长规律,为蚊虫防制提供科学依据。方法 2007—2015年每年4—12月采用诱蚊灯法捕......

目的分析宁夏回族自治区丙型肝炎流行特征,并运用模型预测发病趋势,为制定防制措施提供依据。方法收集2005-2014年宁夏丙型肝炎的......

三峡工程运行后库区水质问题关系库区环境安全和当地社会经济发展,把握三峡库区水质变化趋势是水污染治理的基础。采用内梅罗污染......

随着我国经济持续快速的发展和居民收入水平的提高,我国的旅游人数以及旅游总收入发展迅速,旅游业已经成为国民经济中的重要产业。......

作物灌溉制度是规划、设计节水灌溉工程和进行灌区运行管理的基本资料,制订作物灌溉制度是编制和执行灌区用水计划的重要依据。在......

微博热点预测是一类贫信息、小样本、不确定性的复杂预测问题。为了提高微博热点预测精度,提出一种基于支持向量机修正ARIMA误差的......

月售电量是具有趋势性、季节性和随机性的非平稳负荷,直接预测难度较大。为解决该问题,结合X12乘法模型与差分自回归移动平均(ARIM......

文章基于供电企业对电费现金流入预测的现实需要,分别建立了基于时间序列的ARIMA模型和BP神经网络预测模型,并对两种预测方法进行......

准确的月售电量预测对电力公司的业绩考核、控制利润平衡以及电力营销工作等都有着极其重要的作用。目前,国内外常用的月售电量预......

目的比较差分自回归移动平均(ARIMA)模型与指数平滑法对医院门诊量的预测效果。方法利用扬州市某综合性三甲医院2010—2016年门诊......