基于ARIMA与信息粒化SVR组合模型的交通事故时序预测

该文基于自回归滑动平均(ARIMA)模型和支持向量回归机(SVR)模型,构建时间序列组合预测模型,对道路交通事故相关指标进行趋势预测。通过ARIMA预测模型进行线性拟合;基于模糊信息粒化方法,将ARIMA预测模型残差季度变化趋势映射为包含最小值Low、中值R、最大值Up三个参数的模糊信息粒;并以其为输入构建SVR模型,对季度残差变化趋势进行预测;最后根据SVR残差预测值修正ARIMA模型预测值。实证研究结果表明:时间序列组合预测模型精度优于单一ARIMA模型,由模糊信息粒子确定的预测区间较好描述了实证数据的季度变化趋势。     

基于ARIMA-KF模型的船舶系统设备状态参数预测

针对目前大多数预测模型在船舶智能运维领域应用过程中存在的预测精度偏低、模型不易构建等问题,提出了自回归积分滑动平均模型(Auto-Regressive Integrated Moving-Average Model,ARIMA)和卡尔曼滤波(Kalman-filter,KF)相结合的船舶系统设备状态参数组合预测模型—ARIMA-KF模型。该模型首先构建了自回归积分滑动平均(ARIMA)单步和多步预测模型;然后利用卡尔曼滤波(KF)算法对ARIMA预测模型参数值进行寻优,得到ARIMA-KF组合预测模型;最后,基于组合模型对船舶海水冷却系统状态参数进行预测,将预测值与实船获取的实际值进行对比及误差分析。结果表明,采用基于ARIMA-KF组合模型比单一的ARIMA模型预测精度提高3%左右。研究结果对船舶系统设备的健康管理和视情维修具有一定的指导意义。     

时间序列分析在我国财政收入预测中的应用

介绍求和自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)的建模方法及SAS实现.将ARIMA模型应用于我国财政收入的分析与预测,结果表明ARIMA是一种短期预测精度较高的预测模型.     

高速公路月度交通量ARIMA预测模型

为避免传统预测方法误差率较大的缺陷,在考虑高速公路月度交通量季节性周期特点的基础上,构建了ARIMA预测模型,并对ARIMA模型识别、模型检验和模型预测进行了系统分析,并应用于某高速公路进行月度交通量预测。应用结果表明:模型预测综合误差率为5.45%,低于灰色模型35.43%的误差率,低于三次指数平滑法的5.65%误差率;ARIMA预测模型能更好地适应于高速公路月度交通量预测。     

ARIMA模型与指数平滑法对山东省GDP的实证分析

文借助Eviews6.0和Excel软件,建立了ARIMA(1,2,1)预测模型和三次指数平滑预测模型,对山东省1978年到2010年国内生产总值(GDP)数据进行分析,并对2011年到2013年的GDP进行预测。结果表明,ARIMA模型预测结果与真实值相比平均相对误差小,结果更为精确,基本符合事实。因此,选择ARIMA(1,2,1)模型作为最优模型为有关部门制定经济发展战略、经济发展规划提供重要依据。     

地方税收收入预测的数学模型——以贵州省为例

建立地方税收收入的3个单一模型,针对单一模型中存在的模型误差,将组合预测的方法引入地方税收收入预测中,构建基于Cubic模型和ARIMA模型的非负组合预测模型.利用地方税收收入数据进行实证研究表明,组合预测模型的误差优于相应的单一预测模型.     

基于乘法ARIMA模型的公路客运量预测

在收集了2004-2007年我国公路客运量月度数据的基础上,进行时间序列分析,建立了我国公路客运量月度数据的求和自回归移动平均（ARIMA）模型。分析结果显示：与常用的多项式曲线预测模型和灰色预测模型相比,模型ARIMA（2,1,2）（1,1,1）12有更好的预测效果,可以用于我国公路客运量月度数据的短期预测。     

PM2.5浓度预测模型的应用

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神经网络易陷入局部最小,而遗传算法具有全局搜索的能力,给出了遗传算法优化的BP神经网络预测模型;为了进一步提高预测精度,引入IOWGA算子,将ARIMA预测模型与遗传算法优化的BP神经网络预测模型相组合,给出了基于IOWGA算子的组合预测模型;最后经过实例仿真分析验证了模型的可行性和有效性,为PM2.5浓度预测提供基础资料。     

基于ARIMA模型的福州市雷暴日趋势分析

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、偏自相关系数计算与绘图、ARIMA建模、参数估计、假设检验及模型预测,将ARIMA模型运用在雷暴日的趋势分析上.研究结果表明,ARIMA能很好地拟合计算出未来短时段内的数据,...     

基于ARIMA与神经网络的备件需求组合预测方法

针对备件需求量波动大预测精度不高的问题,提出一种基于差分自回归移动平均(ARIMA)、BP神经网络、串联的卷积与长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)组合模型的备件需求预测方法。该方法能够充分发挥ARIMA模型出色的线性拟合能力和神经网络突出的非线性拟合能力,克服了单一方法的局限性,并通过实例分析,验证了该组合预测模型的预测精确度高于单一预测模型。     

时间序列分析在我国居民消费水平预测中的应用

本文介绍时间序列分析中一种重要的模型——求和自回归移动平均模型ARIMA（p,d,q）的建模方法,基于对我国1970—2008年居民消费水平数据的分析与预测,并用Eviews软件完成建模过程,最后从研究结果得出结论,ARIMA模型是一种具有较高预测精度的短期预测模型。     

自相似流量的ARIMA预测模型研究

计算机网络体系逐渐扩大,因此网络的服务质量和性能也急需提高。网络流量预测是网络管理的一个重要手段,研究表明网络流量具有自相似特性,在此基础上该文提出一种ARIMA预测模型。该模型首先对所生成的网络流量数据进行预处理,基于相关性与偏相关性选择ARMA模型,其次通过AIC、BIC确定阶数,利用检验后的模型进行预测,最后评估预测模型的性能。ARIMA时间序列模型能够预测非平稳数据,与传统统计模型相比,具有可忽略其他的随机变量、预测准确性更高、突发性影响较小的优点。     

基于ARIMA与SVM混合模型的连续血压预测

由于血压时间序列数据受到多种因素影响,具有时变性、非线性和非平稳性特征,因此利用单一的时序预测模型难以准确描述血压的复杂变化规律.为了提高模型的预测精度,本文提出一种基于差分自回归移动平均(ARIMA)和支持向量机(SVM)的混合预测模型,并利用粒子群优化(PSO)算法优化SVM模型参数.利用养老院血压历史数据对模型进行验证.实验结果表明,基于ARIMA与SVM的混合模型预测精度高,更能全面描述血压时间序列的变化趋势.     

组合预测模型在中国GDP预测中的应用

在ARIMA、混合时间序列和GM(1,1)模型基础上,利用中国经济发展数据建立一个组合预测模型,并把它应用于我国GDP的预测。所得结果误差优于三个模型的分别预测,表明组合预测模型在时间序列数据的预测中更有优势。     

ARIMA-RBF模型在城市轨道交通客流预测中的应用

客流量预测是城市轨道交通规划设计和运营管理的基本依据,已成为城市轨道交通建设过程中的重要环节。本文通过分析平常日客流变化的周规律、非平稳性等时序特征以及ARIMA模型和RBF模型的作用机理,将适合进行线性时间序列预测的ARIMA模型和适合处理非线性问题的RBF神经网络组合,建立了ARIMA RBF预测模型,并用该模型对北京市城市轨道交通平常日客流量进行预测,该模型充分考虑到城市轨道交通客流变化的线性及非线性特征,取得了较好的预测效果。     

ARIMA模型在股价预测上的应用及其傅里叶修正

ARIMA模型静态预测精确度较高,但是只能预测下一期的值,动态预测可以预测多期的值,但是不能很好的给出股价走势.现以股票价格走势为例,首先利用ARIMA模型动态的预测序列未来多期的值,再结合傅里叶级数预测法建立修正的预测模型,以得到较为准确的股价走势.     

基于灰色关联分析的季节性民航货运量预测

为更精确地预测月度航空货运量,提出组合模型预测方法.该模型由季节GM(1,1)和季节ARIMA乘积模型构成,它结合了该2种模型中时间序列预测的优点.灰色模型GM(1,1)能准确反映时间序列的增长趋势;ARIMA乘积模型对季节特征有较好的拟合效果.依据霍尔特温特预测模型计算季节性GM(1,1)模型的季节指数,并用灰色关联分析求出组合预测中的权值.组合预测模型的平均相对误差为0.62%,而季节性GM(1,1)模型和ARIMA乘积模型的平均相对误差分别为4.49%和-3.16%.预测分析结果说明,该模型的非线性曲线拟合精度和预测精度明显高于单个模型,可较好地反映系统的动态性和运量的季节时序关联性,为季节性时间序列预测提供了新的途径.     

厦门市工业总产值时间序列分析研究

运用传统时间序列季节模型和Box-Jenkins的随机序列模型ARIMA（p，d，g）模型分析法，选取1999年1月至2005年8月厦门市工业总产值资料，建立厦门市工业总产值动态预测模型进行试预测。探索合适的预测模型来对厦门市工业总产值进行短期预测。     

基于ARIMA模型的我国对外出口总额发展趋势预测

近年来,我国的出口总额平均年增长率已经超过了GDP的发展速度,这体现出了我国对外贸易事业迅速发展。文章应用ARIMA模型,借助EVIEWS软件建立了我国1992年至2006年出口贸易总额变化的ARIMA预测模型,并对我国07年出口贸易的发展情况作出了预测。     

基于ARIMA的GDP预测模型的构建及应用

为了准确预测山东省“十二五”期间GDP增长趋势,本文通过分析山东省1978～2012年GDP数据,构建了基于ARIMA模型的GDP预测模型.结果表明,ARIMA(2,2,2)模型能够较好地拟合山东省1978～2012年间GDP变化,在此基础上对山东省2013～2015年GDP进行了预测,结果依次为59 613.02,69 204.16,80 328.56亿兀.