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研究利用时间序列基本分析方法ARIMA模型分析法、指数平滑ETS模型和神经网络自回归模型对江苏省居民每月用电量进行数据分析、处理......
智能运输系统以“缓解拥挤、保障安全、提高效率、减少污染、节约能源”为目标，是未来交通发展的主导方向，而短时交通流预测则是实现......
目的建立疑似预防接种异常反应(adverse event following immunization, AEFI)报告病例数的季节性自回归积分滑动平均模型(autoreg......
本文以云南省为例,运用近20年来的月度数据对CPI进行建模预测。分析表明,CPI数据呈现周期为12的季节性;文章通过建立季节性ARIMA模......
针对机场货运量预测不能满足机场实际运行精度等缺点，提出一种季节性ARIMA和RBF神经网络集成模型预测机场货运量，该模型首先利用季节......
电影票房与文化的传播、经济的发展密切相关,准确把握电影票房的变化特征有助于行业观察和投资决策。依托2015年2018年的中国内地......
经典的ARMIA模型应用是对水文过程年际月变化所形成的时序数据进行计算处理,而忽略了水文过程平稳性检验和月际年变化对时序预测结......
