ARIMA(p相关论文
为比较ARIMA模型和GM(1,1)模型对传染病的预测效果,对样本1(n=30)序列建立了GM(1,1)模型和ARIMA(p,d,q)模型,并根据平均相对误差(M......
实时、准确地短时交通流预测是智能交通系统中的一个关键问题.基于采用ARIMA(p,d,0)模型结构的时间序列分析方法,提出一种适合重庆......
【摘要】文章运用时间序列分析模型ARIMA（p，d，q）模型对我国消费者信心指数的变化特征及发展趋势进行分析并对未来时间内做预测，最后得出......
目的了解浙江省1998—2014年5岁以下儿童死亡率的时间分布规律,预测2015年5岁以下儿童死亡率。方法对1998—2014年5岁以下儿童死亡......
【摘 要】利用全国1978—2014年人均GDP数据值，应用基于时间序列模型的分析方法，建立了人均GDP的ARIMA模型，得出2015-2020年中国人均G......
根据1985年—2005年我国外汇数据建立了ARIMA（p，d，q）模型，并利用Eviews3．1求解得到1998年—2020年外汇储备的预测值，且残差通过了单位根检......
影响黄金白银价格变动的因素有很多，包括国际政治、经济、汇市、欧美主要国家的利率和货币政策等因素，个人投资者要想准确把握黄金价......
期刊
阐述了疏系数ＡＲＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）模型的建立方法，提出了适用于广西区普通日电力负荷预测的数据预处理方法，利用建立的动态ＡＲＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）模型顺利完成了对广西区普通日......
将ARIMA(P,1,0)模型应用到极移随机性部分序列的预报中,提出了利用最小二乘外推与ARIMA(P,1,0)的组合模型来对整体极移序列进行短......
使用两种不同的建模方法,研究了海南省2002～2009年的月度旅游人数,并建立了相应的数学模型.方法一利用微分方程结合传统时间序列分......
2016年,我国很多城市被延绵不散的雾霾所笼罩,朦胧不再是一种美,而成了人们正常工作生活的巨大阻碍。近年来,雾霾天气持续时间不断......
运用ARIMA(p,d,q)模型和灰色理论中的GM(1,1)改进模型组合预测负荷.同时,对气候温度急变日负荷预测值进行特殊处理,提高了负荷预报......
在矿区开采沉陷预报过程中,基于统计学的预报模型是开采沉陷预报的一种重要的手段。本文采用GM(1,1)模型和ARIMA(p,d,q)模型预测了......
文章提出了一种关于长记忆过程的记忆参数的估计方法。运用谱密度的一致估计量来估计自回归滑动平均过程的记忆参数，通过合适窗函数......
经过中国2005和2010年的两次汇改,汇率市场化进程不断加快,人民币汇率问题已成为影响中国与多个贸易伙伴国间经济贸易关系的关键问......
目的探讨某院5年门诊量的季节变动趋势。方法通过分析医院时间序列资料的变动规律，使用ARIMA（p，d，g）模型分析门诊量的动态变化。结果医......
阐述了疏系数ARIMA(p ,d ,q)模型的建立方法 ,提出了适用于广西区普通日电力负荷预测的数据预处理方法 ,利用建立的动态ARIMA(p ,d......
随着股市的不断发展和完善,越来越多的炒股爱好者进入了股市,但是经验的缺乏和交易系统的欠缺使很多入市者的资金不断缩水,从而演......
近些年来,虽然我国经济发展速度较快,城镇人口比例不断上升,但我国农村人口依然在全国总人口中占较大比例,因此研究农村居民消费水......
钢材是国家发展过程中不可替代的重要物资,在我国经济中的重要性不言而喻。长期以来,钢材的价格由于受到用钢企业对钢材需求的不断......
甲型流感H1N1亚型曾给人类带来了重大灾难。本文提出了一种利用时间序列模型预测碱基的方法，对所选取的1970年～2010年同源性相对较高......
影响产品销售量和收入的变动因素有很多,包括市场环境、季节变化、政治、经济、通货膨胀、供应关系等,营销商想要准确的把握产销关......
由于企业原材料成本、能源成本、劳动力成本上升,人民币汇率的不断走高以及2008年国际金融危机的冲击,关乎国内民生、具有传统优势......
运用经济时间序列ARIMA(p,d,q)模型与GM(1,1)模型对广东省的洪涝灾害进行了预测.研究结论显示,所建立的ARIMA(p,d,q)模型能够较好......
人均GDP是人们了解和把握一个国家或地区宏观经济运行状况的有效工具.本文在介绍时间序列模型的基础上,结合1952-2006年的中国人均......
运用了spss的时间序列分析模块,建立了煤矿百万吨死亡率的时间序列模型,对我国近几年煤矿百万吨死亡率进行了预测,预测精度基本可......
论文在全面综述了国内外城镇水质水量变化特征、水质模型研究的现状的基础上,针对三峡库区排水体制特征以及近年大量新建的污水厂......
运用自回归求和滑动平均ARIMA（p，d，q）模型对我国国内生产总值时间序列进行分析，结果表明ARIMA（2，2，5）模型可以提供较准确的预测效果，可以用于......
