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基于乘积季节性ARIMA模型负荷预报及节能监控软件研究,负荷预报,乘积季节性ARIMA,VisualBasic6.0,监控管理软件。集中供热逐渐成为城市尤其是北方城市建设基础之一,如何使整个集中供热系统处于一个良好的、高效的运行状态,成为供热控制系统...
摘要：收集2011年—2016年乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病就诊月发病数据，用时间序列分解法分析了该地区儿童呼吸道疾病的季节性发病情况，建立了ARIMA(0,1,2)(1,1,1)12时间序列模型，模型预测值的动态变化趋势和实际情况基本吻合，平均绝对百分比误差14.24（MAPE=14.24），具有较高预测精度，可用于...
季节ARIMA模型在我国肺结...62人阅读4页¥2.00ARIMA乘积季节模型对我国...138人阅读2页¥1.00基于季节ARIMA模型的国有...42人阅读3页¥2.00用SAS识别ARIMA的简单季...590人阅读...
2.乘法季节模型介绍简单的季节模型一般来说就是在具有的周期不一样且有季节性质的随机序列里面，对它们的同一个周期点所存在的关联关系进行识别。在这种比较简明的季节模型当中，我们是运用以加法关系将时间序列里面的季节影响和其他影响相加的办法
时间序列ARIMA期末论文-ARIMA模型在总人口预测中的应用.ARIMA模型在总人口预测中的应用【摘要】人口发展与社会经济的发展是密不可分的,研究我国总人口的发展,对我国人口数进行分析和预测,有利于及时控制人口的增长调节人口平衡,利于及时了解发展趋势...
基于ARIMA乘积季节模型的我国海关进出口商品总值的时间序列分析,海关进出口商品总值,时间序列分析,SAS,ARIMA乘积季节模型,预测。在对时间序列分析理论研究基础上,通过利用SAS统计软件,系统地分析了1995年至2010年我国海关进出口商品总值月度数据...
本文中我们以建立季节乘法模型的方式对我国CPI进行了时间序列ARIMA分析，同时我们对2016年里CPI的未来趋势做出了短时间内的预测。从预测结果我们可以看出，整体而言，2016年的CPI指数将有所回落，整体处于上下波动的态势，全年在1月份和9月份达到最高涨幅。
基于ARIMA模型的旅游人数预测分析论文.doc,PAGE\*MERGEFORMATPAGE\*MERGEFORMATI摘要青岛有着丰富的旅游资源，旅游业是青岛重要的经济来源之一。因此准确的预测旅游业的发展，合理有效的分配旅游资源，能够对环境、交通以及...
7.2季节性时间序列半参数模型的检验我们利用时间序列模型对1997～2002年的旅游人数进行拟合，再与实际值对照，画出残差图（图8）：图81997～2002年各月旅游人数估计值的标准化残差图中，标准化残差随机均匀分布在x轴周围，说明时间序列模型对1997-2002年旅游人数的拟合程度比较…
论文导读：时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个分支。从ARIMA模型可以得到它的时间序列预测图。实验根据某地区1997~2006年电力系统月负荷数据。电力系统，发表论文，基于时间序列分析的ARIMA模型分析及预测。
基于乘积季节性ARIMA模型负荷预报及节能监控软件研究,负荷预报,乘积季节性ARIMA,VisualBasic6.0,监控管理软件。集中供热逐渐成为城市尤其是北方城市建设基础之一,如何使整个集中供热系统处于一个良好的、高效的运行状态,成为供热控制系统...
摘要：收集2011年—2016年乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病就诊月发病数据，用时间序列分解法分析了该地区儿童呼吸道疾病的季节性发病情况，建立了ARIMA(0,1,2)(1,1,1)12时间序列模型，模型预测值的动态变化趋势和实际情况基本吻合，平均绝对百分比误差14.24（MAPE=14.24），具有较高预测精度，可用于...
季节ARIMA模型在我国肺结...62人阅读4页¥2.00ARIMA乘积季节模型对我国...138人阅读2页¥1.00基于季节ARIMA模型的国有...42人阅读3页¥2.00用SAS识别ARIMA的简单季...590人阅读...
2.乘法季节模型介绍简单的季节模型一般来说就是在具有的周期不一样且有季节性质的随机序列里面，对它们的同一个周期点所存在的关联关系进行识别。在这种比较简明的季节模型当中，我们是运用以加法关系将时间序列里面的季节影响和其他影响相加的办法
时间序列ARIMA期末论文-ARIMA模型在总人口预测中的应用.ARIMA模型在总人口预测中的应用【摘要】人口发展与社会经济的发展是密不可分的,研究我国总人口的发展,对我国人口数进行分析和预测,有利于及时控制人口的增长调节人口平衡,利于及时了解发展趋势...
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本文中我们以建立季节乘法模型的方式对我国CPI进行了时间序列ARIMA分析，同时我们对2016年里CPI的未来趋势做出了短时间内的预测。从预测结果我们可以看出，整体而言，2016年的CPI指数将有所回落，整体处于上下波动的态势，全年在1月份和9月份达到最高涨幅。
基于ARIMA模型的旅游人数预测分析论文.doc,PAGE\*MERGEFORMATPAGE\*MERGEFORMATI摘要青岛有着丰富的旅游资源，旅游业是青岛重要的经济来源之一。因此准确的预测旅游业的发展，合理有效的分配旅游资源，能够对环境、交通以及...
7.2季节性时间序列半参数模型的检验我们利用时间序列模型对1997～2002年的旅游人数进行拟合，再与实际值对照，画出残差图（图8）：图81997～2002年各月旅游人数估计值的标准化残差图中，标准化残差随机均匀分布在x轴周围，说明时间序列模型对1997-2002年旅游人数的拟合程度比较…
论文导读：时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个分支。从ARIMA模型可以得到它的时间序列预测图。实验根据某地区1997~2006年电力系统月负荷数据。电力系统，发表论文，基于时间序列分析的ARIMA模型分析及预测。
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