SARIMA模型

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基于四种时间序列模型对西安市食源性疾病发病率预测的应用与比较
《公共卫生与预防医学》2025年第3期12-16,共5页高凡 张辉 刘冬 张锋 刘萍 
西安市卫生科研项目(J201802036)。
目的 比较四种时间序列模型在西安市食源性疾病发病率中的预测应用,旨在为西安市食源性疾病防控提供科学参考。方法 收集2017年7月至2023年12月西安市食源性疾病月度发病率数据,以2017年7月至2023年6月发病率数据为训练集,分别建立季节...
关键词：食源性疾病 SARIMA模型 Holt-Winters模型 NNAR模型 LSTM模型 
SARIMA模型在大连市梅毒发病预测中的应用
《公共卫生与预防医学》2025年第3期60-63,共4页孙巍 白金剑 安庆玉 熊帮洁 郭俐男 吴隽 
目的 探讨季节性差分自回归滑动平均模型(SARIMA)在大连市梅毒发病预测中的应用,为该市梅毒防控提供参考依据。方法 应用SPSS 25.0软件对大连市2010—2019年梅毒月报告监测数建立SARIMA模型,用该模型对2020年1~12月梅毒发病数进行预测,...
关键词：梅毒 季节性差分自回归滑动平均模型 预测 
深圳市登革热新发病例及蚊媒密度SARIMA预测模型分析
《中华卫生杀虫药械》2025年第2期210-216,225,共8页林良强 孔东锋 项兰斌 陈志高 秦彦珉 刘阳 李剑锋 李苑 
2024年深圳市医学研究专项资金项目(B2404002)。
目的运用季节性差分求和自回归移动平均模型(SARIMA)分析和预测深圳市登革热发病和白纹伊蚊诱蚊诱卵指数(MOI)的变化趋势。方法收集2011年1月1日至2018年12月31日每月登革热发病和MOI数据,运用SPSS 20.0和Eviews 9.0统计软件拟合SARIMA...
关键词：登革热 诱蚊诱卵指数(MOI) SARIMA模型 时间序列分析 
不同空间位置的中西太平洋鲣资源变动趋势及预测
《水产学报》2025年第4期96-106,共11页王爽 许振琦 汪金涛 雷林 吕泽华 陈新军 贺海平 贾海滨 陈炯杰 
国家重点研发计划(2023YFD2401303)。
【目的】分析基于空间位置的中西太平洋鲣资源丰度变化趋势,并构建预测模型。【方法】本实验以5°×5°空间分辨率为1个研究网格,分别计算130°E~140°W、20°N~20°S海域内总共144个网格1990—2019年内的渔获量总和,选取渔获量前10个...
关键词：鲣 动态因子分析 相对重要分析 SARIMA模型 中西太平洋 
基于SARIMA模型与LSTM神经网络模型的中国肺结核发病预测比较研究
《中国口岸科学技术》2025年第3期4-12,共9页武长礼 徐锋顺 段萌 李海川 罗银波 
武汉海关科研项目(2024WK004)。
本研究通过评估季节性自回归差分移动平均模型(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA)与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络在预测中国肺结核发病的效能差异,为传染病预警系统构建提供模型选择依据...
关键词：时间序列分析 肺结核监测 模型比较 预测 
基于SVM-SARIMA-LSTM模型的城市用水量实时预测
《水电能源科学》2025年第3期36-39,6,共5页李轩 吴永强 王佳伟 杨伟超 张天洋 
河北省教育厅青年拔尖人才项目(BJK202305)。
为提高气象波动下城市用水量预测精度,通过季节性分解的趋势—季节性—残差程序(STL)将城市时用水量分解为趋势分量、季节性分量和残差分量3部分,使用季节性自回归移动平均模型(SARIMA)对季节性部分进行捕捉,利用支持向量机(SVM)提取趋...
关键词：SARIMA模型 支持向量机 长短时记忆神经网络 SVM-SARIMA-LSTM模型 STL分解程序 气象因素 用水量预测 
长三角区域近地面PM_(2.5)与O_(3)的污染特征及预测
《环境科学学报》2025年第3期1-12,共12页李宇 刘旻霞 管承轩 史建阳 
国家自然科学基金项目(No.42461008);甘肃省自然科学基金项目(No.20JR10RA089);甘肃省林业和草原科技创新与国际合作项目(No.KJCX2021005);甘肃省高校产业支撑计划项目(No.2023CYZC-21)。
PM_(2.5)和O_(3)是长三角区域主要的两种空气污染物,全面了解两种污染物的污染特征是治理该地区环境污染的关键.因此,本文分析了2013—2022年长三角区域近地面PM_(2.5)和O_(3)的污染特征,并利用Seasonal ARIMA(SARIMA)模型预测了两种污...
关键词：时空特征 PM_(2.5)-O_(3)复合污染天数 气象条件 潜在源贡献 SARIMA模型 
应用SARIMA模型评估新型冠状病毒感染疫情及防控措施对手足口病流行趋势的影响
《现代预防医学》2025年第5期818-825,共8页陈亿雄 任萌 张雪 张晟 王梓琪 杜向军 张新东 
广东省深圳市宝安区科技创新局资助项目(2023JD148);广东省深圳市宝安区医学会资助项目(BAYXH2024070)。
目的 探讨新型冠状病毒感染疫情及防控措施对深圳市宝安区手足口病流行趋势的影响。方法 基于深圳市宝安区2014-2019年(大流行前)及2020-2022年(大流行及“乙类甲管”期)的手足口病发病率数据,利用季节性差分自回归移动平均模型分别建...
关键词：新型冠状病毒感染 手足口病 SARIMA模型 流行病学分析 
基于“STL+ARIMA”模型的电力物资需求时间序列预测
《互联网周刊》2025年第2期33-35,共3页李英龙 林咪咪 倪颖婷 姚可筠 李云峰 
国网信息通信产业集团有限公司科研项目——厦门多仓协同配送优化策略服务(编号:SGITG-202406SQ-FF52)。
随着电力行业的快速发展,物资需求的精确预测成为提高企业运营效率和降低成本的关键因素。本文基于国网福建省电力有限公司厦门供电公司2021年至2023年的部分物资出库数据,研究了多种时间序列预测模型对电力物资需求的预测能力。本文选...
关键词：电力物资需求 时间序列预测 “STL+ARIMA”模型 SARIMA模型 LSTM神经网络 
SARIMA与Prophet的混合算法在时间序列预测中的应用研究
《软件》2025年第1期7-9,共3页李长生 
兰州石化职业技术大学科研项目“时间序列模型在黄河水沙环境监测中的应用研究”(2023KY-28);兰州石化职业技术大学科研项目“机器学习技术在中药材鉴别分析中的应用研究”(2024KY-19)阶段性成果之一。
本研究提出了一种基于SARIMA与Prophet模型的混合算法,以提升时间序列预测的精度。SARIMA模型擅长处理线性趋势和季节性变化,Prophet模型则适用于捕捉非线性趋势和异常波动。将两者结合后的混合算法能够更全面地对复杂数据进行预测。在...
关键词：时间序列预测 SARIMA模型 Prophet模型 混合算法 预测准确性 
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