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差分自回归移动平均文献资料
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进口检品数量的预测分析研究
目的:根据历史数据对未来3年的进口检品数量进行预测,为领导决策和业务规划提供依据.方法:采用目前较为成熟的4种预测分析模型:三次指数平滑预测法、灰色模型、一元线性回归组合预测法、差分自回归移动平均(以下简称ARIMA)模型,选择适当参数进行预测和方法评价.结果:预测2016年、2017年、2018年的进口数量分别为30544件(30327 ~ 31730件)、32844件(32616 ~34097件)、35144件(34905~ 36465件).结论:4种分析模型中,ARIMA模型对2011年至2015年的预测结果与实际数据的偏差相对小,预测准确度相对较高.
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基于R的江西省肺结核发病率ARIMA-SVM组合预测模型
目的 在ARIMA和SVM基础上,提出一种肺结核发病率组合预测方法.方法 以2004年至2012年江西省肺结核月发病率资料为例,利用R中的forecast包、e1071包,拟合ARIMA-SVM模型实现对肺结核发病率的预测.结果 ARIMA-SVM组合预测模型的预测精度优于单纯ARIMA模型.结论 ARIMA-SVM组合预测模型是一种切实可行的肺结核发病率预测方法.