检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：田甲坤西安石油大学

学位级别：硕士

为了解决现有的城市用水预测中存在实际用水与需水量预测结果之间误差较大的问题,本文提出了一种城市需水量预测方法。该方法以某社区用水量采集数据为依托,利用机器学习的相关算法,建立城市需水量预测模型,有效缩小了城市需水量预测结... 详细信息

为了解决现有的城市用水预测中存在实际用水与需水量预测结果之间误差较大的问题,本文提出了一种城市需水量预测方法。该方法以某社区用水量采集数据为依托,利用机器学习的相关算法,建立城市需水量预测模型,有效缩小了城市需水量预测结果与实际用水量之间存在的误差。首先,研究机器学习中经典预测算法的实现原理与使用场景,找出适合城市需水量预测的算法。通过研究,初步选取机器学习中差分整合移动平均自回归模型、季节性差分自回归滑动平均模型和神经网络学习中卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型进行需水量预测,最终选取预测结果较好的季节差分自回归滑动平均模型和长短期记忆网络模型,以社区用水量数据为基础,分别进行社区需水量预测研究。其次,构建城市需水量预测模型。本文利用机器学习中卷积神经网络模型(CNN)和长短时记忆网络模型(LSTM)构建基于注意力机制的CNN-LSTM需水量预测模型,实现对城市需水量的预测。预测结果表明:相比LSTM模型和季节性差分自回归滑动模型,使用CNN-LSTM模型进行城市需水量预测,预测结果与实际需水量的均方误差最小;而在CNN-LSTM模型中加入注意力机制以后,构建基于注意力机制的CNN-LSTM需水量预测模型,该模型的预测结果与真实值之间的误差更小。从而验证了基于注意力机制的CNN-LSTM的需水量预测模型的有效性。最后,根据建立的基于注意力机制的CNN-LSTM需水量预测模型,采用Spring Cloud和Vue开发框架,完成智慧水务需水量预测系统的开发,对相关页面进行展示,验证系统的可用性。

关键词：卷积神经网络长短记忆网络模型季节性差分自回归滑动平均模型需水量预测

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2010-2019年气象因素对沈阳市居民流感发病的影响及SARIMA时间序列模型分析

2010-2019年气象因素对沈阳市居民流感发病的影响及SARIMA时间序...

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作者：王靖思中国医科大学

学位级别：硕士

目的:掌握沈阳市流感样病例（influenza-like illness,ILI）的流行概况,探讨气象因素与沈阳市流感样病例的关系及滞后效应。通过时间序列模型预测流感的发病趋势,为降低流感带来的损失提供一定的理论支持。方法:从沈阳市18家哨点医院收... 详细信息

目的:掌握沈阳市流感样病例（influenza-like illness,ILI）的流行概况,探讨气象因素与沈阳市流感样病例的关系及滞后效应。通过时间序列模型预测流感的发病趋势,为降低流感带来的损失提供一定的理论支持。方法:从沈阳市18家哨点医院收集2010-2019年沈阳流感样病例数据,同时从国家气象数据共享中心（http://***）收集同时期的气象因素资料。采用描述性流行病学方法对疾病资料和气象资料进行特征描述和分析。采用分布滞后非线性模型（Distributed lag non-linear model,DLNM）评价气象因素对流感样病例的影响。通过将气象变量的第90或第10百分位数与中位数进行比较来量化极端天气对流感样病例的影响,并采用季节性差分自回归滑动平均模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA）对沈阳地区2020年每月的流感样病例百分比（ILI%）进行预测。结果:（1）沈阳市2010-2019年流感样病例共887346例,流感样病例百分比为3.21%。流感在全年出现两个高发峰值,冬春季和夏季,病例人数明显高于其他季节。患病人群主要是老人和儿童,其中年龄小于4岁的儿童发病率最高。（2）气象因素中的高温、高气压、高湿度、低湿度和长时间日照为危险因素,增加流感样病的发病风险,在选定的滞后期内最大的RR值分别为（lag:7 RR=1.13,95%CI:1.05～1.20）、（lag:14 RR=1.31,95%CI:1.21～1.41）、（lag:14 RR=1.12,95%CI:1.05～1.21）、（lag:14 RR=1.13,95%CI:1.06～1.21）、（lag:14 RR=1.30,95%CI:1.21～1.38）。低温为保护效应,最小RR值为（lag:5 RR=0.88,95%CI:0.83～0.95）。（3）以月为单位构建模型SARIMA（1,1,1）(1,1,1)12,对2020年每月ILI%进行预测。结论:（1）沈阳市流感为季节性流行特点,呈冬春和夏季双峰高发,儿童老人为易感人群。（2）气象因素与流感样病例之间存在非线性滞后关联,其中高温,高压,高湿度、低湿度,长时间日照增加了流感的发病风险,并存在累积效应。低温对流感样病的发病具有保护作用。（3）SARIMA模型拟合预测效果与真实值有一定的差异。

关键词：气象因素流感样病例分布滞后非线性模型季节性差分自回归滑动平均模型

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基于SARIMA-LSTM的门诊量预测研究

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大数据 2019年第6期5卷 101-110页

作者：卢鹏飞须成杰张敬谊韩侣李静万达信息股份有限公司上海201112 复旦大学附属妇产科医院上海200090 长春理工大学吉林长春130022

为了实现更加稳健和精准的门诊量预测,构建了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量预测模型。该方法首先使用SARIMA模型对门诊量进行单指标建模,提取门诊量指标蕴含的周期、趋势等信息,然后构建了以节日天数、法定上班天数、平均最高气温等多个... 详细信息

为了实现更加稳健和精准的门诊量预测,构建了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量预测模型。该方法首先使用SARIMA模型对门诊量进行单指标建模,提取门诊量指标蕴含的周期、趋势等信息,然后构建了以节日天数、法定上班天数、平均最高气温等多个相关指标为输入的多对一LSTM模型,对SARIMA模型残差进行进一步学习,实现残差与多个变量间的非线性关系抽取。实证结果表明,构建SARIMA-LSTM混合模型相较5种主流预测方法具有更高的一步预测精度,具有较好的实际应用价值。

关键词：季节性差分自回归滑动平均模型长短期记忆网络门诊预测残差

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5种时间序列模型预测肺结核发病比较

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预防医学 2022年第12期34卷 1194-1200页

作者：王迎丹高春洁王蕾新疆医科大学公共卫生学院新疆乌鲁木齐830011 新疆医科大学新疆乌鲁木齐830011

目的比较季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型、Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型、GM(1,1)模型和线性组合预测模型预测肺结核发病的效果。方法通过公共卫生科学数据中心收集2004—2018年新疆维吾尔自治区肺结核月发病数资... 详细信息

目的比较季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型、Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型、GM(1,1)模型和线性组合预测模型预测肺结核发病的效果。方法通过公共卫生科学数据中心收集2004—2018年新疆维吾尔自治区肺结核月发病数资料,采用2004年1月—2018年6月肺结核发病数分别拟合SARIMA模型、Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型、GM(1,1)模型和线性组合预测模型,预测2018年7—12月肺结核发病数;采用绝对百分比误差(APE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)比较模型拟合预测效果,根据APE、MAPE和RMSE最小原则选择最优预测模型。结果SARIMA模型拟合预测肺结核的APE最小,为10.94%,拟合和预测阶段MAPE分别为11.01%和7.96%,RMSE分别为564和419;线性组合预测模型的APE为13.71%,拟合和预测阶段MAPE分别为12.01%和7.94%,RMSE分别为600和447;Holt-Winters加法模型的Holt-Winters乘法模型、GM(1,1)模型的预测效果相对较差。结论SARIMA模型和线性组合预测模型预测肺结核发病效果优于Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型和GM(1,1)模型。

关键词：肺结核预测季节性差分自回归滑动平均模型 Holt-Winters加法模型 Holt-Winters乘法模型 GM(1,1)模型线性组合预测模型

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SARIMA模型和BPNN模型在江苏省肺结核发病预测中的应用

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中国预防医学杂志 2024年第2期25卷 239-244页

作者：龚浩郭在金周罗晶扬州大学临床医学院江苏扬州225001 江苏省苏北人民医院

目的探讨季节性差分自回归滑动平均(seasonal auto regressive integrated moving average,SARIMA)模型与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型在江苏省结核病发病数中的应用,评价两种模型的精确性,为江苏省制... 详细信息

目的探讨季节性差分自回归滑动平均(seasonal auto regressive integrated moving average,SARIMA)模型与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型在江苏省结核病发病数中的应用,评价两种模型的精确性,为江苏省制定肺结核防控策略提供参考。方法本研究以江苏省2011—2020年肺结核发病数据分别建立SARIMA模型和BPNN模型,以2021年1月—2022年6月的实际肺结核发病数进行检验,比较两种模型的预测精度和建模效果。结果SARIMA模型的均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、总体相对误差值以及最小误差率分别为192、128、5.18%、0.05%、1.14%,BPNN模型的RMSE、MAE、MAPE、总体相对误差值以及最小误差率分别为301、246、11.03%、2.79%、1.44%,均高于SARIMA模型。SARIMA模型的拟合值和预测值明显更接近于实际值,预测效果更好。结论SARIMA能较好地拟合和预测江苏省肺结核病每月的发病率,可为该病的监测和防控工作提供依据。

关键词：肺结核季节性差分自回归滑动平均模型反向传播神经网络模型预测

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LASSO回归和SARIMAX模型联合应用对广州市肾综合征出血热发病的预测效果研究

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中国媒介生物学及控制杂志 2024年第1期35卷 49-55页

作者：祁娟康燕陈海燕许聪辉魏跃红广州市疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制部/免疫规划部/寄生虫病与地方病预防控制部广东广州510440

目的比较3种时间序列模型对肾综合征出血热(HFRS)发病的预测效果,探索最小绝对值收缩与选择算子算法回归(LASSO)联合引入自变量的季节性差分自回归移动平均(SARIMAX)模型对HFRS的预测效果。方法系统收集2006-2022年广州市HFRS发病数... 详细信息

目的比较3种时间序列模型对肾综合征出血热(HFRS)发病的预测效果,探索最小绝对值收缩与选择算子算法回归(LASSO)联合引入自变量的季节性差分自回归移动平均(SARIMAX)模型对HFRS的预测效果。方法系统收集2006-2022年广州市HFRS发病数、鼠密度、气象及社会经济学数据,采用指数平滑法、SARIMAX以及通过LASSO-SARIMAX模型进行发病预测,通过自相关函数(ACF)、平均百分比误差(MPE)和平均绝对百分比误差(MAPE)评价模型的预测效果,通过MAPE对比3种模型不同预测时长的预测效果。结果 2006-2022年广州市HFRS年均发病率0.06/10万,指数平滑法(ETS)模型训练集的MAPE为45.066,SARIMA模型训练集的MAPE为51.403,LASSO-SARIMAX模型训练集的MAPE为39.466,除预测24月时低于ETS模型外,LASSO-SARIMAX模型训练数据集、预测12月的MAPE均最低。结论 LASSO回归联合SARIMAX模型在广州市HFRS发病的中短期预测中有较好效果。

关键词：肾综合征出血热预测指数平滑法季节性差分自回归滑动平均模型最小绝对值收缩与选择算子算法回归

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基于雇员数据的时序模型比较

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电脑编程技巧与维护 2023年第6期 102-105页

作者：刘珊珊北京市海淀区北京215123

使用某地区的雇员数据进行研究,描述性分析并对多种时序模型展开预测分析,对模型预测效果进行应用对比。具体的研究工作与内容包括:使用描述性分析,展示雇员率的数字特征和分布情况;分别建立季节多元回归模型、三参数指数模型、季节性... 详细信息

使用某地区的雇员数据进行研究,描述性分析并对多种时序模型展开预测分析,对模型预测效果进行应用对比。具体的研究工作与内容包括:使用描述性分析,展示雇员率的数字特征和分布情况;分别建立季节多元回归模型、三参数指数模型、季节性差分自回归滑动平均模型,并进行预测和分析结果;汇总3种模型的预测结果,分析论证了模型的可用性。

关键词：就业数据预测描述性分析季节多元回归模型三参数指数模型季节性差分自回归滑动平均模型

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BSTS和SARIMA模型在河南省丙肝发病趋势预测中的性能比较研究

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江苏预防医学 2023年第6期34卷 723-726页

作者：张珍刘星言邢莹莹王永斌胡斌驻马店市中心医院河南驻马店463000 新乡医学院公共卫生学院

目的探讨河南省丙肝疫情的时间序列特征,比较贝叶斯结构时间序列(BSTS)和季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型在丙肝发病趋势预测中的性能。方法收集2013年1月—2022年9月河南省丙肝发病数据,采用普雷斯科特(HP)和相乘季节分解法解析... 详细信息

目的探讨河南省丙肝疫情的时间序列特征,比较贝叶斯结构时间序列(BSTS)和季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型在丙肝发病趋势预测中的性能。方法收集2013年1月—2022年9月河南省丙肝发病数据,采用普雷斯科特(HP)和相乘季节分解法解析数据的周期和季节模式。使用2013年1月—2021年6月数据分别构建SARIMA和BSTS模型,2021年7月—2022年9月数据测试预测准确性。结果2013—2022年河南省共报告丙肝267968例,2月的季节因子最小(0.85),3月和4月的季节因子较大(分别为1.22和1.11)。BSTS模型预测的平均绝对误差(307.65)、平均绝对百分比误差(18.86%)、均方根误差(409.57)、平均误差率(0.17)、均方根百分比误差(0.27)均小于SARIMA模型(分别为469.29、27.80%、532.59、0.26、0.34),敏感性分析结果相似。使用BSTS模型预测2022年10月—2023年12月河南省丙肝发病总数为27981(95%CI:14729~41612)例,月均发病数为1865(95%CI:982~2774)例。结论河南省丙肝发病处于下降趋势,季节性明显;BSTS模型在动态预测丙肝发病趋势方面优于SARIMA模型,具有更好的应用价值。

关键词：丙肝发病率贝叶斯结构时间序列季节性差分自回归滑动平均模型预测模型

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EEMD⁃SARIMA⁃ETS组合模型在河南省人布鲁氏菌病发病趋势预测中的应用

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江苏预防医学 2023年第4期34卷 405-409页

作者：胡斌王永斌邢莹莹驻马店市中心医院河南驻马店463000 郑州大学公共卫生学院新乡医学院公共卫生学院

目的探索集成经验模态分解(EEMD)⁃季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)⁃基于状态空间的指数平滑(ETS)组合模型在人布鲁氏菌病发病趋势预测中的应用。方法采用周期分解法分解2005—2019年河南省人布鲁氏菌病的发病趋势和季节模式;采用EEMD... 详细信息

目的探索集成经验模态分解(EEMD)⁃季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)⁃基于状态空间的指数平滑(ETS)组合模型在人布鲁氏菌病发病趋势预测中的应用。方法采用周期分解法分解2005—2019年河南省人布鲁氏菌病的发病趋势和季节模式;采用EEMD方法分解序列包含的不同时间尺度本征模态分量(IMFs)和剩余分量,将数据划分为训练集(2005—2018年)和测试集(2019年),采用ETS和SARIMA模型分别模拟IMFs和剩余分量,构建EEMD⁃SARIMA⁃ETS组合模型,并将其预测准确性与单一SARIMA和ETS模型进行比较。结果2005—2015年河南省人布鲁氏菌病发病率呈上升趋势(APC=53.26%),2016—2019年呈下降趋势(APC=-18.65%),发病高峰在每年的3—6月。获得河南省人布鲁氏菌病发病的最优模型:ETS(A,AD,A)、SARIMA(2,1,3)(0,1,0)12,及由最佳ETS、SAR1MA模型构成的EEMD⁃SARIMA⁃ETS组合。EE⁃MD⁃SARIMA⁃ETS组合模型平均绝对百分比误差(10.36%)模型(16.20%)模型(27.31%),平均绝对误差、均方根误差、平均误差率和均方根百分比误差同样也小于单一的ETS和SARIMA模型。结论河南省人布鲁氏菌病是季节性疾病,EEMD⁃SARIMA⁃ETS组合模型能准确地预测其流行趋势,可为人布鲁氏菌病精准化动态防控提供参考。

关键词：人布鲁氏菌病集成经验模态分解基于状态空间的指数平滑法季节性差分自回归滑动平均模型发病率趋势预测

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ETS和SARIMA流行趋势中的性能比较模型在预测北京市猩红热

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科技与健康 2024年第5期3卷 125-128页

作者：柴峰北京市东城区天坛社区卫生服务中心北京100062

收集2004—2019年北京市猩红热月发病人数和人口学资料,采用描述性统计方法和Joinpoint回归调查猩红热的流行病学变化趋势。北京市猩红热发病的平均年度百分比变化为(AAPC=1.866,95%CI:-2.968~6.941;t=0.816,P=0.428),流行趋势总体保持... 详细信息

收集2004—2019年北京市猩红热月发病人数和人口学资料,采用描述性统计方法和Joinpoint回归调查猩红热的流行病学变化趋势。北京市猩红热发病的平均年度百分比变化为(AAPC=1.866,95%CI:-2.968~6.941;t=0.816,P=0.428),流行趋势总体保持稳定,每年的4—6月和11—12月为发病高峰,呈双季节模式。最优SARIMA模型和最优ETS模型预测的平均绝对误差(MAD)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、平均误差率(MER)、方根百分比误差(RMSPE)五个误差指标分别为0.586、0.623、0.751、0.296、0.785和0.318、0.282、0.438、0.282、0.338,可见ETS模型的预测准确性高于SARIMA模型,可用来对北京市猩红热流行趋势进行预测预警,从而为猩红热动态精准化防控提供参考依据。

关键词：基于状态空间的指数平滑模型季节性差分自回归滑动平均模型猩红热预测性能比较

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