搜索到132篇“ X-12-ARIMA“的相关文章
- 基于X-12-ARIMA模型的山东省进出口贸易额研究
- 2024年
- 外贸平稳健康发展对经济高质量增长起到重要的支撑作用。为充分研究山东省外贸运行特征,采用X-12-ARIMA模型对山东省2014年1月至2023年11月的外贸进出口数据进行季节调整分析。结果表明:山东省进出口贸易额受固定季节、移动假日(如春节)等效应的影响显著,其中春节节后效应最大,序列经季节调整后更加平滑,能较好地反映进出口贸易额的基本走势。
- 张嘉骐王维萍何晓然
- 关键词：国际贸易进出口额X-12-ARIMA季节调整
- 一种基于Prophet-X-12-ARIMA组合模型的月电量分解与预测方法
- 一种基于Prophet‑X‑12‑ARIMA组合模型的月电量分解与预测方法，首先对所有的原始序列利用X‑12‑ARIMA模型的Reg ARIMA模块识别各类异常值因素的影响，对数据进行预处理；基于X‑12‑ARIMA模型...
- 许堉坤蒋超王婧骅俞钧朱铮刘畅赵婉茹段玉玮邵竞徐子涵王越陈慧怡
- Prophet-X-12-ARIMA组合模型及交通运输量预测被引量：1
- 2023年
- 由于受到经济社会因素的影响,交通运输量数据具有趋势多变及季节性明显的复杂特征。现有的预测模型,如X-12-ARIMA模型、ARIMA模型和Prophet模型等的预测准确性有待改进。文章构建Prophet-X-12-ARIMA组合模型,综合了Prophet模型灵活拟合趋势成分的优势以及X-12-ARIMA模型能准确分解出季节成分的优点。采用该模型预测某城市的七种交通运输量序列,结果显示Prophet-X-12-ARIMA组合模型的半年度和年度预测效果明显优于Prophet模型、X-12-ARIMA模型及ARIMA模型。进一步研究发现,当原始序列趋势变化剧烈时,Prophet-X-12-ARIMA组合模型的预测效果更优。
- 杨贵军李晓霞孙玲莉
- 关键词：交通运输量
- 基于X-12-ARIMA模型的我国网上零售季节性特征研究
- 2023年
- 随着信息技术不断进步,数字经济时代已然到来,数字化和消费升级成为消费市场的增强引擎,网络零售对消费市场拉动作用日益增强。本文利用X-12-ARIMA分析了我国网上零售的季节性特征,在此基础上进行了预测分析,以期为网上零售规模预测提供优化思路,并为保障供给、满足需求、刺激消费提供参考。
- 吕巧燕
- 关键词：季节性网上零售X-12-ARIMA
- 基于优化X-12-ARIMA模型的船舶交通流量预测
- 2022年
- 月度船舶交通流量数据具有较强的季节性,在提高数据预测精准度的同时,应提取其季节波动和长期趋势加以分析,而不是单纯预测未来发展趋势.为从数据中获得更多有效信息,利用时间序列ARIMA模型对原始数据进行拟合,使用残差平方和、均方根误差、AIC函数和SBC函数衡量模型拟合效果,选取局部最优模型.经比较后,选取X-12-ARIMA季节乘法模型拟合月度船舶交通流量数据,得到了季节波动、长期趋势和不规则变动随时间而发生的变化,并预测了未来12期的船舶交通流量.在此基础上,调用径向基神经网络函数对数据进行仿真研究.结果表明,采用优化的X-12-ARIMA模型预测船舶交通流量时,预测精度有了较大提高.
- 陶鹤
- 关键词：船舶交通流量季节性RBF神经网络
- 基于X-12-ARIMA方法的风电场局地风速季节性分析
- 2020年
- 本文用X-12-ARIMA方法对某一风电场的实际风速时间序列进行了季节调整分析;将其月度平均风速序列分离出趋势因子序列、季节序列、不规则序列。结果表明,该风电场的风速序列受季节因素影响显著,通过X-12-ARIMA方法可以准确量化风电场风速序列的季节性波动。
- 史书睿李书博
- 关键词：风速季节调整
- 中国社会消费品零售总额的成分分解及预测——基于X-12-ARIMA模型的应用被引量：1
- 2020年
- 首先对X-12-ARIMA模型和操作步骤进行说明;然后利用X-12-ARIMA模型对中国社会消费品零售总额进行成分分解,从数据中分离出季节成分、趋势成分、不规则成分,发现经过调整后的序列拟合效果较好;最后运用Holt-Winters加法模型对中国社会消费品零售总额进行短期预测。
- 王爽汪海飞
- 关键词：零售总额
- 基于X-12-ARIMA模型的中国民航鸟击事故征候分析被引量：3
- 2019年
- 近年来,随着我国民航运输量加大,鸟击事故征候随之增加,2006-2017年鸟击事故征候数占事故征候总数的51.609%。运用X12季节调整法对2006-2017年鸟击月度事故征候万次率时间序列进行分解,分解为趋势循环因素、季节因素和不规则因素。各因素序列波动曲线表明,从长期来看,鸟击对中国民航安全的威胁不断加大;鸟击受季节性因素影响较大,春季4、5月份与秋季9、10月份的季节因素波动最为明显;鸟类受天气、人类活动、自然灾害等突发事件的影响而进行的群体性的迁徙活动严重影响飞机起降安全,2006年1月到2010年1月期间的鸟击事故征候万次率不规则因素波动幅度明显,2012年1月与2013年12月等个别月份波动幅度较大。
- 杜红兵王汉滋
- 关键词：X-12-ARIMA突发事件
- 基于X-12-ARIMA调整的中国CPI波动检验被引量：3
- 2018年
- 消费者物价指数（CPI）作为判断通货膨胀水平的指标,受到政策制定部门和学术界普遍关注。文章基于2001年1月至2015年10月CPI同比月度数据,通过描述性分析、广义波动检验、格点自助法和自回归模型的最小二乘估计法等对CPI和八大类子成分的统计特征、波动情况和惯性水平进行研究。结果表明,虽然中国CPI暂不存在显著结构性变化,但与八大类子成分的统计特征、波动情况和惯性水平存在显著的差异。因此,在制定CPI政策目标时需将不同子成分的不同特征纳入考虑范围,并及时更新统计分析方法。
- 顾光同
- 关键词：CPIX-12-ARIMA
- 基于X-12-ARIMA模型的公路运价季节性波动影响研究被引量：5
- 2018年
- 随着我国铁路货运价格逐步放松管制,分析和借鉴公路货运价格的季节性波动规律,有助于铁路运输企业制定和实施合理的价格策略,提高市场应对能力。X-12-ARIMA模型能够有效计算和提取时间序列中的季节性因素并测度该因素对序列波动的影响程度。以北京到上海13m整车、零担轻货公路运输价格为例,通过建立X-12-ARIMA模型,对公路运价时间序列中的季节性因素进行提取和分析,并根据季节性因素变化百分比的方差相对贡献度判断其影响程度。结果表明,公路运价的短期波动主要受季节性因素的影响,季节性变化规律显著。
- 张梦迪黄玮青安姝静
- 关键词：季节性波动
