基于ARIMA模型的运城市GDP预测分析

首先通过对运城市1996-2018年GDP数据进行平稳化处理,建立ARIMA模型,然后利用2019、2020年真实数据与拟合数据的相对误差判断模型的拟合效果,并利用相对误差与建立的Holt-Winters模型结果比较,最终确定ARIMA(0,2,1)模型为预测模型。最后利用ARIMA(0,2,1)模型对运城市2023-2025年三年的GDP进行预测,并结合运城市经济发展中存在的问题给出四点建议。     

基于ARIMA模型的青岛市GDP预测分析

国内生产总值(GDP)是衡量一个国家经济状况的重要指标,对促进经济增长和协助地方经济决策具有重要意义。本文以青岛市为例,选取青岛市1990年至2014年青岛市GDP指标数据作为样本,建立了ARIMA模型,并对青岛市GDP进行预测,并进行检验。结果表明模型的预测数与实际GDP值误差较小。同时根据对影响GDP的指标分析为青岛市经济决策提供重要的依据。     

基于ARIMA模型的短期风速预测方法

ARIMA模型的实质就是差分运算与ARMA模型的组合.这说明任何非平稳序列只要通过适当阶数的差分和选择合适的差分算子就可以实现平稳化处理.由于不同的随机时间序列有着不同的特点,需要选择合适的差分算子来匹配.为了提高风电场风速的预测精度,本文研究了两种不同的差分算子对随机时间序列的影响,分别采用一阶线性差分和一阶对数差分实现了序列的平稳化处理,对差分后的序列进行ARMA队模型拟合与预测,并将两种预测结果进行了对比.     

基于ARIMA模型的河南省GDP指数分析

将时间序列模型应用于2005年第一季度至2018年第三季度的历史GDP指数数据并进行分析.构建ARIMA模型和残余自回归模型,并在此过程中进行白噪声测试和参数测试.结果表明, ARIMA(0, 1, 4)模型是一个相对优化的模型,适用于短期内预测河南省GDP指数的未来趋势.在此基础上作出短期预测结果,显示未来四个季度的河南省地区生产总值指数值呈现稳步减缓的趋势.     

国内生产总值预测--基于ARIMA模型的实证分析

该文基于ARIMA模型在分析预测不平稳时间序列的独特优势,根据1978-2013年的国内生产总值对2014-2016年的国内生产总值进行预测,预测结果一方面表明模型ARIMA能够很好地拟合我国GDP走势,ARIMA模型是一种精度较高且切实有效的方法模型,另一方面表明我国经济走势较好,这不仅有助于政府制定更加贴合实际的经济金融政策,而且有助于投资者选择更优的个人投资计划。     

基于ARIMA模型的CPI实证分析及预测

在现有资料对CPI预测研究的基础上,根据我国2000年1月至2012年12月的CPI月度数据构建ARIMA模型,对我国2013年上半年CPI进行分析和短期预测。实证结果表明:ARIMA(3,1,3)模型能很好地刻画CPI并提供较好的预测。这能为政府宏观政策的制定和实施提供一定的参考依据。     

基于ARIMA模型的山西省人均实际GDP预测

通过对1978--2010年山西省人均实际GDP数据序列的分析,建立了ARIMA（5,1,3）模型。结果显示：该模型对原始数据的拟合程度较好,模型的预测误差小,可用于短期预测。     

基于ARIMA模型的苎麻纤维产量预测研究

为了解长期定位试验下苎麻纤维产量的变化趋势,推动苎麻种植产业增产提效,基于苎麻多倍体1号品种2010—2019年共30个收获期的纤维产量数据,构建ARIMA纤维产量预测模型,并对模型精度进行验证。结果表明：ARIMA(2, 0, 3)模型最佳,4个收获期中纤维产量预测值与实测值的平均相对误差百分比为7.72%,整体预测效果较好,适用于该地区多倍体1号纤维产量的短期预测。     

基于ARIMA模型的网络流量预测研究

网络流量是局域网和广域网的重要特征之一,本文首先利用SPSS软件对校园网出口处IP分组进行了统计分析,进而使用ARIMA模型对网络的流量进行预测,并和实测流量数据进行比较,结果表明该模型对短期流量预测能够达到比较好的效果,     

基于ARIMA模型的哈萨克斯坦经济发展水平预测分析

从哈萨克斯坦经济发展的实际情况出发,加强哈萨克斯坦经济发展水平的合理预测,对确定哈萨克斯坦经济发展目标和发展策略以及建设丝绸之路经济带有重要的意义。文章根据世界银行公布的数据,用EViews软件对1990-2012年的哈萨克斯坦经济发展水平建立ARIMA模型,并对2013-2020年哈萨克斯坦的经济发展水平作出预测,得出结论并以"丝绸之路经济带"为背景,立足新疆为提高与哈萨克斯坦经贸合作提出合理的政策建议。     

开封市旅游创汇收入预测模型分析

文章在分析1999-2009年开封市旅游创汇收入额年度数据的基础上,建立了旅游创汇收入额的ARIMA（p,d,q）模型。结果表明,ARIMA（1,1,1）模型提供较准确的预测效果,可以用于未来的短期预测,并为开封市入境旅游的政策和规划提供可靠的依据。     

基于RBF和ARIMA模型的区域高等教育规模预测研究

结合RBF网络模型和ARIMA模型预测的优点,构建基于RBF网络模型和ARIMA模型的混合模型,对四川省高等教育规模预测问题进行研究。采用构建ARIMA模型得出的预测值对RBF网络模型的预测值进行修正,提高了区域高等教育规模预测的精度。     

乘积季节模型在能源生产量预测中的应用

本文使用乘积季节模型,对1999年到2005年全国能源生产总量进行分析,给出乘积季节模型的一般建模程序。根据Box-Jenkins的建模思想,从各种指标最终确定模型(0,1,1)×(0,1,1)12,该模型显示了非常好的拟合及预测效果。     

四川省社会消费品零售额的ARIMA预测模型

通过分析四川省2008年至2009年每月的社会消费品零售额,建立了ARIMA模型。借助于MAPE（平均绝对百分比误差）度量了模型的预测能力。其次,文章利用所建模型对四川省2010年每月的社会消费品零售额进行预测,并与其实际值进行比较。结果表明,模型的预测精确度非常高,适合于四川省社会消费品零售额的预测。最后,提出了一些相应的政策建议。     

洛阳市人口发展趋势的ARIMA模型

基于洛阳市1989-2009年人口总量数据和线性时间序列建模方法,建立了洛阳市人口发展趋势的ARIMA(2,2,1)模型,并且对2010-2016年洛阳市人口总量和发展速度进行了预测.预测结果显示,洛阳市总人口在未来几年将保持平均增长量为3.6万,平均增长率为0.52%的态势增长.     

基于ARIMA模型的浙江省旅游人才需求预测及人才培养研究

在对近十五年浙江省旅游企业的从业人数统计资料进行分析的基础上,论述浙江省旅游人才培养的供需现状,运用ARIMA模型对浙江省未来几年的旅游人才需求趋势进行预测,并提出浙江省旅游人才培养的对策,以期进一步促进浙江省旅游产业的发展。     

ARIMA模型在地区GDP预测中的应用研究

在时间序列分析理论的基础上,以山东省2007年第一季度到2011年第四季度的GDP总值为基础,利用SPSS软件,对数据进行时间序列分析,建立时间序列分析模型,并对模型进行检验。利用建立的模型对山东省在2012年的GDP的增长趋势做出预测。     

基于ARMA模型的随机需求商品库存控制研究

通过对随机需求商品特点的分析,提出了利用ARMA模型实现随机商品需求的预测,根据需求预测的结果指导库存,以达到减少缺货成本、降低库存成本的目的。最后通过实例进行了分析和验证,达到了较好的效果。     

泰安市相对资源承载力分析及ARIMA模型预测

采用相对资源承载力的研究思路和计算方法,计算分析了以山东省为参照区,泰安市1985-2008年的相对资源承载力及其演化过程;同时计算了山东省内其他地市2008年的相对资源承载力,并与泰安市作比较;最后运用ARIMA模型预测了2009-2013年的泰安市相对资源承载力状态.通过对计算和预测结果进行分析,表明泰安市的相对资源承载力始终处于超载状态,并落后于省内大部分地市.     

基于信号源能量模型的传感器网络追踪算法研究

比较了应用于传感器网络声源追踪定位的3种模型,其中信号源能量模型对数据处理简单,更利于节省能量。针对现有基于信号源能量模型的算法的不足,给出了一种全新的算法—梯度迭代算法,并通过仿真实验证明了其在追踪的精确度和速度方面具有明显的优势。