摘要：通过arima模型对黑龙江创意人才需求作出预测,在此基础上,为创意产业人才的培养提出对策与建议,使得创意人才总量能够满足黑龙江创意经济发展的需要。

摘要：常规非一致性频率分析方法在选择协变量、建立统计参数与协变量的函数关系方面均存在主观性,且仅获得设计洪水估计值,不能同时进行不确定性分析。为改进上述不足,建立了arima-MCMC模型,在贝叶斯MCMC方法抽样过程中考虑统计参数拟合期内的时变性,进而对未来气候变化条件下的非一致性设计洪水频率分布模型参数进行抽样,基于参数后验分布进行设计洪水计算,并推求相应的置信区间。选取雅砻江流域小得石水文站作为分析对象,采用arima-MCMC模型定量评估未来气候变化条件下小得石站设计洪水的变化情况。结果表明:基于arima-MCMC方法的参数抽样收敛效果较好,3种情景下的模型统计量D均小于显著水平5%的临界值;除SSP2-4.5情景下P=0.1%和P=0.05%的设计值外,其他情况的设计最大日流量较历史期均明显增加,其中SSP1-2.6、SSP5-8.5情景下的增幅分别为7.1%~10.5%、13.9%~27.2%。本文建立的arima-MCMC方法能够有效进行非一致性设计洪水频率分析。

摘要：为了减少二次供水设施给小区供水管网所带来的压力,对供水管网运行状况进行更加精确的预测。结合物联网和时间序列分析等技术,通过对供水管网的历史数据的分析,采用季节性arima模型对供水数据进行预测。设计数据预测分析的步骤和方案,建立方差估值为0.404 9、AIC为284.85的arima(3,0,1)×(1,1,1)24模型。实验结果表明,设计的季节性arima模型的预测周期短且有较高的预测精度,能够有效地对供水管网运行状态进行预测。

摘要：目的:利用arima模型对木聚糖酶(Xylanase)F/10和G/11家族的进化过程进行分析,并分析两家族中同时含量较高的氨基酸在进化中的特征。方法:计算出每条序列中均含量较高的几种氨基酸,利用SAS时间序列中的arima模型,选取木聚糖酶F/10和G/11两个家族的各十条进化阶段不同的序列,设计一个时间序列实验进行分析。结果:F/10家族的进化是平稳的,甘氨酸含量逐渐降至7%左右,缬氨酸的含量稳定的保持在7%上下,而G/11家族的进化存在较大波动,甘氨酸含量升至14%左右,丙氨酸含量相对于F/10家族稳定。结论:F/10家族的进化比G/11家族稳定,甘氨酸在两家族进化存在明显差异,这对研究木聚糖酶分子的进化以及同义密码子的偏好性具有一定的指导意义。

摘要：文章从时间序列的角度出发,介绍了arima模型的原理及其建模步骤,并将其应用到兰州某基坑的变形监测中,验证了arima对变形监测的数据拟合和预测具有良好的效果,能精确地反映监测点的变化规律。

摘要：介绍了自回归移动平均模型arima(p,d,q)的原理和建模方法。根据田东县近年来年降雨量特征,建立了arima(1,1,12)预测模型进行分析预测,并与灰色预测模型GM(1,1)的预测结果进行对比,对比的结果是arima模型的预测精度比灰色预测模型的精度明显提高。

摘要：目的应用自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,arima)分析和预测上海市居民呼吸系统疾病月住院量及住院费用情况。方法通过对2005-2011年呼吸系统疾病逐月住院人数与费用数据建立arima模型,利用该模型预测2012年1-12月的呼吸系统疾病住院量与住院费用,用平均预测相对误差作为预测效果的评价指标。结果 arima(0,1,1)(0,1,1)12与arima(0,1,1)模型是上海市居民呼吸系统疾病月住院量及住院费用的最优拟合预测模型,用该模型进行回代预测,预测值与实际值吻合程度较高。结论 arima模型较好地模拟了上海市居民呼吸系统疾病月住院量及住院费用在时间序列上的变化趋势,预测结果可为今后呼吸系统疾病的预防和控制提供理论支持。

摘要：以某粘土心墙坝为例,提出了基于GPR-arima-GA模型结合有限单元法反演高粘土心墙堆石坝材料参数的方法,利用高斯过程回归非线性模型(GPR)来表征材料参数与坝体沉降量之间非线性关系,从而在搜寻真实坝体材料参数时减少了有限元程序样本计算次数,提高了反演效率;为进一步提高GPR拟合精度,提出应用arima模型对拟合误差进行修正;在构建GPR-arima模型过程中,采用遗传算法(GA)来优化GPR模型超参数;在建立GPR-arima模型后,二次应用GA全局搜索坝体材料参数的真实值。实例应用结果表明,该方法极大地减少了有限元程序计算量,且能够准确、快速搜索得到坝体真实材料参数,将最优材料参数代入有限元程序计算得到沉降量与实测值较为接近,验证了该方法可行、有效。

摘要：随着互联网金融时代快速发展,移动支付成为了最常见的支付方式。文章选取2013—2020年中国移动支付额季度数据作为样本数据,分别使用GM(1,1)模型、arima模型与LSTM模型对中国移动支付额进行拟合,并根据拟合结果选择最优预测模型进行预测。研究表明:LSTM模型预测精度更高,能够更好地预测中国移动支付额。研究结论科学、可靠,有望为中国互联网金融发展、政府及企事业单位经营管理与决策提供政策建议。

摘要：为提高室内位置定位的准确性,笔者设计一个基于arima模型的RFID室内位置定位系统,首先对系统硬件进行设计,然后进行系统软件设计,最后进行实验对比分析。实验结果表明,此次研究的定位系统能够有效提高定位的准确性。