简介：

简介：探讨了Mann—Kendall非参数秩次相关检验在时间序列分析方面的应用，并以云南省文山州盘龙河为例。把它运用到河流悬沙浓度时间序列的趋势分析和突变分析研究中。结果表明：①M—K检验同样适用于河流悬沙浓度的趋势与突变分析；②盘龙河自20世纪60年代初至90年代末河流悬沙浓度一直表现为波动上升趋势，1999年后有下降的迹象；③盘龙河的河流悬沙浓度自20世纪60年代以来存在着两个明显的突变点，其一在1973年，其二在1999年。

简介：摘要当前，随着我国对外开放程度的不断加强，受到“一带一路”的倡议和长江经济带建设的影响，我国港口吞吐量在不断的提高。如何对港口吞吐量进行有效而准确的预测也显得越发重要。本文以重庆港历年吞吐量为依据，使用时间序列预测法对2030年重庆港集装箱吞吐量和外贸集装箱吞吐量进行预测，为今后港口建设、合理配置港口资源、以及相应集装箱吞吐量的预测提供一定的参考。

简介：

简介：本文利用马氏化方法和一般状态空间马氏链的基本理论研究了一类带随机延滞的时间序列模型的遍历性，得到了该模型伴随几何遍历的一个判别准则．

简介：摘要：随着矿井深度的增加和采矿规模的扩大，井下单行道会车调度成为矿井生产中的重要问题。本文提出了一种基于时间序列的井下单行道会车调度算法。该算法通过对井下车辆的时间序列数据进行分析和优化，实现了高效、安全和稳定的车辆会车调度。实验结果表明，该算法在减少车辆等待时间、提高矿井生产效率和降低事故风险方面具有显著的优势。

简介：摘要：提出了基于时间序列和误差逆传播（Back Propagation，BP）神经网络的组合预测方法，利用基于三次指数平滑法的时间序列模型对电能替代量预测进行预测，对预测结果利用BP神经网络进行修正。利用国家统计局的能源使用情况作为数据进行预测和对比分析。算例结果表明，使用基于时间序列和BP神经网络的组合预测相比于单方法预测可以显著提高电能替代量的预测精度，可用于电能替代潜力分析。

简介：摘要：随着全球范围内极端天气现象频发和多个国家气温创历史新高，全球气候变暖成为全球关注和研究的热点问题. 本文根据收集全球气温、温室气体CO2的年平均排放量等数据，首先，利用Matlab编程计算出1850-2022年全球年平均绝对气温、17个年份段的月平均温度和月增长量，作出平均气温折线图和气温增长量热力图，直观、定量地验证了：全球气候变暖现象. 然后，利用1852-2022年全球年平均气温数据，分别建立改进指数模型和ARIMA时间序列预测模型，并利用两个模型预测了2050年、2100年的全球平均气温及全球平均气温达到20℃的时间.

简介：摘要：海洋生态监测对于维护海洋健康、防止生态灾害和推动可持续性发展至关重要。它涉及对生态系统健康的评估和环境变化的趋势分析。在监测过程中，对长时间序列数据的处理尤为关键，这包括数据的清洗、预处理和质量控制。同时，统计分析和模型开发验证在分析海洋生态数据时扮演着核心角色。简而言之，海洋生态监测通过这些方法帮助我们理解和保护海洋环境。

简介：通过建立一些新的在时间序列上的Hilbert-Pachpatte不等式,给出了相关的不等式,包含了一些以前已有的结果。

简介：目的探讨宁波市大气颗粒物中可吸入颗粒物（inhalableparticulatematter,PM10）及细颗粒物（fineparticulatematter,PM2.5）的浓度对流感样病例发病的影响。方法应用分布滞后非线性模型对2014-2016年的大气颗粒物PM10及PM2.5的浓度与同期流感样病例的时间序列进行研究,分析两者之间的关联性,计算相应归因危险度百分比（attributableriskproportion,AR%）以评估污染物对流感样病例发病的急性效应。结果两种颗粒物浓度均与流感样病例发病数呈正相关,单污染物分析中,两种大气颗粒污染物均会造成短期内的流感样病例发病的增加,且产生的影响表现出滞后性和收获效应,其中PM10产生的效应AR%值要高于PM2.5,滞后0-7d的累积AR%值分别为5.13%（95%CI：2.94%-7.37%,P〈0.001）和2.52%（95%CI：-0.75%-5.90%,P=0.139）。而双污染物分析中,调整其他气态污染物后,PM10与流感样病例之间的关联强度发生改变,PM2.5仅在纳入二氧化氮（nitrogendioxide,NO2）后引起滞后0-7d的流感样病例发病的增加。结论颗粒物PM10及PM2.5浓度的升高会引起同期流感样病例发病的增加。

简介：文章运用定量的回归分析法和定性的描述统计法,参照同期中国入境旅游人数和收入以及新疆GDP增长率的变化及重大事件的发生,分析了影响新疆入境旅游周期波动的因素,发现上述因素均对新疆入境旅游的发展产生了显著影响；最后对新疆入境旅游的发展前景做出了预测.

简介：随着世界经济一体化程度不断加深，我国对外开放不断扩大，国内企业基于全球战略而进行对外直接投资的步伐也不断加快，截至2013年，中国对外直接投资流量创下1078．4亿美元的历史新高，已位列世界第三大对外直接投资国。在企业“走出去”的同时，我国的出口贸易也迅速扩大。文章通过时间序列分析，进行协整分析，建立AR模型，得出对外直接投资对于出口的替代和促进作用在中国的实践中表现出差异性的结论。

简介：本文针对当前的火灾形势，通过剖析火灾统计分析的目的和意义，阐述了火灾统计分析的必要性，同时根据广东省经济水平和人口素质的现状，建立了广东省火灾直接财产损失二次指数平滑数学模型，定量预测了今后五年广东省火灾直接财产损失，井根据所得模型和预测结果探讨了广东在今後消防工柞中腋兹舌默解冷的问题。

简介：为了深入了解出入境旅游对我国旅游经济增长的影响，根据WTTC提供的TSA数据，运用Eviews5构建了旅游服务贸易与旅游经济增长的ECM模型，并进行了Granger因果关系检验，结果发现：旅游服务贸易在长期内能够促进旅游经济的增长，但短期内对旅游经济增长的促进作用不明显；入境旅游与旅游经济增长之间并不存在Granger因果关系；出境旅游对旅游经济增长的促进作用受到较多条件的制约，其对旅游经济的Granger因果关系表现出不确定性。

简介：通过对山西省1991-2013年能源消费时间序列进行分析,建立了ARIMA(1,1,1)模型,并对2014-2018年山西省能源消费进行预测,结果显示模型拟合度高,预测误差小。

简介：【摘要】目的 研究时间序列分析在肺结核发病趋势预测中的应用，分析新冠肺炎疫情对模型发病趋势预测的影响，为肺结核防制策略制定提供科学参考依据。方法 以2010-2019年南京市建邺区肺结核月报告发病数建立时间序列模型，原始序列经平稳化处理和季节差分后，对模型参数定阶并估计参数，建立ARIMA模型进行拟合验证和外推预测。结果

简介：摘要 本文对核设施设计基准极大风速的计算过程中，采用不同序列的估计效果进行了评估。结果显示，采用耿贝尔方法对极大风进行估计，直接利用极大风资料进行估算的结果相对保守，更符合安全性要求；在极大风资料缺失时，以耿贝尔方法估计最大风风速，进而依据最大风、极大风拟合关系推算不同再现间隔的极大风与基于极大风推算的结果接近，也具有实用价值，但是在进行设计时需考虑其值略小的影响。

简介：十二音体系的建立,对传统的旋律组织法作了彻底的变革,在音乐中奠定了序列主义的基础。但作曲家们并没有满足于“音高”的序列化,为了创造全新的音乐语言,他们的下一个目标是彻底改革传统的“节奏”组织法。

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