简介:摘要:国民的用电情况有季节性,对于总用电量的需求影响很大,又因为国民用电比较集中,是形成日最大电力需求的主要成分,因此,在新的供用电形势下,开展对居民夏季用电需求的分析与研究,显得尤为重要。
简介:摘要:当走进图书馆,面对着成千上万的图书,我们通常会先看书名,浏览目录,猜猜书的大致内容,再决定要不要借阅这本书,其实这就是最简单的预测。统编版小学语文教科书正式将预测策略作为知识点进行编写,并为此设计了整个单元的教学内容,这使得预测阅读教学显得尤为重要。对于执教教师和学生来说,如何做好预测单元的教与学,需要引起足够的重视。
简介:摘要目的探讨时序预测模型中的差分自回归滑动平均(ARIMA)和自回归(AR)模型在预测广州市急救调度日出车数量方面的价值。方法采用Matlab仿真软件对广州市2021年1月1日至2021年12月31日的急救调度出车记录分析计算日出车数量时间序列,对该序列进行时序预测模型辨识,得到ARIMA(1,1,1)、AR(4)以及AR(7)模型,利用这些模型对日出车数量做出预测拟合。ARIMA(1,1,1)模型将数据分为训练集和测试集,参数运算采用Prony方法,预测拟合未来的出车数量;AR(4)和AR(7)模型采用均匀系数,预测当天出车数量。结果ARIMA(1,1,1)、AR(4)以及AR(7)都可以实现对日出车数量的有效预测,ARIMA(1,1,1)的预测拟合误差随着预测时间的延长下降。两个月内的急救调度日出车量预测拟合平均绝对百分比误差(MAPE)低于6%,结果基本都位于95%置信区间内,利用模型的残差分析验证了模型显著有效。结论ARIMA模型可以对两个月内的急救调度日出车量做长期预测拟合,AR模型可以对急救调度日出车量做短期有效预测。
简介:摘要:根据广安市1970—2021年历年春季气温资料序列,采用自相关系数—多元线性回归法设计气温预测模型,并对回归方程进行方差分析及F检验,建立有意义的回归方程,能较好的拟合历史实况,对未来气温演变趋势有较好的预测能力。
简介:摘要:分析短时交通流预测的意义,对国内外的研究方法和主要成果进行详细的阐述、分析、归类,主要包括基于传统统计分析的预测模型、非参数回归预测模型、基于非线性理论的预测模型、智能预测模型等4种单一预测模型和组合预测模型,对各类模型复杂性、精度、适用性进行逐一分析。短时交通流预测研究领域在未来一段时间内发展趋势是数据来源多样化、混沌理论和深度学习深度发展,组合预测模型多样化,预测精度不断提高。
简介:【摘要】目的:探究改良产后出血预测评分法在临床中的应用效果。方法:将2020年1月至2022年1月期间我院收治的250例孕产妇纳为本研究的研究对象,随分均分为对照组(n=125)和研究组(n=125)。对照组采用常规产后出血预测评分法进行评估结合产科常规护理;研究组采用改良产后出血预测评分法对产妇的个体情况进行评估,针对中高危产妇实施针对性的护理措施。观察比较两组产妇产后出血量以及产后出血率。结果:研究组产后出血率明显低于对照组,并且研究组产妇在产后2h、12h、24h的出血量均明显少于对照组,差异显著(P<0.05);研究组不良妊娠结局发生率显著低于对照组,差异显著(P<0.05)。结论:改良产后出血预测评分法,可对产妇做出精准评估,结合针对性的护理措施,可明显降低中高危产妇产后出血情况,具有临床采纳推广价值。