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随着数字化时代的发展,互联网金融在社会经济中的地位愈发重要。互联网货币基金作为传统货币基金顺应时代潮流的产物,因其高效、快......
目的 分析2005—2021年新疆肺结核流行现状和传播规律，为进一步做好肺结核防控提供参考依据。方法 基于2005—2020年全国和新疆肺结......
为了解“十三五”期末内蒙古自治区地表水环境质量现状并对“十四五”期末水质情况进行预测，分析评价了自治区地表水环境质量现状，使......
目前矿区地表沉降监测领域的研究热点是利用合成孔径雷达干涉测量技术处理遥感影像获取地表形变特征,该方法具有范围广、全天时、......
水质预测对水环境管理具有重要的现实意义。提出一种利用集成学习模型对水质进行预测的方法，首先针对历史监测数据建立ARIMA模型和P......
随着互联网和智能移动终端的快速发展,全球越来越多的人使用基于web系统提供的如社交、游戏和购物等在线用户服务,海量用户对web网......
旅客对于铁路客运的需求直接决定了铁路自身的运输生产,对历史旅客需求规律的准确分析以及对未来短期需求的准确预测对旅客运输组......
全球气候变化背景下,降雨事件日益增多,严重影响城市交通和居民的日常出行.本文以上海市为例,基于分时降雨数据和地铁OD客流数据,......
进入21世纪以来,基于位置信息的服务迅速发展,全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）在人们的生活中变得越来......
周转量作为计算运输成本、客货运收入、劳动生产率、客货运平均行程和运输密度等指标的依据,能比较全面和确切地反映运输的成果以......
针对日长变化参数序列中蕴含的复杂非线性特征会严重影响其预报精度的问题,同时为探讨引入大气角动量序列是否有助于提升预报精度,......
针对目前服装面料需求数据周期非确定性导致预测精度差的问题,提出一种基于Prophet算法的服装面料需求预测模型.通过分析服装面料......
为提高降水量的预测精度,建立了基于Prophet算法的降水量时序预测模型.使用湖北省1960年1月-2006年5月的月降水量资料,对2006年6月......
本文基于太原市自2015年至2020年上半年,有关空气污染物浓度及空气质量指数（AQI）的数据,探究太原市空气质量的时间分布特征以及演变......
电离层是日地空间环境的重要组成部分,对无线电通讯、导航、卫星定位和人类的空间活动有着重要的影响。电离层总电子含量（Total Ele......
目的 探索河南省2014-2019年肺结核发病趋势及季节性特征,比较Prophet模型、ARIMA季节模型和Holt-Winters模型的拟合及预测效果,为......
随着5G网络以及移动端设备的逐渐普及,人们对于移动数据流量的需求不断増加。对于网络运营商而言,提供不受阻碍、无处不在的高质量......
为研究火灾发生的时空变化规律和聚集性特征,为火灾的科学防范提供参考,基于全国2003-2017年火灾发生次数、死亡人数、受伤人数和......
伴随大数据分析、人工智能、机器学习等技术的日渐成熟,银行的运维方式逐渐向自动化、智能化转变.本文以农业银行批量系统节点用时......
利用科学的技术对猪肉价格的变化趋势做出推断,对相关企业经营者、养殖户而言有助于从宏观的角度看待猪肉价格的未来走势,及时发现......
针对电离层TEC非线性、非平稳的特点,建立一种基于Prophet与Elman神经网络相结合的残差改正电离层短期预报模型。利用该模型对IGS......
为了高效地对工作面矿压变化趋势进行有效预测,减少顶板突发事故和引导煤矿井下安全生产,提出了融合相邻多个支架影响的矿压数据预......
自二十一世纪以来,我国依然呈现出快速的城市化进程,区域性气候变化尤为突出,城市热岛效应作为区域性气候变化的表现形式之一,给城......
针对GNSS坐标时间序列中存在数据缺失的问题,提出将Prophet模型应用于GNSS坐标时间序列的插值中。设计不同的数据随机缺失比例和连......
针对医院住院量预测问题,首先利用先知模型(Prophet)与长短期记忆循环神经网络(LSTM)预测方法对2015年1月到2019年12月上海市东方......
预测某种产品销售量的短期及长期变化趋势对企业制定营销战略和优化产业布局等具有重要的参考价值。在深入分析Prophet加法模型和......
针对GNSS高程坐标时间序列非平稳性与非线性等特点,在深入分析Prophet模型与随机森林(random forest,RF)模型特性的基础上,构建了P......
随着民用航空需求量的逐年增加,由于机场进出港旅客每日高动态流动且在时间空间分布上不均匀特点突出而导致的,大中型机场航站楼高......
全国碳排放交易市场建设于2017年12月19日正式启动。然而当下我国仍处于碳排放交易市场的底端,国际话语权不足,市场机制尚未完善,......
环境政策的实施效果关系到雾霾长效治理目标的实现,而政策执行过程中是否出现问题直接表现为政策实施效果。在此背景下,如何量化政......
基于机器学习的时间序列预测方法能够挖掘时序数据本身的规律,可提高大坝变形预测的精度。以江坪河水电站面板堆石坝为研究对象,对......
作为衡量空气质量的重要指标,准确预测PM2.5浓度变化尤为重要。提出Prophet和长短期记忆(LSTM)相结合的组合预测模型(Prophet-LSTM......
根据国家疾病预防控制局提供的2013年1月至2019年10月艾滋病发病数的相关数据,分别建立ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12乘积季节模型......
目前采用单一预测模型对于复杂的非线性时间序列具有预测精度较低,且不能很好地捕捉时间序列的复合特征的问题,因此本文提出一种基......
短期电量预测对电网的运营维护工作具有重要意义。传统的电量预测方法包括灰色预测模型、ARIMA、指数平滑等,这些方法通常是使用线......
云数据库智能运维中的重要应用场景之一是对监控采集的大量性能时序数据进行趋势预测。提出一种基于Prophet模型和ARIMA模型的综合......
运用时间序列模型预测未来的税收变化,对税收收入的组织、规划和决策具有重要的意义。为探索一种更为有效的方法来提高季节性行业......
为探究气象因素对交通事故的影响以给保险公司的车险业务提供科学的信息支持,本文选取北京、天津、大连、青岛、上海、重庆、深圳......
为了解决当前航材消耗需求预测方法难以处理特殊任务造成的异常消耗数据,对特殊任务数据的拟合和预测效果不佳的问题,应用考虑特殊......
长时间的规模预测有助于从宏观角度分析事物的发展趋势与规律。对上海市2013—2017年逐日空气质量指数(AQI)进行分析,在此基础上建......
