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- [发明专利]基于ARIMA模型的航班延误预测方法-CN201610152208.4在审
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郑相涵;叶慧娟;郭文忠
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福州大学
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2016-03-17
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2016-08-10
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G06Q10/04
- 本发明涉及一种基于ARIMA模型的航班延误预测方法，具体包括以下步骤：步骤S1：建立数据集：采集航班数据，所述航班数包括航班信息、时间信息、机场信息以及延误时间信息；步骤S2：数据集特征分析：分析各个机场与航空公司间的差异以及天气对航班的影响；步骤S3：建立ARIMA模型：ARIMA模型的建立包括移动平均过程、自回归过程、自回归移动平均过程以及ARIMA过程；步骤S4：选取最佳的ARIMA模型：对建立的ARIMA模型进行验证并选取最佳参数；步骤S5：航班延误预测：获取任意一航班数据后，选取最佳的ARIMA函数作为模型延误函数，选取多元线性回归函数作为天气延误函数，相加后得到最后的预测结果。
- 基于arima模型航班延误预测方法
- [发明专利]一种基于统计学的中长期水位预测算法-CN202111351271.8在审
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梁雪春;王飞虎
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南京工业大学
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2021-11-15
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2022-03-04
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G06Q10/04
- 本发明公开了一种基于加权马尔可夫链(WMCP)修正差分自回归移动平均(ARIMA)的中长期水位预测算法。针对湖泊水位呈现出季节波动强、非线性的水文特征导致单独使用ARIMA模型预测精度低的问题。引入WMCP对ARIMA模型的预测结果进行修正。首先使用ARIMA模型对处理完成的数据进行预测，生成初步预测结果与残差序列；再使用WMCP方法对残差序列进行状态预测；然后使用状态特征值结合线性插值法将状态预测区间转化为精确值；最后将该值补偿入ARIMA着重考虑ARIMA模型对预测趋势的指向性，改进了残差状态区间的转化过程。相比现有的湖泊水位预测算法，该算法能够在小样本、非线性数据的问题上大大降低误差。
- 一种基于统计学中长期水位预测算法
- [发明专利]构建时间序列模型的系统与方法-CN200910003489.7无效
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方东平;瑞·S·蔡
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SPSS公司
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2001-11-08
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2009-07-15
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G06Q10/00
- 该方法包括：将时间序列的分离数据值和季节循环长度输入到计算机中：将包括由数字数据值表示的预测因子、干预和事件的至少一种类型输入到计算机；以及确定时间序列的ARIMA阶数；除去具有至少一个丢失值的预测因子；根据时间序列的ARIMA阶数、干扰和事件、以及剩余的预测因子，构造时间序列的初始多元ARIMA模型；根据迭代模型评估结果、诊断检验以及残差的自相关函数/部分自相关函数，修改初始多元ARIMA模型；创建该时间序列的多元ARIMA模型，从而减少用户输入交互的数量；以及利用计算机创建的多元ARIMA模型来预测未来趋势。
- 构建时间序列模型系统方法
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