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应用季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)对X航空公司动态安全指数进行预测分析,为航空公司运营安全的规划和发展提供决策依据。收集整理X航空公司2005年1—6月的安全事件和运行数据。利用动态安全指数计算方法对数据进行预处理,建立时间序列。应用SPSS软件对动态安全指数的时间序列进行模型拟合,建立SARIMA模型。对所获得的模型进行参数检验,选取最优模型。利用最优模型对2015年7—12月动态安全指数进行预测,并对预测值与实际值进行对比分析。结果表明,SARIMA(1,0,2)(0,1,0)12模型在显著性水平0.05下通过了所有参数检验。各月实际值都落入了拟合值95%的可信区间范围,动态安全指数的实际值与拟合值变化趋势基本一致。2010年之后精度较高,实际值与拟合值具有较好的重合度。△ln Yt拟合值的最大绝对误差为1.976 6(2009年12月),最小绝对误差为0.000 4(2013年9月)。2015年7—12月,动态安全指数的实际值与预测值变化趋势基本一致,但误差较大。SARIMA模型能够较好地短期模拟X航空公司动态安全状况和趋势,预测效果良好。当发生事故、严重事故征候时,序列的实际值会偏离序列原有的结构,预测精度下降。 相似文献
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中国的灰霾十分严重,如何有效地控制某一地区的PM_(2.5)浓度,同时保证GDP的中高速增长,需要建立GDP-PM_(2.5)的量化关系模型,做好宏观预测。充分利用城市大气污染物、气象、经济的多年统计数据,以及该地PM_(2.5)源解析、源清单和大气边界层信息,从中确定2种重要的辅助变量,一是单位GDP某种大气污染物排放量,二是各污染物形成PM_(2.5)的转化率,它们把GDP、PM_(2.5)和污染物排放量联系起来。再运用系统动力学(SD)建立GDP和PM_(2.5)动态关系模型。文章以东莞为例,预测了"确保经济、确保环境、源头治理、全面治理"这4种模式下污染物减排措施对GDP和PM_(2.5)的影响,并提出定量的减排建议。预测结果显示,"全面治理"的发展模式较为合理,既能保证经济的可持续发展,又能实现东莞PM_(2.5)减排目标。 相似文献
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震前小震调制比空间异常消失的映震能力研究 总被引:1,自引:1,他引:0
利用小震调制比方法的时空异常进行跟踪分析,通过对比发现,近几年震前小震调制比的空间异常变化与有感地震的发生具有一定的对应关系.进一步的分析研究认为,利用震前小震调制比的空间异常消失可进行有感地震甚至中强地震的地点预测. 相似文献
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