基于时间序列法预测未来汽车保有量研究

在我国汽车行业快速发展的背景下,为了增强汽车专业人才培养的针对性和实效性,分析了汽车保有量与国民生产总值之间的关系,基于时间序列法和线性回归法建立了国民生产总值预测模型和汽车保有量预测模型,运用模型对十三五期间的国内生产总值和汽车保有量进行了预测,计算出了十三五期间的汽车保有量。     

基于ARIMA的肉鸡价格预测建模与应用

在养鸡企业的销售中,肉鸡价格预测对企业的经济效益有着重要影响。本文运用时间序列数据挖掘技术中的ARIMA模型,分析了肉鸡企业大量销售价格历史数据,选择特定肉鸡品种和地区,为与之对应的肉鸡价格建立定量分析预测模型,结果显示肉鸡价格变化明显呈AR(3)模型规律。文中的建模方法具有一般性,可以推广应用于其它养殖企业的价格预测,同时对企业的历史数据应用提供了参考。     

基于ARIMA模型对宁夏地区奶牛体细胞数的趋势预测

本研究通过对生产性能测定（DHI）数据的挖掘与分析建立预测宁夏地区奶牛体细胞数（SCC）的模型,为奶牛乳房炎的防制提供借鉴,使得DHI数据更加有效、及时地指导奶业的发展。对2011年9月~2016年2月宁夏地区奶牛平均SCC数据进行差分使其达到平稳化,采用季节ARIMA模型对数据进行分析、拟合和预测。利用R软件的auto.arima函数计算出合适的时间序列模型ARIMA（1,1,0）（1,1,0）_[12],其AIC为-3.67。Acf检验说明残差没有明显的自相关性;Ljung-Box测试显示所有的P值>0.5,表明残差为白噪声,说明此模型可用来对未来的24个月进行预测。再利用R软件的forecast函数对2016年3月~2017年2月的数据进行预测,作出预测图。从预测的结果可以看出,宁夏地区奶牛SCC整体呈现下降趋势。2017年1月SCC最少,预测值约为25.31万个/mL;2016年3月SCC最大,预测值约为43.96万个/mL。从结果也可看出,宁夏地区奶牛SCC均大于隐性乳房炎的临界值（>20万个/mL）,说明宁夏地区还应该加大对奶牛乳房炎的防制。同时,若能及时添加新的SCC数据,就能对该数据模型进行更新,使其预测值更接近真实值,对实际生产的指导意义更大。