趋势季节模型

摘要： 目的 分析新冠肺炎疫情对医院住院业务量的影响,为合理安排人力、物力资源提供参考依据。方法 根据2015-2019年各季度的基础数据,采用趋势季节模型和移动平均数法预测2020年第一、二季度的出院人次,再与实际出院人次比较。结果 2020年以来收治新冠肺炎病例出院29人次,2020年一-二季度全院出院人次比预测值下降38.18%,受新冠肺炎疫情影响最小的前五位科室依次是肝脏外科、胸外科、神经内科、胆道外科和肿瘤中心,出院人次与预测值相比,增幅在-15.04%~-28.06%之间,受影响最大的前五位科室分别是皮肤科、感染科、特需医疗、眼科和内分泌科,出院人次与预测值相比,增幅在-72.44%~-49.92%之间。结论 新冠肺炎疫情对住院业务量的影响较大,其中以收治恶性肿瘤、脑血管病、急症等疾病为主的科室受影响较小,疑难危重病人占比较低、以择期手术为主的科室受影响较大。

摘要： 目的 通过对某医院住院人次进行短期预测,为医院管理提供科学依据.方法 采用趋势季节模型对2009年-2013年某医院住院人次进行建模,计算趋势方程,通过季节指数校正系数,得出各季度平均季节指数,对2014年各季度住院人次进行预测.结果 以各年季平均住院人次建立直线回归方程(y)c=4753.625+157.125t.季节指数的校正系数为1.0011,各季度平均季节指数分别为88.50％、105.19％、106.28％、100.03％.住院人次预测值为22 785,实际住院22 228人次,各季度住院依次为4590人次、5695人次、6109人次、5834人次,预测值与实际值相对误差分别为9.83％、5.22％、0.9％、2.33％,均小于10.00％.结论 本模型预测效果较好,所预测数据能作为医院管理的参考依据.

摘要： 目的 了解上海市中心城区院前急救2011-2014年业务量中急救业务的趋势走向,用趋势季节模型预测急救车次,为制定工作计划和资源配置提供依据.方法 应用移动平均趋势剔除法和最小二乘法建立线性模型,并作回顾性和前瞻性验证.结果 趋势季节预测模型YC=14 158.447+34.776t,模型拟合较好.结论 近几年中心城区院前急救中急救业务变动呈稳步上升趋势,季节变动明显,应用趋势季节模型可以较好地预测院前急救业务量及发展趋势.

摘要： 目的 采用科学的预测方法 对某肿瘤医院乳腺外科出院人次进行预测,为科室未来工作及发展做好计划和准备,提高科室工作的主动性和预见性.方法 基于某肿瘤医院2009—2013年乳腺外科出院人次数,应用简单线性回归及趋势季节模型对该科2014年各季度出院人数进行理论预测.通过预测值与实际值的对比,探讨该预测方法 的可行性.结果 2014年各季度实际值均在该模型预测值95%的置信区间内,并且与预测值相比,各季度相对误差均在5%以下.结论 该预测模型合理可行,运用此方法 得出的预测值具有较强的指导性,可以为该科室的未来工作提供参考指导.

摘要： 目的：通过研究门诊人次的变化规律与趋势,优化门诊人次预测模型,为医院合理配置医疗资源和提高救助能力提供科学依据。方法运用移动平均趋势剔除法计算2006—2015年某院门诊人次季节指数,结合直线回归方程测算出2016年门诊人次预测值。结果由季节指数可以看出该院门诊量受季节因素影响较为明显,1月、2月、10月为接诊人次低峰期,6月、9月为平稳期,其余各月为接诊高峰期。结论医院管理者应根据门诊季节变动趋势对人、财、物等方面进行合理配置,提高医疗救治能力,方便患者就医。

摘要： 目的 分析我国2009-2013年狂犬病报告病例数据,应用趋势季节模型预测2014年全国狂犬病的发病情况.方法 采用趋势季节模型对数据进行拟合分析并建立模型,具体计算借助SPSS 15.0和excel软件完成.结果 我国大陆地区2009-2013年狂犬病的报告发病数呈逐年下降趋势,研究建立的趋势季节模型为:yt'=(1766.339-20.168t)St(方差分析结果F=33.734,P＜0.001),模型有统计学意义,模型预测2014年狂犬病发病例数,预测相对误差平均为16.97％.结论 趋势季节模型可用于我国狂犬病发病情况的短期预测.

摘要： 目的 通过建立模型统计分析,预测医院2014年、2015年各季度出院人次,为医院的科学决策和资源合理调配提供可靠的依据.方法 依据某医院2009至2013年出院人数,运用移动平均趋势剔除法结合最小二乘法建立趋势季节模型,并对模型进行回归分析.结果 趋势季节回归模型YC=7655.65+ 1742.60t,预测值=季平均预测值×各季的季节比率.结论 趋势季节模型简便易行,预测效果好,可为医院评估医院季节性工作效率、制定工作计划和决策提供可靠的依据,实现医疗资源的优化配置.

摘要： 目的 运用趋势季节变动分析法分析2012-2014年某院住院人数每月变动规律,预测2015年各月住院人数,为医院管理提供科学依据.方法 用移动平均趋势剔除法求2012-2014年某院住院人数季节指数,结合直线回归方程计算2015年住院人数预测值.结果 2月、6月、9月、10月为该院住院人数低谷期,其他各月为住院患者高峰期.拟合直线趋势方程为Yt=7 011+55.16t(Yt为各月长期趋势值,t为各月序号).结论 运用趋势季节模型预测某院住院人数较为合理.医院要根据住院人数季节规律合理安排卫生资源,借鉴2015年住院人数预测值做好工作计划.

摘要： 目的应用移动平均法的趋势季节模型，对湖北省宜昌市手足口病开展预测预警。方法应用Excel 2007对宜昌市2009～2013年手足口病疫情进行统计分析。结果趋势季节模型预测结果显示2014年宜昌市手足口病疫情的两个高峰分别为第19周（5月）和第48周（11月）。结论基于移动平均法的趋势季节模型应用于手足口病的预测预警具有实际意义。%Objective To forecast hand-foot-mouth disease (HFMD) condition and early warning in Yichang city by seasonal trend model based on moving average method.Method HFMD data from 2009 to 2013 in Yichang city was analyzed by Excel 2007.ResultsSummer and winter were the seasons with high rates of HFMD incidence in Yichang city. Seasonal trend model analysis forecasted that the 19th week and 48th week would be the weeks with the highest HFMD occurrences in the year 2014.Conclusion It is feasible to use the seasonal trend model based on moving average method to forecast the incidence of HFMD and early warning. There is practical significance for the prevention and control of disease.

摘要： 目的：对某院2008-2012年的住院人数进行分析，并预测2013年的住院人数。方法采用趋势季节模型法预测住院人数。结果该院住院人数呈增长趋势。趋势变动预测方程为Y＝1136．38＋7．73 X。2013年各季度的预测值分别是1268、1330、1324、1319人。结论通过预测住院人数为医院制定工作计划，同时为领导决策提供可靠的依据，实现卫生资源的优化配置。

摘要： 目的：通过对2010-2014年的住院人数进行分析,建立趋势预测模型,预测医院2015年各季度住院人数,为医院进行资源合理调配提供可靠的依据.方法：根据季节分布特点,应用回归拟合选择合适的模型计算直线回归方程,用二次移动趋势剔除法计算季节指数,根据建立的季节趋势模型进行预测分析.结果：趋势季节回归模型Yc=13223.12+333.30X,预测值=Yc×各季的校正季节比率,2015年1-3季度实际住院人数均在预测值的95％可信区间.结论：通过趋势季节模型预测,可为医院评估工作效率、制定工作计划和决策提供可靠的依据,为合理化利用医院资源起到指导作用.

摘要： 目的：应用移动平均法的趋势季节模型,对湖北省宜昌市手足口病开展预测预警.方法：应用Excel2007对宜昌市2009-2013年手足口病疫情进行统计分析.结果：趋势季节模型预测结果显示2014年宜昌市手足口病疫情的两个高峰分别为第19周(5月)和第48周(11月).结论：基于移动平均法的趋势季节模型应用于手足口病的预测预警具有实际意义.

摘要： 数据能归类为事实、信息、假设和指令。通过能归类为分类、评估、求解和制定的知识的应用基于其它类别的数据生成特定类别的数据的行为。行为能通过分类‑评估‑求解‑制定(CARE)控制引擎驱动。CARE控制和这些类别能用于增强例如诊断系统的系统的量级，诸如通过历史记录保存、机器学习和自动化。这种诊断系统能包括基于向诸如线程或堆栈段强度和内存堆使用的系统生命征应用知识预报计算系统故障的系统。这些生命征是能被分类以产生诸如内存泄漏、护航效应或其它问题的信息的事实。分类能涉及类、状态、观察、预测、标准、目标和具有不规则持续时间的采样间隔的处理的自动生成。

摘要： 本发明提供了一种基于自适应的季节性ARIMA模型的太阳能收集功率预测方法，其主要包括以下步骤：S1：收集参考天和当天中各个时刻的太阳能功率值，得到初始训练集T

摘要： 本发明公开了一种面向分布式水文模型的季节性冻土区冻土层厚度模拟方法，包括：S1、建立季节性冻土区冻土层中土壤温度与其影响因素之间的关系式；S2、基于土壤温度与其影响因素之间的关系式，建立冻土层厚度与土壤温度之间的关系，进而实现季节性冻土区冻土层厚度模拟。本发明方法通过先建立土壤温度与相关影响因素之间的关系，然后再建立冻土厚度与土壤温度之间的关系，提高了分布式水文模型在气候寒冷的季节性冻土区的适用性，同时，利用冻土区厚度监测数据率定模型中的参数变量，进一步提高模拟精度。

摘要： 本发明涉及水文水资源领域，提供一种全球季节性洪水变化趋势定量归因方法及系统，包括：获取气象水文数据；通过Sen'sslope及Mann‑Kendall趋势分析方法分析气象水文数据，获得洪水观测趋势；构建全球季节性洪水变化趋势归因框架，通过全球季节性洪水变化趋势归因框架对气象水文数据进行分析，获得各驱动因子对全球季节性洪水的贡献率；根据各驱动因子的贡献率和所述洪水观测趋势，在各驱动因子中找到主导因子，分析获得主导因子与洪水时间序列图。本发明极大降低了运算成本；洪水检测与归因结果更科学准确；最佳回归模型的模拟归因效果明显提高，归因结果更全面，更科学；归因过程中控制了因子的回归系数，规避了因子贡献率正负符号问题。

摘要： 本发明公开了一种统计分析大气甲烷长期变化趋势和季节变化规律的方法，包括：(一)建立长期变化趋势和季节变化规律模型V：V(t,b)＝b

摘要： 本发明公开了一种基于GM(1,1)季节趋势预测的房屋人口变动监测方法，属于智能监测、智慧城市领域，首先，采集用水、用气的近3年内的账单数据并进行数据清洗；初步监测过滤出新入住房屋以及人员搬离房屋的变动信息；利用GM(1,1)模型针对数据量少的预测上精准度高，结合季节变动趋势预测法，对未来几个月的用水或用气账单进行组合预测，根据预测与历史曲线的特征比较，监测当前月份用水或用气账单的异常，根据这些异常值从而监测房屋内的人口变动，并推送信息至社区网格管理系统，方便社区网格员上门访问维护，提高工作效率，有利于推动智慧城市的发展。

摘要： 数据能归类为事实、信息、假设和指令。通过能归类为分类、评估、求解和制定的知识的应用基于其它类别的数据生成特定类别的数据的行为。行为能通过分类-评估-求解-制定(CARE)控制引擎驱动。CARE控制和这些类别能用于增强例如诊断系统的系统的量级，诸如通过历史记录保存、机器学习和自动化。这种诊断系统能包括基于向诸如线程或堆栈段强度和内存堆使用的系统生命征应用知识预报计算系统故障的系统。这些生命征是能被分类以产生诸如内存泄漏、护航效应或其它问题的信息的事实。分类能涉及类、状态、观察、预测、标准、目标和具有不规则持续时间的采样间隔的处理的自动生成。

摘要： 本发明公开了一种空气污染物浓度季节性预测模型的构建方法，将目标城市的空气污染物浓度历史数据依照季节划分为春、夏、秋和冬等四个季节性历史数据集，对数据集进行预处理获得空气污染物浓度的时间序列。所述方法采用长短期记忆网络学习空气污染物浓度的时间序列中蕴含的污染物浓度变化规律，同时使用贝叶斯优化算法为长短期记忆网络选择最优的超参数组合，进而得到预测性能最优的预测模型。该空气污染物浓度季节性预测模型可以分析不同季节的空气污染物浓度变化规律，并针对不同季节建立预测模型，使得预测结果更精确，泛化性能良好。同时，缩减了训练数据的样本量，减轻了训练过程中计算资源的开销。

摘要： 本发明提供了一种季节性冻土冻结深度模型构建方法、装置、计算机设备及可读存储介质，其中，该季节性冻土冻结深度模型构建方法包括：获取并预处理星载微波成像仪亮温数据、陆面同化数据及站点观测数据；将处理后的星载微波成像仪亮温数据、陆面同化数据及站点观测数据进行空间匹配，得到时空一致的融合观测数据；根据时空一致的融合观测数据建立并调整冻土冻结深度模型。该方法基于星载微波成像仪亮温数据和陆面同化数据，可以实现区域全天候日尺度季节性冻土冻结深度的反演；同时，该方法还增加了反应土壤冻融程度的参数，从而优化了反演结果，提高了冻土冻结深度反演的精度及冻结深度的时间分辨率。

摘要： 本实用新型公开了一种测量BIM模型大体积混凝土不同季节温控装置，包括混凝土建筑、控制器、控温模块、冷却管和温控设备，所述控制器、控温模块和冷却管均掩埋于混凝土建筑内部，所述控温模块设有若干，且按不规则形式分布于混凝土建筑内部的不同温度测量点处，所述控温模块通过数据线与控制器连接，所述控制器的内部安装有信息处理系统。本温控装置采用多个控温模块配合控制器内的信息处理系统完成自动化智能检测，有效的扩大了温度检测的范围，实现了对混凝土建筑的整体温度检测，提高了温度检测的全面性，同时本信息处理系统结合温控设备实现了对混凝土建筑温控处理智能化和自动化。