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基于干预分析模型的西安市空气质量研究: 2024年; 随着社会发展,空气污染受到越来越多的学者关注。本论文以省会城市——西安市作为研究对象,分别建立无政策干预和有政策干预模型,通过真实值的均值91.083,有政策干预拟合值的均值94.909,无政策干预拟合值的均值99.751对比发现,政策的实施有一定的控制效果。说明西安实施的“蓝天计划”政策对西安市空气质量的干预有效,政策干预实施具有重要实际意义。; 王嘉翊申欣茹邢康慧丁艺雯贾乐瑶; 关键词：空气质量指数干预分析模型政策干预蓝天计划

基于时间序列干预分析模型的我国铁路客运趋势预测研究: 2024年; 为评估突发事件对我国铁路客运量的趋势影响,本文提出在识别时间序列离群值和最优ARIMA模型基础上,对干预影响序列进行基于脉冲函数或阶梯函数的虚拟变量针对性设计,确定干预过程的传递函数,与最优ARIMA模型结合,建立干预预测模型。文章选取2015年1月至2021年12月的全国铁路客运量月度序列数据建立模型,通过研究发现:疫情的影响导致原本具有周期性、增长趋势的客流序列产生离群值,并且干预发生后对滞后期仍有影响;干预分析模型拟合程度较好,预测符合实际走向,模型的均方根误差(RMAE)为2856.15949,总体上看精确度较高。; 詹丹娇; 关键词：铁路客运量突发事件 ARIMA 干预分析模型

基于时间序列干预分析模型的节点资源预测方法和系统: 本发明公开了一种基于时间序列干预分析模型的节点资源预测方法，包括：周期性地从多个系统节点采集资源使用数据，其中资源使用数据包含每个系统节点的资源观测值和系统节点ID、及其被采集时的时间戳，通过流式处理引擎的滑动窗口对采集...; 石鸿凌李炎李成华江小平丁昊熊青玲

基于干预分析模型的三级医院重点监控高值耗材影响因素研究: 2024年; 目的利用漳州市某三甲医院人均重点监控高值耗材收入数据建立干预分析ARIMAX模型,寻找影响人均重点监控高值耗材的影响因素及影响程度。方法收集2018年1月—2024年1月按月为单位的人均重点监控高值耗材数据和三四级手术占比数据,并分别设为因变量y和自变量x_1,同时分别设定哑变量x_2和x_3,分别代表国家耗材集采政策变量和DIP支付改革政策变量,其中x_2以2021年1月为界,在此之前未执行国家耗材集采,赋值为0,在此之后实行了国家耗材集采,赋值为1,x_3变量以2022年10月为界,在此之前未实行医保支付政策改革,赋值为0,之后实行了医保政策改革,赋值为1。利用干预分析模型建立人均重点监控高值耗材数据分析模型,确定影响人均重点监控高值耗材的影响因素及影响程度。结果以BIC最低为原则确定的最佳模型为ARIMA(1,0,0)模型,国家集采可以为患者降低10.75%重点监控高值耗材,医院三四级手术占比每上升1个百分点,将会使人均重点监控高值耗材提高2.16个百分点,医保支付政策改变并没有降低重点监控高值耗材使用,该政策在模型中没有统计学意义。结论国家集采将是今后进行耗材管控的重要途径,三四级手术占比对人均重点监控高值耗材的影响显著。; 周继光李咏梅蔡毅敏黄海芳曾佳智

基于时间序列干预分析模型的节点资源预测方法和系统: 本发明公开了一种基于时间序列干预分析模型的节点资源预测方法，包括：周期性地从多个系统节点采集资源使用数据，其中资源使用数据包含每个系统节点的资源观测值和系统节点ID、及其被采集时的时间戳，通过流式处理引擎的滑动窗口对采集...; 石鸿凌李炎李成华江小平丁昊熊青玲

基于干预分析模型的COVID-19疫情对手足口病的影响被引量：8: 2023年; 目的利用苏州市某区近年来儿童手足口病(hand, foot and mouth disease, HFMD)发病数据建立预测模型,判断HFMD发病变化趋势,以及推测COVID-19疫情防控对HFMD的影响。方法根据2009年1月―2019年12月的儿童HFMD监测数据库,利用季节性自回归移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA)模型建立HFMD数据预测模型,预测2020年1―10月的发病数,将实际值与预测值进行比较,确定HFMD发病的变化。在最佳SARIMA模型中加入干预变量,确定COVID-19疫情对儿童HFMD发病的影响。结果与2019年同期儿童HFMD发病情况相比,2020年1―10月发病数均有下降。2020年1―10月儿童HFMD的发病实际趋势与预测趋势差别较大,发病实际值均低于预测值,2020年2―9月的偏离度均超过100%。在SARIMA模型中加入干预变量后分析显示,干预变量的系数为-135.4(P=0.010),说明儿童HFMD的发病例数平均每月减少135例。结论苏州市某区在2020年1―10月的儿童HFMD发病数低于历史同期,推断COVID-19疫情发生以来,应急响应期间严格防控措施和常态化防控措施在有效控制COVID-19疫情的同时,也抑制了儿童HFMD的发生。; 张皓丹归国平郭锋查日胜孙宏鹏孙宏鹏; 关键词：手足口病

干预分析模型在时间序列中的应用被引量：5: 2021年; 时间序列多用于经济现象预测,实际经济问题易受到特殊事件,经济政策,国际政治局势等因素的影响。本文基于时间序列的相关性质与应用,结合干预事件,引入干预变量,阐述干预分析模型的构造方法并构造干预分析模型。选取上海二手房指数数据,构造干预分析模型进行实例分析。; 高旭李兴东; 关键词：时间序列干预分析模型

结合干预分析模型和ARIMA模型对危机产生时上证指数的预测: 2021年; 本文结合干预分析方法对危机事件进行了量化分析,修正了金融危机引起的误差,改进了单纯的ARIMA模型对上证指数的预测结果。结果表明,该干预分析模型在对金融市场的短期预测上能有一定的参考意义。; 潘龙榕闫震何芷晴冯国臣; 关键词：干预分析 ARIMA模型

基于推广干预分析模型的应用研究: 本文基于VAR模型和推广干预模型，研究1991-2020年宏观经济指标CPI和M2，及影响中小投资者的干预政策对上证指数季度数据的影响，并建立了六种不同广义干预模型。最终通过比较确定了最优干预模型，结果显示本文从宏观经济...; 胡昱辉; 关键词：股票市场; 文献传递

基于干预分析模型对上证基金指数的预测被引量：1: 2019年; 本文试图在回顾相关证券投资基金知识的基础上,通过对干预分析模型的介绍,并将该模型应用于上证基金指数日收盘价的预测,以期为目前关于证券投资基金的讨论提供一些富有价值的结论.; 陆海霞; 关键词：干预分析模型时间序列基金指数

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