نتایج جستجو برای: arima فصلی
تعداد نتایج: 7771 فیلتر نتایج به سال:
گوشت یکی از مهم ترین منابع تأمین پروتئین است که برای سرمایه گذاری و برنامه ریزی در جهت تولید آن نیاز به پیش بینی تقاضای مصرف گوشت در آینده می باشد. لذا در این مقاله تلاش گردید تا با استفاده از دادههای فصلی برای دوره ی 1386.4-1367.1 عملکرد دو الگوی ARIMA و ARIMAX به منظور پیش بینی تقاضای سرانه گوشت قرمز مورد مقایسه قرار گیرد. نتایج نشان داد که پیش بینی حاصل از فرآیند ARIMAX دقیق تر می باشد. لذا...
Autoregressive integrated moving average (ARIMA) is one of the most popular linear models for time series forecasting due to its nice statistical properties and great flexibility. However, its parameters are estimated in a batch manner and its noise terms are often assumed to be strictly bounded, which restricts its applications and makes it inefficient for handling large-scale real data. In th...
A time series forecasting is an active research applied significantly in a variety of economics areas. Over the past three decades an auto-regressive integrated moving average (ARIMA) model, as one of the most important time series models, has been applied in financial markets forecasting. Recent researches in time series forecasting ARIMA models indicate some basic limitations which detract fr...
امروزه برنامهریزی صحیح برای استفاده بهینه از منابع آبی با هدف رسیدن به توسعه پایدار از اهمیت خاصی برخوردار است. آگاهی از مقدار دقیق تبخیر سطحی روزانه یکی از پارامترهای مهم برای برنامهریزیهای منابع آب، مدیریت آبیاری و تولیدات زراعی است. عدم کفایت تعداد ایستگاههای تبخیرسنجی، ابهام در کیفیت دادهها و خلاءهای آماری موجود در مقاطع مختلف زمانی، پژوهشگران را بهسمت مدلهای برآورد، سوق داده اس...
تغییرات زمانی و مکانی بارش از ویژگی های اصلی اقلیم ایران می باشد. بارش به عنوان یکی از عناصر اقلیمی مهم از پیچیدگی های خاصی برخوردار است. تغییرپذیری در بارش می تواند سبب آسیب پذیری به حیات بشر و همچنین بخش های آب و کشاورزی باشد. در تحقیق حاضر تغییرات زمانی و مکانی بارش های روزانه، ماهانه، فصلی و سالانه ایستگاه های سینوپتیک، کلیماتولوژی، و باران سنجی استان کرمانشاه با حداقل طول دوره آماری 19 سال...
This paper outlines the practical steps which need to be undertaken to use autoregressive integrated moving average (ARIMA) time series models for forecasting Irish inflation. A framework for ARIMA forecasting is drawn up. It considers two alternative approaches to the issue of identifying ARIMA models the Box Jenkins approach and the objective penalty function methods. The emphasis is on forec...
Network traffic prediction plays a vital role in the optimal resource allocation and management in computer networks. This paper introduces an ARIMA based model for the real time prediction of VBR video traffic. The methodology presented here can successfully addresses the challenges in traffic prediction such as accuracy in prediction, resource management and utilization. ARIMA application on ...
Statistical evidence suggests that the autocorrelation function of a compressed-video sequence is better captured by (k) = e ? p k than by (k) = k ? = e ? log k (long-range dependence) or (k) = e ?k (Markovian). A video model with such a correlation structure is introduced based on the so-called M=G=1 input processes. Though not Markovian, the model exhibits short-range dependence. Using the qu...
In this article, we forecast crude oil and natural gas spot prices at a daily frequency based on two classification techniques: artificial neural networks (ANN) and support vector machines (SVM). As a benchmark, we utilize an autoregressive integrated moving average (ARIMA) specification. We evaluate outof-sample forecast based on encompassing tests and mean-squared prediction error (MSPE). We ...
Statistical evidence suggests that the autocorrelation function of a compressed-video sequence is better captured by p(k) = e–~fi than by p(k) = k–fi = e–~’og k (long-range dependence) or p(k) = e-~k (Markovian). A video model with such a correlation structure is introduced based on the so-called M/G/ca input processes. Though not Markovian, the model exhibits short-range dependence. Using the ...
نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال
با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید