“ARIMA模型”簡單造句，ARIMA模型造句子

結果運用ARIMA模型對全國醫院、衞生院衞生技術人員數、牀位數、衞生事業經費數進行預測，其平均相對誤差分別為0。000。000。0

本文對蘇州虎丘塔變形的不等間隔觀測數據，建立了迴歸模型和ARIMA模型，結果比較滿意。

針對電力負荷預測的實際困難，提出了一種以節氣負荷作為建模數據，將ARIMA模型及BP網絡相結合的負荷預測新方法。

在第五章裏，首先描述了本文要用到的ARIMA模型和FARIMA模型，介紹了模型定義參數定階模型擬合等問題

以2002年年末至2006年年初的WTI原油價格數據為基礎，構建ARIMA模型並對2006年度的油價走勢進行分析和預測。

結果運用ARIMA模型對全國醫院衞生院衞生技術人員數牀位數衞生事業經費數進行預測，其平均相對誤差分別為00000

兩試點以灰*預測和ARIMA模型擬合效果較好。

結果表明，季節*的ARIMA模型可以很好地滿足空調系統新風預測的要求。

第四章利用季節ARIMA模型對山東省物價指數定基月度數據進行擬合，並進行預測。