本文主要研究内容
作者陈栾杰,吴同,彭玲,郑建春,杨艳英（2019）在《基于时间序列的网格化城市管理案件预测模型研究》一文中研究指出：针对传统或流行的基于时间序列的预测模型,探索出一种适用于网格化城市管理的成体系的案件预测方法。分别采用博克斯-詹金斯法、Auto-ARIMA以及LSTM模型,对近几年北京市6个城区各站点网格化管理问题案件数量进行预测,通过对比不同模型方法间准确度和实用性,以MAPE为精度评价指标,分析各个模型应用在城市网格化问题预测方面优势与劣势。研究发现,Auto-ARIMA适合进行对网格化管理问题数量趋势预测,博克斯-詹金斯法在解决滞后性问题中预测准确率很高,但由于预测流程烦琐,因此实用性较差,LSTM预测效果相对准确且平稳,可以在样本输入量、参数以及自身架构上进行进一步优化。
Abstract
zhen dui chuan tong huo liu hang de ji yu shi jian xu lie de yu ce mo xing ,tan suo chu yi chong kuo yong yu wang ge hua cheng shi guan li de cheng ti ji de an jian yu ce fang fa 。fen bie cai yong bo ke si -zhan jin si fa 、Auto-ARIMAyi ji LSTMmo xing ,dui jin ji nian bei jing shi 6ge cheng ou ge zhan dian wang ge hua guan li wen ti an jian shu liang jin hang yu ce ,tong guo dui bi bu tong mo xing fang fa jian zhun que du he shi yong xing ,yi MAPEwei jing du ping jia zhi biao ,fen xi ge ge mo xing ying yong zai cheng shi wang ge hua wen ti yu ce fang mian you shi yu lie shi 。yan jiu fa xian ,Auto-ARIMAkuo ge jin hang dui wang ge hua guan li wen ti shu liang qu shi yu ce ,bo ke si -zhan jin si fa zai jie jue zhi hou xing wen ti zhong yu ce zhun que lv hen gao ,dan you yu yu ce liu cheng fan suo ,yin ci shi yong xing jiao cha ,LSTMyu ce xiao guo xiang dui zhun que ju ping wen ,ke yi zai yang ben shu ru liang 、can shu yi ji zi shen jia gou shang jin hang jin yi bu you hua 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自地理信息世界的陈栾杰,吴同,彭玲,郑建春,杨艳英，发表于刊物地理信息世界2019年05期论文，是一篇关于网格化城市管理论文,案件数量预测论文,博克斯詹金斯法论文,地理信息世界2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自地理信息世界2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。