ARIMA模型在大熊猫取食行为研究中的应用
应用ARIMA模型（差分自回归移动平均模型）对圈养亚成体大熊猫24h的取食行为节律时间序列进行分析和预测。根据序列图判断时序数据的平稳性,结合自相关及偏自相关函数确定分析模型为ARIMA（p,d,q）（P,D,Q）<sup>8</sup>模式。基于Expert Modeler模块和AIC信息评判原则筛选ARIMA模型的最佳阶数组合为ARIMA（0,0,1）（1,1,0）<sup>8</sup>。模型参数估计均通过显著性检验,预测值的置信区间包括所有实际观测数值。预测值残差的自相关与偏自相关函数值均在置信区间内,残差为白噪声,模型的检验结果比较理想...
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Editorial Department of Chinese Journal of Wildlife
2011-01-01
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| Series: | 野生动物学报 |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://ysdw.nefu.edu.cn/thesisDetails#10.19711/j.cnki.issn2310-1490.2011.04.001 |
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| Summary: | 应用ARIMA模型（差分自回归移动平均模型）对圈养亚成体大熊猫24h的取食行为节律时间序列进行分析和预测。根据序列图判断时序数据的平稳性,结合自相关及偏自相关函数确定分析模型为ARIMA（p,d,q）（P,D,Q）<sup>8</sup>模式。基于Expert Modeler模块和AIC信息评判原则筛选ARIMA模型的最佳阶数组合为ARIMA（0,0,1）（1,1,0）<sup>8</sup>。模型参数估计均通过显著性检验,预测值的置信区间包括所有实际观测数值。预测值残差的自相关与偏自相关函数值均在置信区间内,残差为白噪声,模型的检验结果比较理想和有效。 |
|---|---|
| ISSN: | 2310-1490 |