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申请/专利权人：武汉众智数字技术有限公司
摘要：一种基于差分自回归移动平均模型的警情预测方法，包括：获取历史警情数据，形成基础数据库；使用单位根校验算法对所述基础数据库的数据进行平稳性检验；通过差分分析算法将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，确定基础数据库中数据的差分阶数d；通过自相关函数分析获取基础数据库中数据的移动平均项数q；通过偏自相关函数分析获取基础数据库中数据的自回归项数P；根据确定自回归移动平均模型参数差分d、移动平均项数q、自回归项数p，构建自回归移动平均模型，对警情历史数据拟合；根据自回归移动平均模型，对警情进行预测。本发明相较于现有技术，具有预测精度高、操作简便和实用性强等优点。
主权项：1.一种基于差分自回归移动平均模型的警情预测方法，其特征在于，包括：S100.获取历史警情数据，对所述警情数据进行预处理形成基础数据库；S200.使用单位根校验算法对所述基础数据库的数据进行平稳性检验；S300.通过差分分析算法将S200中验证的非平稳时间序列转化为平稳时间序列，并根据所述平稳时间序列确定基础数据库中数据的差分阶数d；S400.通过自相关函数分析获取基础数据库中数据的移动平均项数q；S500.通过偏自相关函数分析获取基础数据库中数据的自回归项数P；S600.根据S300-S500的分别确定自回归移动平均模型参数差分d、移动平均项数q、自回归项数p，构建自回归移动平均模型，对警情历史数据拟合；S700.根据自回归移动平均模型，对警情进行预测。
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百度查询： 武汉众智数字技术有限公司 一种基于差分自回归移动平均模型的警情预测方法
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