简介：摘 要：根据建筑业2015年1季度到2018年4季度总产值数据做出时间序列图，初步判断总体趋势为上升，另外还有明显的季节性趋势特点，选用两种常用的季节性趋势预测方法（自适应过滤法、ARIMA模型）。根据MAD、MSE、MFE、MAPE四个误差分析指标以及建筑业2019年实际总产值综合分析预测精准度、各自优缺点及适用条件。

简介：摘要：本文基于时间序列InSAR技术，采用2018年8月~2019年6月共48景Sentinel-1A数据，利用Stacking-InSAR方法对子洲县行政区域进行形变监测，得到研究区域形变速率图。对子洲县滑坡区域进行早期识别，标记出风险较高的区域，并分析滑坡特征点及危害程度，对当地相关部门进行滑坡前期监测提供了有效参考。

简介：摘要:蓄水调水和治理泥沙一直都是治理黄河河段的基本工作之一，但在研究黄河水文时，由于黄河水沙通量较大，数据特性分析难度大。本文建立模型实现基于不同时间序列的数据汇总分析。利用距平值对突变性进行分析；通过可视化分析，研究所表现出的周期变化；季节性水沙通量最大值往往出现在夏季，最小值往往出现在冬季；通过spsspro建立水沙通量的季节性ARIMA模型来研究其变化规律，发现季节性数据的水流量的拟合度0.724，排沙量拟合度为0.764，拟合效果较好；能较好的进行预测分析，并为黄河水流管理提供理论依据。

简介：摘要：本研究旨在探究铁路工程材料成本波动中的价差系数，采用时间序列分析技术构建模型，分析材料成本预测的精确性。通过深入理解价差系数的含义，结合时间序列的核心原理，本文提出了一个结构清晰的预测模型。模型建立后，针对性地选用了适宜方法进行验证。实证分析中，ARMA组合模型应用于价差系数的预测，显示出良好的预测能力，将为铁路工程材料成本管理与风险规避提供科学依据。

简介：【摘要】我国黄河流域水沙通量的变化对环境治理、气候变化和人民生活有着重要意义。本文首先根据现有数据进行可视化分析,研究含沙量与时间、水位、水流量的关系,然后利用相关分析确认含沙量与水位、水流量为线性关系,最后采用“分割-近似代替-求和”的方法求出年总水流量和年总排沙量。

简介：【摘要】因黄河受季节性强降雨的影响，影响生态环境的稳定，本文根据其水沙通量的变化趋势，建立 ARIMA 时间序列分析模型，对 2022 年和 2023 年的水沙通量进行预测。分析预测出的未来两年水沙通量随时间的变化曲线，根据其斜率变化与突变特点定制出未来两年即能及时掌握水沙通量实时状态，又能减少投资成本的最优方案。

简介：【摘要】研究黄河水沙通量的变化规律对环境治理，气候变化和人民生活具有重要的意义，根据水沙通量的公式计算出6年的水沙通量，观察水沙通量的变化曲线，直观分析其突变规律，后利用Mann-Kendall突变检验法，通过M-K统计量曲线定位出每年的水沙通量突变点位置和整个6年的突变点位置。基于水沙通量数据的时序特点，进行时间序列分析得到水沙通量的季节性和周期性规律。

简介：摘要当前，随着我国对外开放程度的不断加强，受到“一带一路”的倡议和长江经济带建设的影响，我国港口吞吐量在不断的提高。如何对港口吞吐量进行有效而准确的预测也显得越发重要。本文以重庆港历年吞吐量为依据，使用时间序列预测法对2030年重庆港集装箱吞吐量和外贸集装箱吞吐量进行预测，为今后港口建设、合理配置港口资源、以及相应集装箱吞吐量的预测提供一定的参考。

简介：摘要：海洋生态监测对于维护海洋健康、防止生态灾害和推动可持续性发展至关重要。它涉及对生态系统健康的评估和环境变化的趋势分析。在监测过程中，对长时间序列数据的处理尤为关键，这包括数据的清洗、预处理和质量控制。同时，统计分析和模型开发验证在分析海洋生态数据时扮演着核心角色。简而言之，海洋生态监测通过这些方法帮助我们理解和保护海洋环境。

简介：摘要：本文主要使用统计学方法与时间序列预测模型并采用智能算法对蔬菜类商品的品类、单品销售规律和定价补货策略进行研究。为了方便处理数据和合并数据，首先对数据进行预处理，再采用线性回归、逐步回归分析探究销售总量与成本加成定价的关系，通过分析得出采用时间序列预测模型预测日补货总量和定价策略，代入python实现遗传算法解决商超收益最大化问题。

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简介：摘要 近期，智能视觉技术越来越多应用到监控安防场景中，其中的步态识别技术可以通过分析行人行走序列中的姿态与动作来判断身份。传统步态识别方法的具体应用效果依旧会针对不同衣着和背包场景下步态轮廓图中的身体部位粘连、遮挡、与正常场景差异大等问题的影响。因此，本文使用人体骨架信息进行识别，来减弱上述问题造成的影响。核心思想在于使用深度学习方法，提取原始图像序列中的人体骨架关键点，据此构成步态骨架图结构以辅助后继步态识别。在具体实现中，本文引入多个相同的时空图卷积模块，使得所提取的步态骨架序列能充分融合空间维度与时间维度两方面的特征信息。实验证明，该网络在CASIA-B数据集上相对于传统的步态骨架方法，达到了更高的性能。

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简介：【摘要】研究黄河水沙通量的变化规律对沿黄流域的环境治理、气候变化和人民生活的影响，随着外界因素影响，黄河水沙通量发生变化。根据水利站数据建立合理的数学模型，对黄河水沙监测数据进行分析。本文根据现有黄河水沙通量的基本信息进行数据可视化分析并对缺失数据插值处理，采用线性回归方程分析含沙量与水流量的变化分析，最后列出，乘年数计算出年总水流量和年总排沙量。

简介：摘要：本题依托黄河水沙通量问题，针对时空域下的多变量序列分析展开多项研究。问题1旨在从定性和定量角度挖掘含沙量与时间、水位、水流量的关联关系，并且需要对缺失数据部分进行合适的处理，对近 6 年总水流量和总排沙量累计求和进行估计。问题2侧重时序分析，需要对水沙通量关于时间的突变性、季节性、周期性等进行分析挖掘，需要对时间序列数据使用特定的方法进行分解，从而从定性和定量角度剖析其时序特性。

简介：摘要：黄河是中国最大的河流流域之一，是中国经典的淤泥河流，“水少、沙多、水沙关系不协调”是黄河复杂难治的根本症结所在。近年来，随着河床水位下降和河道变化，黄河流域环境演变受到了影响。其中黄河流域环境演变与水沙运行规律之间存在密切的联系，协调水沙关系是推动黄河流域生态保护和高质量发展的重要措施，了解其水沙变化趋势具有重要意义。

简介：摘要：本文利用成渝双城经济圈16个城市2004-2019年的统计数据，从货物周转量等指标出发，通过Granger因果检验揭示物流业发展和经济增长的互动关系。并根据国家政策，对成渝双城经济圈建设提出建议。

简介：摘 要：动态图像序列中的运动目标检测属于智能视频监控的范畴，是计算机视觉领域非常活跃的课题之一。本文介绍的是通过建立一种自适应背景模型，即对背景进行实时更新，以适应光线变化或场景本身的变化，并采用形态滤波对分割结果进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响。

简介：摘要博物馆建筑的空间序列是引导人们参与空间构成、体验空间情境的要素之一，同时也是传达叙事主题和展开故事情节的辅助手段；是功能上的交通路线组织，更是建构具有艺术感染力的空间组织方式。作为一种能够被真实感知的存在，空间序列对建筑师的创作过程和建筑空间的表达都起着至关重要的作用，本文从空间序列的角度出发，对其在博物馆建筑空间中的应用进行了一番探讨。

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