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一种基于SARIMA和RBF神经网络集成组合模型的机场货运量预测分析方法

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摘要

一种基于SARIMA和RBF神经网络集成组合模型的机场货运量预测分析方法，该方法首先利用季节性SARIMA预测其机场货运量线性部分，然后用RBF神经网络预测其机场货运量非线性部分，最后把非线性预测结果作为线性预测结果的补偿，得到最终预测结果。

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-12-04

发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06Q10/04 申请公布日:20151021 申请日:20150708

发明专利申请公布后的视为撤回
2015-11-18

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20150708

实质审查的生效
2015-10-21

公开

公开

1. 一种基于SARIMA和RBF神经网络集成组合模型的机场货运量预测分析方法 [P] . 中国专利： CN104992244A . 2015-10-21
2. 基于双周期Holt-Winters模型和SARIMA模型的组合预测方法 [P] . 中国专利： CN112105048A . 2020-12-18
3. Predicting total organic carbon (TOC) using a radial basis function (RBF) model and nuclear magnetic resonance (NMR) data [P] . 美国专利： US10408773B2 . 2019-09-10

机译：使用径向基函数（RBF）模型和核磁共振（NMR）数据预测总有机碳（TOC）
4. PREDICTING TOTAL ORGANIC CARGBON (TOC) USING A RADIAL BASIS FUNCTION (RBF) MODEL AND NUCLEAR MAGNETIC RESONANCE (NMR) DATA [P] . 欧洲知识产权局专利： EP3224604B1 . 2019-08-21

机译：使用径向基函数（RBF）模型和核磁共振（NMR）数据预测总有机碳（TOC）
5. method and system for forecasting total organic carbon (toc) using a radial base function model (rbf) and nuclear magnetic resonance (rmn) data. [P] . BR112017010215A2 . 2018-02-06

机译：径向基函数模型（rbf）和核磁共振（rmn）数据预测总有机碳（toc）的方法和系统。