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基于改进串联组合模型的整值时序数据预测研究及应用.pdf

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    摘要

    现实生活中，计数时间序列数据广泛存在于医学和文化等领域，例如COVID-19死

    亡人数、肿瘤发病数、遗传学中的畸变数和旅游人数等。此类数据为非负整数值，故其

    预测方法与连续型时间序列有很大不同，研究过程中也会面临更多难题。一方面，对于

    一些突发事件，计数时间序列数据在短时间内可能会出现不同程度的突变，突发点前后

    数据的特征比如均值会发生改变；另一方面，一些计数时间序列会出现存在条件异方差

    的情况，致使线性模型的估计与预测发生偏差。因此，对这两类计数时间序列数据准确

    合理的预测具有重要的意义和

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