本文研究乘积季节模型在我国煤矿事故总数预测中的应用,通过对我国2006年1月到2010年12月煤矿事故总数数据来进行实证分析,采用差分方法对序列资料进行平稳化,然后进行模型定阶并估计其参数,建立了合适的乘积季节预测模型ARIMA(4,1,1)(1,1,1)12。对模型进行诊断检验,结果表明,用该乘积季节模型对我国煤矿事故总数拟合效果较好。最后,利用此模型对我国煤矿事故总数2010年1至12月进行了预测,与实际有较好的拟合。

为提高煤矿对矿井涌水量预测的准确性,基于ARIMA季节乘积模型,提出一种新的矿井涌水量的预测方法,通过普通差分和季节差分保证矿井涌水量时间序列的平稳化,以模型定阶、参数估计和假设检验等过程建立合适的乘积季节模型ARIMA（2,1,1）（1,1,1）12。利用该模型对某煤矿2015年各月的涌水量进行预测,得出预测结果,并与实测数据进行了对比分析。研究结果表明:预测结果与实际数据最大误差为3.43%,最小误差仅为0.77%,与实测数据有较好的拟合,预测效果较好,能够很好地满足煤矿实际需求,验证了乘积

本文研究乘积季节模型在我校图书借阅预测中的应用,通过对我校2007年1月到2009年12月的月度图书借阅数据来进行实证分析,采用差分方法对序列资料进行平稳化,然后进行模型定阶并估计其参数,建立了我校图书借阅的乘积季节预测模型ARIMA(4,1,1)(1,1,1)12。对模型进行诊断检验,结果表明,用该乘积季节模型对我校的图书借阅拟合效果较好。最后,利用此模型对我校2010年1至6月进行了预测,与实践有较好的拟合。