[1] 姚朋. 世界海洋经济竞争愈演愈烈[N]. 中国社会科学报, 2016-12-07. 〖HJ1.5mm〗
[2] 向云波,徐长乐,戴志军. 世界海洋经济发展趋势及上海海洋经济发展战略初探[J]. 海洋开发与管理, 2009,26(2):46-52.
[3] 国家海洋局. 2017年中国海洋经济统计公报[EB/OL]. (2018-03-01).http://wemedia.ifeng.com/50773403/wemedia.shtml.
[4] 于丽丽,孟德友. 中国海陆经济一体化的时空分异研究[J]. 经济经纬, 2017,34(2):7-12.
[5] 郑永坤,刘春. 基于ARMA模型的二手房价格预测[J]. 计算机与现代化, 2018(4):122-126.
[6] 刘洁,曲波,何钦成. 应用时间序列模型对全国2004-2009年疟疾疫情分析及预测[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2011(2):134-136.
[7] 王振尨. 应用时间序列分析[M]. 北京:中国统计出版社, 2010.
[8] 赵子萌. 基于ARIMA时间序列模型预测成都市GDP[J]. 通讯世界, 2019(2):206-207.
[9] 李秀敏,王希杰. 基于ARIMA模型的山东省市域居民收入预测分析[J]. 管理观察, 2015(3):190-192.
[10]王燕. 应用时间序列分析[M]. 北京:中国人民大学出版社, 2015.
[11]陈燕蝶,欧启通. 基于ARMA模型的福建省沿海与山区居民收入分析和预测[J]. 兰州文理学院学报(自然科学版), 2018,32(2):26-32.
[12]顾兆军,王双,赵亿. 基于时间序列的机票价格预测模型[J]. 中国民航大学学报, 2013(2):80-84.
[13]李达. 基于时间序列分析方法的油田产量预测与应用[D]. 兰州:兰州理工大学, 2018.
[14]ERDEME, SHI J. ARMA based approaches for forecasting the tuple of wind speed and direction[J]. Applied Energy, 2011,88(4):1405-1414.
[15]WANG Q, LI S Y, LI R R, et al. Forecasting U.S. shale gas monthly production using a hybrid ARIMA and metabolic nonlinear grey model[J]. Energy, 2008,160:378-387.
[16]陈黎明,赵元元. 季节ARIMA模型在保费总收入预测中的应用[J]. 福建金融管理干部学院学报, 2018(12):3-8.
[17]阮敬,纪宏. 使用SAS统计分析教程[M]. 北京:中国统计出版社, 2013.
[18]费一凡,陶雨芊. 基于ARMA模型的黄金价格短期预测分析[J]. 时代金融, 2018(30):236-237.
[19]袁志强,陈锐. 基于ARMA模型的CPI短期预测研究[J]. 中国集体经济, 2018(3):64-65.
[20]石美娟. ARIMA模型在上海市全社会固定资产投资预测中的应用[J]. 数理统计与管理, 2005(1):69-74.
[21]程引,刘静伟,赵晋泉. 基于ARMA模型的中短期风电功率预测[J]. 水电与新能源, 2012(4):72-75.
[22]娄海芳,陈翀,张鞠成,等. 基于ARMA模型的医疗设备维修工作量短期预测[J]. 医疗装备, 2018(3):48-49.
[23]李姝敏,张勋尘. 基于ARMA模型的兰州市人口短期预测研究[J]. 中国市场, 2015(35):54-55. |