《表3 ARIMA(p,1,q)模型对应的最佳模型效果指标》

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《基于ARIMA-ANN模型的生态安全评价及预测——以河西走廊城市群为例》

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选取2008—2017年河西走廊生态安全平均值作为样本，同步以ARIMA单模型和ARIMA-ANN组合模型进行预测，并与实际值对比来进行误差分析。使用ARIMA模型预测数据线性部分，模型中p、q、d等相关的参数的确定可以利用SPSS软件中的ARIMA子程序来实现，最终确定该生态安全值序列使用ARIMA（3，1，2）模型最优（表3），并利用该模型得到河西走廊生态安全预测值（表4）。2010—2017年总样本量N=9。利用MATLAB软件，以2010—2012、2011—2013……2015—2017年ARIMA预测误差数据作为网络输入，2012—2017年的数据作为理想输出，即以前3年数据作为ARIMA-ANN的输入变量，以当年数据作为输出变量，成样本数据对网络进行训练。因此，ARIMA-ANN的输入神经元为3，输出神经元为1，中间层的节点数选定为7个，网络结构为3-7-1。得到ANN模型预测数据非线性部分（表4）。