基于时间序列季节性分解模型的科技查新课题量 预测研究

• 作者: 孟婷婷 贾宝平
• 来源期刊: 科技创新导报
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 季节性分解 科技查新 预测
• 年，卷（期）: 2017,（23）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 145-147
• 页数: 3页
• 分类号: TM614
• 字数: 1558字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16660/j.cnki.1674-098X.2017.23.145

摘要

本文采用时间序列的季节性分解模型,利用IBM SPSS Statistics软件对科技查新课题量统计数据进行分析,建立了乘法预测模型.并对其预测值和实际值进行了曲线拟合和相关性检验,发现该的模型能较好的对科技查新课题量进行预测,从而为科技查新工作安排提供了参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟婷婷		13	36	3.0	5.0
2	贾宝平		10	15	2.0	3.0