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基于LOESS和ARIMA混合模型的PRS系统换热能力预测
1
作者
朱伟
侯秦脉
+3 位作者
王娅琦
刘得印
蔡宁
朱杰
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2023年第2期229-235,共7页
探讨差分自回归移动平均模型(ARIMA)与局部加权回归模型(LOESS)的混合模型在核电厂蒸汽发生器二次侧非能动冷却系统(PRS)换热能力验证试验的应用,建立模型并进行参数估计和对换热功率预测。工程实践中时间序列往往具有线性和非线性双重...
探讨差分自回归移动平均模型(ARIMA)与局部加权回归模型(LOESS)的混合模型在核电厂蒸汽发生器二次侧非能动冷却系统(PRS)换热能力验证试验的应用,建立模型并进行参数估计和对换热功率预测。工程实践中时间序列往往具有线性和非线性双重特征,单一模型具有一定局限性,对此提出了混合模型进行时间序列预测。利用平稳自然循环阶段数据,采用SPSS软件建立ARIMA(1,1,0)模型,得到换热功率的线性部分;运用R软件建立LOESS模型,对偏差序列进行预测,得到换热功率的非线性部分;最后建立LOESS和ARIMA混合模型,利用混合模型对换热功率进行预测,并根据实测数据对预测结果进行对比验证。实验结果表明,LOESS和ARIMA混合模型可较好地拟合换热功率数据序列,并修正单一模型的误差,有效提高预测精度,为核电厂PRS换热能力验证提供参考。
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关键词
ARIMA模型
LOESS模型
时间序列
换热能力
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职称材料
题名
基于LOESS和ARIMA混合模型的PRS系统换热能力预测
1
作者
朱伟
侯秦脉
王娅琦
刘得印
蔡宁
朱杰
机构
生态环境部核与辐射安全中心
中核战略规划研究总院有限公司
江苏核电有限公司
出处
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2023年第2期229-235,共7页
文摘
探讨差分自回归移动平均模型(ARIMA)与局部加权回归模型(LOESS)的混合模型在核电厂蒸汽发生器二次侧非能动冷却系统(PRS)换热能力验证试验的应用,建立模型并进行参数估计和对换热功率预测。工程实践中时间序列往往具有线性和非线性双重特征,单一模型具有一定局限性,对此提出了混合模型进行时间序列预测。利用平稳自然循环阶段数据,采用SPSS软件建立ARIMA(1,1,0)模型,得到换热功率的线性部分;运用R软件建立LOESS模型,对偏差序列进行预测,得到换热功率的非线性部分;最后建立LOESS和ARIMA混合模型,利用混合模型对换热功率进行预测,并根据实测数据对预测结果进行对比验证。实验结果表明,LOESS和ARIMA混合模型可较好地拟合换热功率数据序列,并修正单一模型的误差,有效提高预测精度,为核电厂PRS换热能力验证提供参考。
关键词
ARIMA模型
LOESS模型
时间序列
换热能力
Keywords
ARIMA model
LOESS model
time series
heat exchange capacity
分类号
TM623 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LOESS和ARIMA混合模型的PRS系统换热能力预测
朱伟
侯秦脉
王娅琦
刘得印
蔡宁
朱杰
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2023
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