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Generalized weighted functional proportional mean combining forecasting model and its method of parameter estimation
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作者 万玉成 盛昭潮 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2004年第1期7-11,18,共6页
A new kind of combining forecasting model based on the generalized weighted functional proportional mean is proposed and the parameter estimation method of its weighting coefficients by means of the algorithm of quadr... A new kind of combining forecasting model based on the generalized weighted functional proportional mean is proposed and the parameter estimation method of its weighting coefficients by means of the algorithm of quadratic programming is given. This model has extensive representation. It is a new kind of aggregative method of group forecasting. By taking the suitable combining form of the forecasting models and seeking the optimal parameter, the optimal combining form can be obtained and the forecasting accuracy can be improved. The effectiveness of this model is demonstrated by an example. 展开更多
关键词 combining forecasting generalized weighted functional proportional mean parameter estimation quadratic programming
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基于改进粒子群-径向基神经网络模型的短期电力负荷预测 被引量:26
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作者 师彪 李郁侠 +3 位作者 于新花 闫旺 何常胜 孟欣 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第17期180-184,共5页
为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群–径向基神经网络算法。用改进的粒子群算法训练径向基神经网络,实现了径向基函数神经网络的参数优化。建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负... 为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群–径向基神经网络算法。用改进的粒子群算法训练径向基神经网络,实现了径向基函数神经网络的参数优化。建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素进行短期负荷预测。算例结果表明,该算法优于径向基神经网络法和粒子群–径向基网络算法,克服了径向基网络和粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,输出稳定,预测精度高,收敛速度快,平均百分比误差可控制在1.2%以内。 展开更多
关键词 负荷预测 改进粒子群-径向基神经网络模型 泛化能力 预测精度
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基于数值特性聚类的日前光伏出力预测误差分布模型 被引量:43
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作者 赵书强 张婷婷 +3 位作者 李志伟 李东旭 许晓艳 刘金山 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第13期36-45,共10页
光伏出力预测误差难以避免且不容忽视,预测误差分布的准确描述有利于电力系统的优化调度和稳定运行。基于此,分析预测误差分布与其影响因素之间的相关性,提出一种基于数值特性聚类的日前光伏出力预测误差概率模型。利用模糊C均值聚类法... 光伏出力预测误差难以避免且不容忽视,预测误差分布的准确描述有利于电力系统的优化调度和稳定运行。基于此,分析预测误差分布与其影响因素之间的相关性,提出一种基于数值特性聚类的日前光伏出力预测误差概率模型。利用模糊C均值聚类法对预测误差的整体水平进行分类,再依据预测出力的数值特性进行分区处理,并建立了适用于估计误差分布的通用型高斯混合模型。该分析方法综合考虑了气象因素和预测出力数值特性对预测误差的影响,可以较为准确地估计不同时刻的预测误差,给出预测误差分布的置信区间,且不受预测算法和光伏电站地理信息的限制。基于比利时和中国西北地区光伏系统历史数据的分析结果表明,所提误差模型可描述光伏出力预测误差分布偏态性和峰度多样性,效果优于其他分布模型,能够用于描述不同情况下的日前光伏出力预测误差分布。 展开更多
关键词 光伏发电出力 日前预测误差 通用型高斯混合分布 模糊C均值聚类
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长江三角洲汛期预报模式的研究及其初步应用 被引量:24
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作者 封国林 曹鸿兴 +1 位作者 魏风英 丑纪范 《气象学报》 CSCD 北大核心 2001年第2期206-212,共7页
在短期自忆气候模式的基础上 ,着重考虑了区域性降水特点 ,组合均生函数时序模型 ,构造了区域降水预报模式。以降水预报为实例 ,计算表明 ,它能滚动制作月、季、年降水预报 ,尤其对汛期 (6~ 8月 )降水预报 ,具有相当好的预报能力。
关键词 区域气候 组合预报 均生函数模型 长江三角洲 区域降水预报模式
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用模糊均生函数模型作青藏高原气候冷暖预测 被引量:5
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作者 董安祥 李栋梁 +1 位作者 龚建福 张昆 《高原气象》 CSCD 北大核心 2003年第5期499-502,共4页
利用模糊均生函数模型(FMGF)和滑动T-检验,分析了近620年来青藏高原气候冷暖的变化趋势,并作出预测。结果表明:青藏高原最寒冷的时期为17世纪中期,最暖的是20世纪。温度存在31~45年的周期振荡。与20世纪后30年相比,未来50年中温度偏高... 利用模糊均生函数模型(FMGF)和滑动T-检验,分析了近620年来青藏高原气候冷暖的变化趋势,并作出预测。结果表明:青藏高原最寒冷的时期为17世纪中期,最暖的是20世纪。温度存在31~45年的周期振荡。与20世纪后30年相比,未来50年中温度偏高约0.5℃。 展开更多
关键词 青藏高原 模糊均生函数模型 温度 气候预测
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均生函数模型预报检验 被引量:10
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作者 魏生生 曹鸿兴 魏凤英 《气象》 CSCD 北大核心 1998年第5期42-46,共5页
通过对均生函数时间序列模型所作多种类型的预报进行检验发现,均生函数模型不但对观测统计值(如年、月平均值)而且对瞬时观测值(如最高气温)也有很好的效果;不但对平稳变化(如温度)而且对急剧起伏量(如太阳黑子)也有令人满意... 通过对均生函数时间序列模型所作多种类型的预报进行检验发现,均生函数模型不但对观测统计值(如年、月平均值)而且对瞬时观测值(如最高气温)也有很好的效果;不但对平稳变化(如温度)而且对急剧起伏量(如太阳黑子)也有令人满意的结果。文中同时提出了改进均生函数模型的方法。 展开更多
关键词 均生函数 模型预报 检验 天气预报
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基于均生函数的最优子集回归方法在江西雨季降水预测中的应用 被引量:10
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作者 文绮新 孙国栋 +1 位作者 张传江 刘春燕 《灾害学》 CSCD 2000年第2期11-16,共6页
通过基于均生函数的最优子集回归方法在江西雨季 (4~ 6月 )降水预测中的应用 ,发现预报步长为 1 a时 ,预报效果较为理想。其中 4月份的预报能力最强 ,5、
关键词 均生函数 最优子集回归 降水预测 江西
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基于气候重建资料及均生函数-最优子集回归模型的降水预测 被引量:7
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作者 马龙 刘廷玺 +1 位作者 冀鸿兰 高瑞忠 《水文》 CSCD 北大核心 2013年第1期63-67,共5页
利用由科尔沁沙地榆树区域综合年表而重建的181a降水序列,采用均生函数-最优子集回归(MGF-OSR)预测模型对科尔沁沙地降水进行了5a情景的预测,克服了以往序列短的不足。模型建模期相对误差绝对值在3%、5%、10%以内的年数分别占建模年数的... 利用由科尔沁沙地榆树区域综合年表而重建的181a降水序列,采用均生函数-最优子集回归(MGF-OSR)预测模型对科尔沁沙地降水进行了5a情景的预测,克服了以往序列短的不足。模型建模期相对误差绝对值在3%、5%、10%以内的年数分别占建模年数的36.46%、64.64%、93.37%,建模期模拟精度较高。2007~2010年实测检验期,模拟与实测值保持了方向一致性,各年份相对误差绝对值分别为11.40%、6.73%、22.06%、5.49%,大部分年份预测较理想。经预测,2011~2015年期间,2011年、2012年、2014年和2015年为降水正常年份,2013年为降水偏干年份。与实际情况对比,2011年与预测一致,2012年稍有差别。总体上,2011~2015年降水变化较为平缓。 展开更多
关键词 气候重建资料 均生函数 最优子集回归 科尔沁 降水 预测
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多步预测的降水时序模型 被引量:21
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作者 曹鸿兴 魏凤英 刘生长 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 1993年第2期198-204,共7页
该文设计了一个能作多步预报的时间序列模型,先生成时间序列及其差分的均生函数,再运用双评分准则对所有均生函数延拓序列作粗选和精选,以期建立一个拟合和预报效果均好的模型。就长江中下游6—8月降水总量的序列进行了计算,证实该模型... 该文设计了一个能作多步预报的时间序列模型,先生成时间序列及其差分的均生函数,再运用双评分准则对所有均生函数延拓序列作粗选和精选,以期建立一个拟合和预报效果均好的模型。就长江中下游6—8月降水总量的序列进行了计算,证实该模型可用在制作逐年气候预报或分月长斯预报中。 展开更多
关键词 气候预测 时序模型 降水 多步预报
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基于厚尾均值广义自回归条件异方差族模型的短期风电功率预测 被引量:57
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作者 陈昊 万秋兰 王玉荣 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期91-98,共8页
风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类... 风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类型的厚尾GARCH-M模型。该类模型能够捕捉风电功率时间序列波动性与其条件均值的直接关系,并能够有效刻画具有高峰度特征的实际风电功率序列的厚尾效应,使风电预测准确度提高。结合江苏地区风电场风电功率实际数据,对所提厚尾GARCH-M模型进行了参数估计,论证了存在于风电时间序列中的GARCH-M效应和厚尾效应,给出了风电功率均值和条件方差的预测方案。算例分析结果验证了所提方法的可行性和有效性,表明了考虑厚尾特征的GARCH-M族模型短期预测效果满意。 展开更多
关键词 均值广义自回归条件异方差模型 风电功率预测 厚尾效应 波动补偿系数
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模糊均生函数模型及其应用 被引量:30
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作者 魏凤英 曹鸿兴 《气象》 CSCD 北大核心 1993年第2期7-11,共5页
将均生函数(MGF)概念推广到模糊集中,定义了模糊均生函数(FMGF),给出了相应的建模方案及实施步骤。淮河、长江流域夏季降水的计算实例表明,这一方案具有较高的长期预报能力。
关键词 模糊均生函数 数学模型 降水 预报
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结合均生函数的神经网络在中长期水文预报中的应用 被引量:7
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作者 李阳 纪昌明 +2 位作者 李克飞 张验科 赵璧奎 《水电能源科学》 北大核心 2013年第2期19-22,共4页
针对中长期径流预报在水库中长期运行方案制定及调度决策形成中的作用,基于传统和智能预报方法各自的优势,利用均生函数模型记忆时间序列的内在规律,采用偏最小二乘方法对预报因子进行降维处理,建立了结合均生函数的神经网络预报模型,... 针对中长期径流预报在水库中长期运行方案制定及调度决策形成中的作用,基于传统和智能预报方法各自的优势,利用均生函数模型记忆时间序列的内在规律,采用偏最小二乘方法对预报因子进行降维处理,建立了结合均生函数的神经网络预报模型,并利用神经网络模型修正预报结果。实例计算表明,该模型不仅可提取径流序列的特征,且预报精度也较单一的均生函数模型和神经网络模型有所提高。 展开更多
关键词 中长期径流预报 均生函数 偏最小二乘 神经网络
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东北玉米热量指数预测方法研究(Ⅳ)——均生函数预测方法 被引量:5
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作者 郭建平 陈玥熤 庄立伟 《灾害学》 CSCD 2010年第1期27-29,34,共4页
均生函数预测方法是开展环境要素变化趋势预测的有效方法之一。通过对东北地区玉米热量指数的分析,建立了热量指数时间变化趋势的均生函数预测模型,各模型预测的平均精度基本都达到95%以上,与逐步回归统计模型一致,但普遍要好于GM(1,1)... 均生函数预测方法是开展环境要素变化趋势预测的有效方法之一。通过对东北地区玉米热量指数的分析,建立了热量指数时间变化趋势的均生函数预测模型,各模型预测的平均精度基本都达到95%以上,与逐步回归统计模型一致,但普遍要好于GM(1,1)模型,同样可以应用该模型的预测结果指导农业生产。 展开更多
关键词 东北地区 玉米 热量指数 预测 均生函数模型
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基于模糊RBF神经网络的乙烯装置生产能力预测 被引量:11
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作者 耿志强 陈杰 韩永明 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期812-819,共8页
针对传统的径向基函数(RBF)神经网络隐藏层节点的不确定和初始中心敏感性、收敛速度过慢等问题,提出一种基于模糊C均值的RBF神经网络(FCM-RBF)模型,通过模糊C均值聚类(FCM)得到各聚类中心,基于误差反传的梯度下降法训练隐藏层到输出层... 针对传统的径向基函数(RBF)神经网络隐藏层节点的不确定和初始中心敏感性、收敛速度过慢等问题,提出一种基于模糊C均值的RBF神经网络(FCM-RBF)模型,通过模糊C均值聚类(FCM)得到各聚类中心,基于误差反传的梯度下降法训练隐藏层到输出层之间的权值,克服传统RBF模型对数据中心的敏感性,优化确定RBF神经网络隐藏层的节点数,提高网络训练速度和精度。最后将其用于乙烯装置生产能力预测中,分析预测不同技术、不同规模乙烯装置生产情况,指导乙烯生产,提高生产效率,结果验证了所提出算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 乙烯装置 生产能力预测 模糊C均值聚类 径向基神经网络 模型预测控制 神经网络 生产
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江西省近40年地表水资源的诊断分析及趋势预测 被引量:2
15
作者 孙国栋 文倚新 +1 位作者 刘春燕 骆世娟 《江西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 1999年第2期174-176,共3页
通过对近40年江西省地表水资源的年际变化、阶段性和周期分析,发现我省地表水资源年际变化较大,阶段性、周期性明显.其次,建立均生函数预测模型。
关键词 地表水资源 均生函数 预测 诊断 水资源 开发
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气温和降水时变影响参数的多步预测模型 被引量:4
16
作者 李祚泳 张辉军 《高原气象》 CSCD 北大核心 1993年第4期425-431,共7页
本文提出了一种气温和降水时变影响参数的多步预测建模新方案。该方案用时间序列均生函数外延矩阵生成的主分量作基函数对时序变量建模,同时考虑变量前期数据对后期数据的影响,在模型中引入一个时变影响参数K_t.并用方差分析法求出K_t... 本文提出了一种气温和降水时变影响参数的多步预测建模新方案。该方案用时间序列均生函数外延矩阵生成的主分量作基函数对时序变量建模,同时考虑变量前期数据对后期数据的影响,在模型中引入一个时变影响参数K_t.并用方差分析法求出K_t的显著周期和未来时刻的K_(1+1)值,从而建立气温和降水序列的时变影响参数的多步预测模型。该模型用于四川省20个地、市的气温和降水预报数值试验,其历史拟合率和试报结果与实况值的比较表明,该模型可用于时序变量的多步预测。 展开更多
关键词 气温 降水 时变参数 预测模型
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均生函数预报模型的改进实验 被引量:3
17
作者 唐毓勇 蒋国兴 +1 位作者 周礼杏 黄淑娟 《气象》 CSCD 北大核心 2007年第9期94-97,共4页
为了提高对百色市主汛期月降雨量的预报准确率,基于均生函数预报方法,应用百色市1951—2006年6、7、8月份的月降雨资料,通过"短序列建模"和"残差订正"方法进行改进,得到原序列、短序列预报模型及其相应的残差订正... 为了提高对百色市主汛期月降雨量的预报准确率,基于均生函数预报方法,应用百色市1951—2006年6、7、8月份的月降雨资料,通过"短序列建模"和"残差订正"方法进行改进,得到原序列、短序列预报模型及其相应的残差订正预报模型。各改进模型均使预报精度和准确率得到了不同程度的提高,尤其是MGFAFMs模型的预报Ts比MGFFM模型提高了25%。研究结果表明:在月雨量预报业务实践中采取均生函数4模型集合预报方式将是一种很好的选择。 展开更多
关键词 均生函数 短序列建模 残差订正 集合预报
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基于GLM的未决赔款准备金评估的随机性链梯法 被引量:11
18
作者 张连增 段白鸽 《财经理论与实践》 CSSCI 北大核心 2012年第1期22-28,共7页
为度量未决赔款准备金评估结果的波动性,需要研究随机性评估方法。基于GLM的随机性方法,得到准备金估计及预测均方误差。特别地,在过度分散泊松模型中,分别应用参数Bootstrap方法和非参数Bootstrap方法,得到两种方法下未决赔款准备金的... 为度量未决赔款准备金评估结果的波动性,需要研究随机性评估方法。基于GLM的随机性方法,得到准备金估计及预测均方误差。特别地,在过度分散泊松模型中,分别应用参数Bootstrap方法和非参数Bootstrap方法,得到两种方法下未决赔款准备金的预测分布,进而由该分布得到各个分位数以及其它分布度量,并通过精算实务中的数值实例应用R软件加以实证分析。实证结果表明,两种Bootstrap方法得到的参数误差、过程标准差、预测均方误差都与解析表示估计的结果很接近。 展开更多
关键词 广义线性模型 过度分散泊松分布 预测均方误差 预测分布 BOOTSTRAP方法
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广义时变ARMA模型参数函数的确定方法 被引量:13
19
作者 傅惠民 王治华 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2004年第6期636-641,共6页
提出一种确定广义时变ARMA模型参数函数的方法。该方法首先求得时间序列的均值函数和方差函数 ,并将广义时变ARMA模型转化为时变ARMA模型 ,然后通过样本周期图和多点平均方法得到时变参数的函数形式 ,再分别采用最小二乘法和极大似然法... 提出一种确定广义时变ARMA模型参数函数的方法。该方法首先求得时间序列的均值函数和方差函数 ,并将广义时变ARMA模型转化为时变ARMA模型 ,然后通过样本周期图和多点平均方法得到时变参数的函数形式 ,再分别采用最小二乘法和极大似然法确定其中的待定参数。从而将一个复杂的时变问题转变为相对简单的时不变问题进行处理。 展开更多
关键词 时间序列 非平稳序列 均值函数 方差函数 时变参数 时变ARMA模型 广义时变ARMA模型
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均值生成函数的周期性延拓在回归分析中存在的问题及其改进方案 被引量:5
20
作者 杨昕 张仁健 《气象学报》 CSCD 北大核心 1998年第4期493-499,共7页
针对均值生成函数的周期性延拓在回归分析中存在的回归前提不同,预报因子是预报量的非独立表现等缺点,给出了改进方案。实例分析计算表明:新方案可以有效地消除原方案中存在的非独立虚假相关现象,从而使得筛选出周期性预报因子更加... 针对均值生成函数的周期性延拓在回归分析中存在的回归前提不同,预报因子是预报量的非独立表现等缺点,给出了改进方案。实例分析计算表明:新方案可以有效地消除原方案中存在的非独立虚假相关现象,从而使得筛选出周期性预报因子更加客观。基于本方案所建立的数学预报模型,具有历史拟合率与多步长预报精度基本一致的特点,是一种具有使用价值的长期预报手段,也有一定的隐含周期分辨能力。 展开更多
关键词 均值生成函数 回归分析 数学模型 天气预报
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