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基于LSSVM-ARMA模型的基坑变形时间序列预测 被引量:37
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作者 曹净 丁文云 +2 位作者 赵党书 宋志刚 刘海明 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第S2期579-586,共8页
如何准确预测和控制基坑变形是基坑工程的一个难点,提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和自回归移动平均模型(ARMA)的基坑变形时间序列预测方法。首先,利用小波变换将基坑变形时间序列分解和重构为2个... 如何准确预测和控制基坑变形是基坑工程的一个难点,提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和自回归移动平均模型(ARMA)的基坑变形时间序列预测方法。首先,利用小波变换将基坑变形时间序列分解和重构为2个子序列——趋势时间序列和随机时间序列,在该基础上,采用PSO-LSSVM模型与ARMA模型分别预测趋势时间序列与随机时间序列未来值,将2个子序列的预测值求和作为最终预测结果。最后,将该方法应用于昆明某基坑工程的深层水平位移预测,不断地利用前期工况的最新实测数据建模,对后期工况未来变形量进行滚动预测,获得了令人满意的结果。 展开更多
关键词 基坑变形 时间序列预测 小波变换 PSO-LSSVM arma模型
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基于灰色模型和ARMA模型的猪瘟月新发生次数预测比较 被引量:13
2
作者 栾培贤 肖建华 +2 位作者 陈欣 徐强 王洪斌 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期223-226,共4页
对猪瘟月新发生次数(每个月的新发生次数)的定量预测可以为当地动物疫病防控部门提供依据,使其针对猪瘟发病风险有选择性地采取防控措施。该文分别选用灰色预测模型和ARMA预测模型对贵州省猪瘟月新发生次数进行了预测。灰色模型和ARMA... 对猪瘟月新发生次数(每个月的新发生次数)的定量预测可以为当地动物疫病防控部门提供依据,使其针对猪瘟发病风险有选择性地采取防控措施。该文分别选用灰色预测模型和ARMA预测模型对贵州省猪瘟月新发生次数进行了预测。灰色模型和ARMA模型以2005-2008年兽医公报中统计的贵州省猪瘟发病数据为预测依据,以2009年的统计数据评价比较预测效果。灰色模型和ARMA模型预测平均绝对误差分别为1.84和1.48,平均绝对百分误差为0.272和0.229。预测结果表明,ARMA预测模型的预测精度更高,对贵州省猪瘟发病的预测是可行有效的。 展开更多
关键词 动物 疾病 模型 灰色模型 arma模型 预测 时间序列
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ARMA模型在太子河流域年降水量预测中的应用 被引量:11
3
作者 迟道才 张特男 +1 位作者 吴秀明 张兰芬 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期607-610,共4页
为降低旱涝灾害对经济社会带来的损失,对降水量的预测方法进行研究。以太子河流域1961~2006年各测站降水量数据为样本,建立时间序列ARMA降水量预测模型,应用2004~2006年的降水量数据对模型进行检验。结果表明:ARMA模型用于降水量预测... 为降低旱涝灾害对经济社会带来的损失,对降水量的预测方法进行研究。以太子河流域1961~2006年各测站降水量数据为样本,建立时间序列ARMA降水量预测模型,应用2004~2006年的降水量数据对模型进行检验。结果表明:ARMA模型用于降水量预测效果良好,为降水量预测增添了新手段。 展开更多
关键词 降水量 时间序列 arma模型
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基于ARMA模型的水电站概率性发电量预测 被引量:13
4
作者 胡百林 李晓明 +1 位作者 李小平 周达山 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2003年第3期62-65,共4页
水电站发电量通常具有较大的随机性 ,水电站的发电量的预测对于水电比重较大的电网结构具有重要的意义。本文首先对某水电站的年发电量序列进行分析 ,然后根据分析结果提出了基于 ARMA模型的水电站概率性发电量预测方法。
关键词 水电站 概率性发电量预测 arma模型 时间序列 数学模型 经济运行
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基于ARMA模型的故障率预测方法研究 被引量:77
5
作者 李瑞莹 康锐 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1588-1591,共4页
在对比多种时间序列模型的基础上,结合故障率预测的特点,得出了自回归-移动平均混合模型(简称ARMA模型)是其中最适用于使用阶段故障率预测的方法这一结论。给出了基于ARMA模型的故障率预测的基本思想、预测模型、实施步骤,并按此法对某... 在对比多种时间序列模型的基础上,结合故障率预测的特点,得出了自回归-移动平均混合模型(简称ARMA模型)是其中最适用于使用阶段故障率预测的方法这一结论。给出了基于ARMA模型的故障率预测的基本思想、预测模型、实施步骤,并按此法对某航空公司波音飞机故障率进行了预测,说明ARMA模型适用于故障率预测,且预测结果准确性较高。 展开更多
关键词 可靠性 故障率预测 arma模型 时间序列
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基于ARMA-GARCH模型的超短期风功率预测研究 被引量:11
6
作者 田波 朴在林 +1 位作者 郭丹 王慧 《电测与仪表》 北大核心 2016年第17期12-17,共6页
风功率预测对提高电能质量和电力系统的安全运行具有重要意义。基于时间序列的方法,对内蒙古赤峰地区某风场的风功率数据进行了超短期预测,通过对数据平稳性检验的结果,建立了时间序列的ARMA模型,利用拉格朗日乘子检验的方法,检验ARMA... 风功率预测对提高电能质量和电力系统的安全运行具有重要意义。基于时间序列的方法,对内蒙古赤峰地区某风场的风功率数据进行了超短期预测,通过对数据平稳性检验的结果,建立了时间序列的ARMA模型,利用拉格朗日乘子检验的方法,检验ARMA模型具有ARCH效应,并建立适合的ARMA-GARCH模型。结论通过对比ARMA模型,ARMA-ARCH模型和ARMA-GARCH模型的风功率预测精度可知,在解决数据的残差序列异方差函数具有长期相关性时,ARMA-GARCH模型能够有效的提高预测精度。 展开更多
关键词 时间序列 风电功率 预测 arma模型 ARCH模型 GARCH模型
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基于时间序列聚类和ARMA模型的检索量预测 被引量:12
7
作者 孙承杰 刘丰 +1 位作者 林磊 刘秉权 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期21-25,共5页
为了通过预测分析检索量数据来指导商家调整产品开发及经营策略,将检索量数据组织为时间序列,对其用自回归滑动平均(ARMA)模型进行建模预测.先将时间序列进行聚类,仅对聚类中心序列进行ARMA模型识别,同类序列用该模型进行近似建模预测;... 为了通过预测分析检索量数据来指导商家调整产品开发及经营策略,将检索量数据组织为时间序列,对其用自回归滑动平均(ARMA)模型进行建模预测.先将时间序列进行聚类,仅对聚类中心序列进行ARMA模型识别,同类序列用该模型进行近似建模预测;经过数据预处理、相似性分析、基于相似度的聚类、时间序列预测等过程,得到检索量数据的预测值,并将其与检索量的实际值做比较.结果表明,用同一个ARMA模型拟合相似时间序列的方法具有可行性,且有较高的预测准确率.从聚类结果还可看出,同品牌产品的检索量数据趋于聚成一类,这为检索词关系的挖掘提供了参考. 展开更多
关键词 时间序列 检索量 arma模型 动态时间弯曲距离 k-medoid算法
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基于脉冲响应数据的ARMA法建模以及模态参数识别 被引量:12
8
作者 郭永刚 许亮华 水小平 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2006年第5期167-171,共5页
本文提出了基于脉冲响应数据的ARMA法建模以及模态参数识别的新方法。该方法利用单位脉冲响应函数与ARMA模型G reen函数等价的特点,通过脉冲响应函数来估计系统响应的自相关系数,然后建立推广的Yu le-W alker方程以求得ARMA模型自回归... 本文提出了基于脉冲响应数据的ARMA法建模以及模态参数识别的新方法。该方法利用单位脉冲响应函数与ARMA模型G reen函数等价的特点,通过脉冲响应函数来估计系统响应的自相关系数,然后建立推广的Yu le-W alker方程以求得ARMA模型自回归系数并进行参数识别。最后通过算例,对一个模拟系统进行了参数识别,对采样频率、识别精度、模型阶数之间的影响规律进行了分析。 展开更多
关键词 时间序列 arma模型 模态参数 脉冲响应 系统辨识
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广义时变ARMA模型参数函数的确定方法 被引量:13
9
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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地下工程支护效果的ARMA预测模型及应用 被引量:7
10
作者 李启月 陈亮 +1 位作者 范作鹏 许杰 《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期8-12,共5页
基于时间序列分析理论,建立了地下工程支护效果的自回归滑动平均模型(ARMA),将顶板累积垂直岩移量和锚杆轴力作为评价指标,提取监测数据趋势项及其平稳残差时序,对顶板支护效果进行预测。现场应用表明,ARMA模型预测的顶板累积垂直岩移... 基于时间序列分析理论,建立了地下工程支护效果的自回归滑动平均模型(ARMA),将顶板累积垂直岩移量和锚杆轴力作为评价指标,提取监测数据趋势项及其平稳残差时序,对顶板支护效果进行预测。现场应用表明,ARMA模型预测的顶板累积垂直岩移量及锚杆轴力值与实测值相比,相对误差分别不超过3%和2%;与GA-BP神经网络法相比,ARMA模型预测结果的精度显著提高。 展开更多
关键词 地下工程 支护效果预测 时间序列分析 arma模型
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基于ARMA模型的财政教育投资时间序列分析 被引量:7
11
作者 刘亮 唐海萍 张丽军 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期194-196,共3页
以1991—2008年的财政教育投资数据为依据,通过对数据进行平稳化、零均值化处理,并利用序列的自相关、偏自相关性质,建立序列的合理时间序列模型,最后利用模型进行了预测,预测结果比较切合实际.
关键词 财政教育投资 时间序列 arma模型
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ARMA算法在GDP预测中的应用 被引量:16
12
作者 范玉妹 玄婧 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2010年第6期736-740,共5页
从时间序列的基本概念出发,应用时间序列模型ARMA,对北京市人均GDP建立ARMA模型。应用ARMA模型对2009年GDP值进行预测,其预测值与实际值拟和较好;在此基础上,预测了2010年至2014年北京市人均GDP值。
关键词 时间序列分析 arma模型 EVIEWS软件 国内生产总值
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基于ARMA模型模拟高架桥的脉动风速时程 被引量:14
13
作者 李春祥 谈雅雅 李锦华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期46-51,59,共7页
强风是高架桥设计与防灾减灾分析的控制性荷载之一。风与高架桥相互作用十分复杂,可以通过风洞试验、现场实测、数值模拟获取可靠的风速(风荷载)数据。尽管如此,时域分析可以使人们更全面地了解高架桥的风振响应特性,也能更直观地反映... 强风是高架桥设计与防灾减灾分析的控制性荷载之一。风与高架桥相互作用十分复杂,可以通过风洞试验、现场实测、数值模拟获取可靠的风速(风荷载)数据。尽管如此,时域分析可以使人们更全面地了解高架桥的风振响应特性,也能更直观地反映高架桥风致振动控制的有效性。因此,使用线性滤波法即白噪声滤波法(WNFM)中的自回归滑动平均(ARMA)模型模拟高架桥的脉动风速时程。首先,考虑高架桥脉动风速的时间和空间相关性,导出自回归(AR)模型阶数与滑动回归(MA)模型阶数不相等时ARMA模型的表达式。接着,基于Kaimal风速谱,使用ARMA模型来模拟一座实际高架桥的脉动风速时程。最后,通过比较模拟风速功率谱、自相关和互相关函数与目标风速功率谱、自相关和互相关函数的吻合程度,验证基于ARMA模型模拟高架桥脉动风速时程的可行性。 展开更多
关键词 高架桥 风荷载 风速时程 自回归滑动平均模型 随机过程 数值模拟
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基于ARMA模型的电视台收视率预测方法设计和实现 被引量:9
14
作者 刘辉 杜秀华 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第S1期9-11,共3页
收视率是电视行业中最重要的指标之一,目前行业内预测收视率的方法均没有考虑收视率自身的长期发展趋势,忽略了预测过程中重要的记录信息,导致预测结果精度不够,充分考虑收视率数据自身长期稳定性的特点,使用ARMA模型来进行预测,使预测... 收视率是电视行业中最重要的指标之一,目前行业内预测收视率的方法均没有考虑收视率自身的长期发展趋势,忽略了预测过程中重要的记录信息,导致预测结果精度不够,充分考虑收视率数据自身长期稳定性的特点,使用ARMA模型来进行预测,使预测精度达到用户期望。ARMA模型是一类常用的随机时序模型,它是一种精度较高的时序预测方法,预测过程中充分考虑序列内在的发展趋势,对于具有长期稳定性的时间序列的预测非常有效,并已经在各个行业得到了应用,预测精度较高。收视率属于长期稳定,起伏波动不大的时间序列,引入ARMA模型进行预测必将改善传统预测方法得到结果的精度,仿真结果表明使用ARMA模型可以提高收视率预测精度。 展开更多
关键词 收视率 时间序列 arma模型 预测
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时间序列ARMA模型的应用 被引量:15
15
作者 梁妍 夏乐天 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 2012年第8期106-109,共4页
对时间序列分析方法进行了介绍,对时间序列模型进行了研究。分析了时间序列模型的建立过程,并利用其中的ARMA模型对一个实例进行预测。结果表明,ARMA时间序列模型的预测结果是合理的。
关键词 时间序列 arma模型 参数估计 模型定阶
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矿山地表移动ARMA预测模型 被引量:4
16
作者 张丽萍 于锐 黄超群 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S2期375-379,共5页
以某矿区一个监测点2001—2010年地表移动监测数据为样本,对其进行了统计分析。分析结果表明:该样本数据的自相关函数(AC)和偏自相关函数(PAC)都是拖尾的,符合ARMA(p,q)模型。在此基础上,应用EViews软件进行了模型的参数估计和模型检验... 以某矿区一个监测点2001—2010年地表移动监测数据为样本,对其进行了统计分析。分析结果表明:该样本数据的自相关函数(AC)和偏自相关函数(PAC)都是拖尾的,符合ARMA(p,q)模型。在此基础上,应用EViews软件进行了模型的参数估计和模型检验工作,建立了该矿区地表移动ARMA预测模型。通过对模型预测值与实测值的比较,模型预测显示了良好的准确性,特别是在时间步长较短的情况下,可以大大提高矿山地表移动预测的精度。 展开更多
关键词 地表移动 arma预测模型 时间序列分析
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基于ARMA模型的水下爆炸冲击谱预测 被引量:4
17
作者 梁利华 荀盼盼 王保华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第13期23-26,共4页
针对舰船设备抗冲击设计冲击环境预测难的问题,提出了利用自回归滑动平均模型(ARMA模型)预测水下爆炸冲击响应谱的方法,并引入遗传算法优化ARMA模型阶数。理论介绍了舰船设备水下爆炸冲击谱模型及AR-MA模型。建模所需样本数据通过对有... 针对舰船设备抗冲击设计冲击环境预测难的问题,提出了利用自回归滑动平均模型(ARMA模型)预测水下爆炸冲击响应谱的方法,并引入遗传算法优化ARMA模型阶数。理论介绍了舰船设备水下爆炸冲击谱模型及AR-MA模型。建模所需样本数据通过对有限元软件仿真输出的冲击响应信号进行去趋势化和平稳化处理获得,根据该样本数据的自相关函数和偏自相关函数统计特性分析,验证了ARMA建模的可行性。在此基础上,利用遗传算法优化后的ARMA模型,对水下爆炸冲击响应信号进行预测,并通过分析预测误差特性评估预测效果。研究结果表明,基于遗传算法优化的ARMA模型可以很好的预测水下爆炸冲击响应信号,从而为舰船设备抗冲击设计提供帮助。 展开更多
关键词 冲击谱预测 arma模型 遗传算法 时间序列分析法 抗冲击
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基于ARMA模型的高速列车隧道压力波预测研究 被引量:4
18
作者 陈春俊 聂锡成 张洁 《中国测试》 CAS 北大核心 2013年第6期5-9,共5页
为研究高速列车通过隧道时车外气压波动规律以提供预测信号给车内保压控制系统,对典型的实测隧道气压波动信号进行分析,建立ARMA预测模型。首先将实测的非平稳气压波动信号转化成标准正态平稳时间序列,然后利用这些参考信号建立时间序... 为研究高速列车通过隧道时车外气压波动规律以提供预测信号给车内保压控制系统,对典型的实测隧道气压波动信号进行分析,建立ARMA预测模型。首先将实测的非平稳气压波动信号转化成标准正态平稳时间序列,然后利用这些参考信号建立时间序列模型,并采用非线性最小二乘法进行模型参数估计,最后利用该模型对信号进行预测。通过实测信号与预测信号进行对比,取得了一定的预测精度,可以达到预测要求。 展开更多
关键词 气压波动 arma模型 非平稳信号 平稳时间序列 预测
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含缺失值时间序列的ARMA模型拟合 被引量:3
19
作者 张晋昕 王亚拉 何大卫 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2000年第4期197-199,共3页
目的 给出一种有效的处理含缺失值时间序列的方法 ,完成缺失值的内插及ARMA模型的参数估计。方法 用状态空间的Markov表达描述时间序列 ,进而采用Kalman滤波技术。结果 实例分析表明 ,不仅可以完成缺失值的有效内插 ,模型拟合效果及... 目的 给出一种有效的处理含缺失值时间序列的方法 ,完成缺失值的内插及ARMA模型的参数估计。方法 用状态空间的Markov表达描述时间序列 ,进而采用Kalman滤波技术。结果 实例分析表明 ,不仅可以完成缺失值的有效内插 ,模型拟合效果及预测结果也甚为满意。结论 用基于状态空间表达的Kalman滤波技术 。 展开更多
关键词 时间序列 缺失值 arma模型 KALMAN滤波
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ARMA建模在神经网络卡钻预测方法中的应用研究 被引量:7
20
作者 刘光星 陶宇龙 朱丹 《现代电子技术》 2013年第22期17-19,23,共4页
为准确预测卡钻事故的发生,利用一种基于时间序列的神经网络卡钻预测方法,将时间序列ARMA建模与神经网络非线性建模相结合。选取与卡钻事故相关性较大的参数作为神经网络的输入项,运用现场数据对神经网络进行训练,再利用神经网路的强非... 为准确预测卡钻事故的发生,利用一种基于时间序列的神经网络卡钻预测方法,将时间序列ARMA建模与神经网络非线性建模相结合。选取与卡钻事故相关性较大的参数作为神经网络的输入项,运用现场数据对神经网络进行训练,再利用神经网路的强非线性和自适应学习能力来建立卡钻事故预测模型;通过时间序列对历史数据的挖掘功能,揭示实际钻井过程中对卡钻事故影响较大的各参数的隐含规律,建立时序ARMA模型,求出卡钻时刻钻井相关参数的预测值;将预测值放入神经网络模型进行测试训练,从而达到预测卡钻事故的效果。运用延安地区实际现场数据证实该方法具有精确的卡钻预测能力及较好的泛化能力。 展开更多
关键词 卡钻 预测 时间序列 arma建模 BP神经网络
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