基于自回归积分滑动平均模型的无线传感网络通信传输信号延迟消除方法

1

作者 崔蕾 王同 《传感技术学报》 北大核心 2025年第3期543-549,共7页

为了解决受环境影响无线传感网络通信传输信号的延迟问题,提出了一种传输信号延迟消除的方法。将自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和小波神经网络(WNN)相结合,进行通信传输信号延迟的组合预测。根据延迟预测结果设计传输信号延迟消除流程... 为了解决受环境影响无线传感网络通信传输信号的延迟问题,提出了一种传输信号延迟消除的方法。将自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和小波神经网络(WNN)相结合,进行通信传输信号延迟的组合预测。根据延迟预测结果设计传输信号延迟消除流程的步骤和约束条件,并以此构建无线传感网络通信传输的优化目标函数,引入免疫克隆蛙跳算法对目标函数进行求解,获取最优的传输方案。仿真分析表明,所提方法的延迟预测误差和端到端延迟误差低于0.01 s,能量消耗最大值为6.4 W,平均丢包率最大值为0.286%。上述结果证明了所提方法可以有效准确预测和消除无线传感网络通信传输信号延迟。 展开更多

关键词 无线传感网络 传输信号 延迟消除 自回归积分滑动平均模型 小波神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

乘积季节自回归积分滑动平均模型在长沙市手足口病发病率预测中的应用 被引量：10

2

作者 谈婷 陈立章 刘富强 《中南大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1170-1176,共7页

目的:建立长沙市手足口病发病率的乘积季节自回归积分滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),探讨乘积季节ARIMA模型在手足口病疫情预测的可行性。方法:运用EVIEWS 6.0软件对长沙市2008年5月至2013年8月... 目的:建立长沙市手足口病发病率的乘积季节自回归积分滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),探讨乘积季节ARIMA模型在手足口病疫情预测的可行性。方法:运用EVIEWS 6.0软件对长沙市2008年5月至2013年8月的手足口病发病率资料建立乘积季节ARIMA模型,以2013年9月至2014年2月的发病资料作为模型预测效果的检验样本,最后再用所得到的模型对2014年3月至2014年8月的月发病率进行预测。结果:经过序列平稳化、模型识别以及模型诊断后,建立乘积季节ARIMA模型(1,0,1)×(0,1,1)12,模型拟合度R2=0.81,预测均方根误差为8.29,平均绝对误差为5.83。结论:乘积季节ARIMA模型是一种较好的预测模型,所建模型拟合度较好,能为手足口病的防治工作提供参考。 展开更多

关键词 手足口病 时间序列 乘积季节自回归积分滑动平均模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于自回归积分滑动平均模型的可转移负荷竞价策略 被引量：39

3

作者 艾欣 周志宇 +2 位作者 魏妍萍 张宏志 李乐 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第20期26-31,104,共7页

研究了在较成熟的电力市场环境下,可转移负荷在日前市场和实时市场的最优竞价策略。在最优报价计算过程中,必须满足可转移负荷在截止时间内完成运行一定的电能消耗的约束条件。考虑到传统平均值短期负荷预测结果存在偏差,提出了一种基... 研究了在较成熟的电力市场环境下,可转移负荷在日前市场和实时市场的最优竞价策略。在最优报价计算过程中,必须满足可转移负荷在截止时间内完成运行一定的电能消耗的约束条件。考虑到传统平均值短期负荷预测结果存在偏差,提出了一种基于自回归积分滑动平均模型的可转移负荷最优竞价策略,通过历史电价的变化特征估计模型的参数,从而预测第二天的日前电价和实时电价曲线,并以此为依据优化竞价策略。在此基础上,考虑功率限制,提出了基于贪心算法思想的电能竞价自动调整算法。通过实际电价数据进行计算,验证了此策略比单纯利用历史数据的期望值作为模型参数为购电者节省了更多购电费用,并能够有效完成竞价调整,以满足各个周期的功率限制。 展开更多

关键词 可转移负荷 电价预测 日前市场 实时市场 自回归积分滑动平均模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于自回归积分滑动平均模型的玉竹价格预测分析 被引量：2

4

作者 胡晟 肖深根 《湖南农业科学》 2018年第12期88-92,共5页

通过网络爬虫技术和文献搜集采集了2010年1月至2018年9月湖南省玉竹统条月度价格数据;首先对数据进行了平稳性检验,获取平稳时间序列的阶数值;再采用自回归积分滑动平均模型(ARIMA),求取平稳时间序列的自相关和偏相关系数,初步判断模型... 通过网络爬虫技术和文献搜集采集了2010年1月至2018年9月湖南省玉竹统条月度价格数据;首先对数据进行了平稳性检验,获取平稳时间序列的阶数值;再采用自回归积分滑动平均模型(ARIMA),求取平稳时间序列的自相关和偏相关系数,初步判断模型的p、d、q值;通过对模型参数的比较分析,得出最适合玉竹价格预测的模型,并通过残差序列检验模型的相关性;最后对2019年湖南省玉竹价格走势进行预测,结果显示玉竹价格在2019年呈下降趋势,但其下降幅度相对平稳。 展开更多

关键词 自回归积分滑动平均模型 玉竹 价格 预测 湖南

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于预测控制模型的一种状态空间实现 被引量：2

5

作者 张帆 童调生 +1 位作者 周荔丹 杨志华 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期44-46,共3页

以受控自回归滑动平均模型和受控自回归积分滑动平均模型为研究对象,根据估计理论,利用参数递推方法,构造了广义预测控制的一种状态空间实现,从而避免了解Diophantine方程,大大地减少了预估算法的计算量.为控制系统的性能分析提供了便... 以受控自回归滑动平均模型和受控自回归积分滑动平均模型为研究对象,根据估计理论,利用参数递推方法,构造了广义预测控制的一种状态空间实现,从而避免了解Diophantine方程,大大地减少了预估算法的计算量.为控制系统的性能分析提供了便利条件 文末,对状态空间实现的可控与可观性加以了证明. 展开更多

关键词 广义预测控制 受控自回归滑动平均模型 受控自回归积分滑动平均模型 状态空间实现

在线阅读 下载PDF 职称材料

空间自回归模型在水库边坡位移预测中的应用 被引量：4

6

作者 秦栋 陈慧艳 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期104-108,共5页

针对传统位移监测很少考虑不同测点之间相互作用的问题,基于经济学领域空间计量学基本理论,研究了空间自回归模型在边坡位移预测中的应用。以某工程高边坡外观位移数据为例,对边坡的位移状况进行预测,并与传统的自回归积分滑动平均模型... 针对传统位移监测很少考虑不同测点之间相互作用的问题,基于经济学领域空间计量学基本理论,研究了空间自回归模型在边坡位移预测中的应用。以某工程高边坡外观位移数据为例,对边坡的位移状况进行预测,并与传统的自回归积分滑动平均模型相比较。结果表明:(a)在空间自相关系数较为显著的条件下,运用空间自回归模型可以较为精确地预测边坡变形状况,且优于传统模型;(b)空间自回归模型相较于传统模型参数更加简洁、考虑的影响因素更全面,可以同时对空间所有测点位移进行估计。 展开更多

关键词 空间计量学 空间自回归模型 水库边坡 边坡位移预测 自回归积分滑动平均模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于广义预测的矩阵变换器电流环闭环控制 被引量：8

7

作者 杨俊华 冯小峰 +1 位作者 吴捷 张先亮 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期28-32,共5页

针对矩阵变换器(MC)输出侧电流易受负载扰动影响,提出一种基于广义预测的MC电流环控制方案。将MC虚拟等效成输入侧为整流器和输出侧为逆变器相连,推导了输出侧电压、电流方程,建立MC的受控自回归积分滑动平均模型,通过Park变换,将输出... 针对矩阵变换器(MC)输出侧电流易受负载扰动影响,提出一种基于广义预测的MC电流环控制方案。将MC虚拟等效成输入侧为整流器和输出侧为逆变器相连,推导了输出侧电压、电流方程,建立MC的受控自回归积分滑动平均模型,通过Park变换,将输出电流分解成dq坐标下的直流分量。基于广义预测控制策略,设计输出侧电流闭环控制器,跟踪期望电流d、q轴分量,维持输出电流的空间矢量恒定,以消除内、外扰动和不平衡的影响。仿真结果表明:和传统开环控制方案相比,基于广义预测的闭环控制方案减小了MC的输出电流谐波分量,改善了输出电流波形,使MC获得良好的动态特性,对输出扰动抑制效果显著。 展开更多

关键词 矩阵变换器 广义预测控制 电流跟踪 闭环控制 受控自回归积分滑动平均模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

冷带轧机电液伺服系统广义预测控制应用研究 被引量：6

8

作者 孙孟辉 王益群 +1 位作者 张伟 刘建 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第22期2659-2662,共4页

在冷带轧机电液伺服系统中应用广义预测控制理论直接算法,采用随机梯度估计法在线估计控制器参数模型,避免了在线求解Diophantine方程,减少了在线计算时间。该控制算法基于离散受控自回归积分滑动平均模型,吸取了自适应控制的优点,使控... 在冷带轧机电液伺服系统中应用广义预测控制理论直接算法,采用随机梯度估计法在线估计控制器参数模型,避免了在线求解Diophantine方程,减少了在线计算时间。该控制算法基于离散受控自回归积分滑动平均模型,吸取了自适应控制的优点,使控制系统具有较好的鲁棒性和智能性。仿真研究结果表明,该方法比目前带钢生产中广为采用的PID控制策略优越,使得系统的动态品质有了较大的改善,响应时间和控制精度都有所提高。 展开更多

关键词 广义预测控制 冷带轧机 电液伺服系统 受控自回归积分滑动平均模型 随机梯度估计法

在线阅读 下载PDF 职称材料

多时序协同中期负荷预测模型 被引量：14

9

作者 刘江永 刘文翰 易灵芝 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期48-53,共6页

针对负荷预测中前馈神经网络无法记忆序列间关联信息,且长短期记忆网络容易出现过拟合、泛化能力差等问题,提出了加法自回归积分滑动平均ARIMA(auto-regressive integrated moving average)模型结合长短期记忆LSTM(long short-term memo... 针对负荷预测中前馈神经网络无法记忆序列间关联信息,且长短期记忆网络容易出现过拟合、泛化能力差等问题,提出了加法自回归积分滑动平均ARIMA(auto-regressive integrated moving average)模型结合长短期记忆LSTM(long short-term memory)网络的多时序协同中期负荷预测ARIMA-LSTM模型。该模型考虑了季节、温度和节假日的影响,采用ARIMA提取负荷序列内部因素,用Adam算法优化ARIMA-LSTM模型的网络参数。最后将某地区实际负荷数据用于该模型,并与神经网络NN(neural network)模型和LSTM进行对比,其均方根误差分别降低了7.698%和2.154%,验证了该模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 中期负荷预测 加法自回归积分滑动平均模型 长短期记忆网络 预测精度

在线阅读 下载PDF 职称材料

汽车零部件第三方物流仓储需求量集成预测模型 被引量：9

10

作者 金淳 曹迪 +1 位作者 王聪 李文立 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第6期1157-1165,共9页

考虑到汽车零部件第三方物流企业仓储需求量的预测精度受众多非线性、不可量化的不确定因素的影响,提出一种将定量预测与定性预测相结合的集成预测模型(SIF)。SIF模型中,用RBF神经网络模型预测复杂非线性波动趋势;为补足RBF模型的若干问... 考虑到汽车零部件第三方物流企业仓储需求量的预测精度受众多非线性、不可量化的不确定因素的影响,提出一种将定量预测与定性预测相结合的集成预测模型(SIF)。SIF模型中,用RBF神经网络模型预测复杂非线性波动趋势;为补足RBF模型的若干问题,用ARIMA模型预测在库量的季节性趋势,用定性预测模型解决难以量化的外部因素的变动对需求量的影响问题。最后,将三部分结果动态叠加作为SIF模型的输出。实例分析结果表明:与各单一模型、ARIMA与RBF的组合模型相比,SIF模型具有更高的预测精度和稳定性。研究表明了SIF模型对于第三方仓储物流需求量预测的有效性和适用性。 展开更多

关键词 集成预测模型 需求量 自回归积分滑动平均模型 RBF神经网络 定性预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

CARMA模型离线最小二乘迭代辨识方法 被引量：9

11

作者 王金海 丁锋 《科学技术与工程》 2007年第23期5998-6003,共6页

基于迭代最小二乘原理,提出了辨识CARMA模型和输出误差模型参数的最小迭代算法。两个最小二乘迭代算法分别比递推增广最小二乘算法和辅助模型递推算法具有更高的参数精度和具有很快的收敛速度。最小二乘迭代辨识的基本思想是:采用交互... 基于迭代最小二乘原理,提出了辨识CARMA模型和输出误差模型参数的最小迭代算法。两个最小二乘迭代算法分别比递推增广最小二乘算法和辅助模型递推算法具有更高的参数精度和具有很快的收敛速度。最小二乘迭代辨识的基本思想是:采用交互估计理论和递阶辨识原理,在每步迭代计算中,参数估计依赖于噪声估计,反过来噪声估计通过前一次迭代的参数估计计算,二者执行了一个递阶计算过程。最后用仿真例子验证了提出的算法。 展开更多

关键词 递推辨识 迭代辨识 参数估计 最小二乘 输出误差模型 受控自回归滑动平均模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于集合经验模式分解的ARIMA行业售电量预测模型 被引量：21

12

作者 林女贵 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2019年第2期128-133,共6页

售电量的准确预测是电力市场课题研究的重要内容之一,目前已有许多模型用于售电量预测。在此背景下,考虑售电量时间序列的非线性、波动性和周期性,提出基于集合经验模式分解和自回归积分滑动算法的预测模型。该模型首先对售电量时间序... 售电量的准确预测是电力市场课题研究的重要内容之一,目前已有许多模型用于售电量预测。在此背景下,考虑售电量时间序列的非线性、波动性和周期性,提出基于集合经验模式分解和自回归积分滑动算法的预测模型。该模型首先对售电量时间序列进行集合经验模态分解,通过添加白噪声得到不同时间尺度分布的售电量时间序列,分解后得到一系列相对平稳的本征模态函数和趋势项,然后利用自回归积分滑动算法对各平稳化本征模态函数和趋势项分别进行预测,得到各分量的预测结果,最后将分量预测结果叠加得到最终的售电量预测值。基于历史统计售电量数据的预测结果分析表明,基于集合经验模式分解的 ARIMA模型具有良好的预测精度。 展开更多

关键词 售电量预测 集合经验模式分解 自回归积分滑动平均模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型 被引量：2

13

作者 赵国生 邵子豪 +1 位作者 王健 任孟其 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期558-565,共8页

可生存系统安全态势的形势日趋严峻,增强生存性的前提是识别出目标系统的生存态势,该文构建了一种基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型。首先,对生存态势数据采用Ward增强聚类法实现不同服务等级生存簇的分类和识别;其次,使用自回... 可生存系统安全态势的形势日趋严峻,增强生存性的前提是识别出目标系统的生存态势,该文构建了一种基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型。首先,对生存态势数据采用Ward增强聚类法实现不同服务等级生存簇的分类和识别;其次,使用自回归积分滑动平均(ARIMA)模型预测目标系统生存态势的未来趋势,并对预测结果进行了残差修正;最后,结合事前识别和事后预测实现了对可生存系统生存态势的感知。仿真实验表明,该模型具有良好识别效果和较高的预测准确度。 展开更多

关键词 自回归积分滑动平均模型 残差修正 生存簇 生存态势 Ward聚类

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于EEMD和ARIMA的海温预测模型研究 被引量：11

14

作者 张莹 谭艳春 +2 位作者 彭发定 廖杏杰 余昱昕 《海洋学研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期9-14,共6页

类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域... 类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。首先利用最适于分解自然信号的EEMD方法,将海温数据分解成多个确定频率的序列;再利用ARIMA分别对各个频率的序列进行预测,最后将各个序列的预测结果进行组合。该方法在丰富数据的支撑下,比以往直接使用海温数据所建立的预测模型精度更高,为更好地进行海温预测提供了新方法。 展开更多

关键词 集合经验模态分解 机器学习 自回归积分滑动平均模型 海表温度

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于离散灰色预测模型与人工神经网络混合智能模型的时尚销售预测 被引量：10

15

作者 刘卫校 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期3378-3384,共7页

时尚销售预测对零售领域十分重要,准确的销售情况预测有助于大幅度提高最终时尚销售利润。针对目前时尚销售预测数据量有限并且数据波动大导致难以进行准确预测的问题,提出了一种结合人工神经网络(ANN)算法和离散灰色预测模型(DGM(1,1)... 时尚销售预测对零售领域十分重要,准确的销售情况预测有助于大幅度提高最终时尚销售利润。针对目前时尚销售预测数据量有限并且数据波动大导致难以进行准确预测的问题,提出了一种结合人工神经网络(ANN)算法和离散灰色预测模型(DGM(1,1))算法的混合智能预测算法。该算法通过关联度分析得到关联度大的影响变量,在利用DGM(1,1)+ANN预测之后,引入二次残差的思想,将实际销售数据与DGM(1,1)+ANN预测结果的残差加入影响变量利用ANN进行第二次残差预测。最后通过真实的时尚销售数据验证算法预测的可行性及准确性。实验结果表明,该算法在时尚销售数据的预测中,预测平均绝对百分误差(MAPE)在25%左右,预测性能优于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、扩展极限学习机(EELM)、DGM(1,1)、DGM(1,1)+ANN算法,相较于以上几种算法平均预测精度大约提高8个百分点。所提混合智能算法可用于时尚销售即时预测,且能够大幅度提高销售的效益。 展开更多

关键词 时尚销售预测 神经网络算法 离散灰色模型 关联度分析 自回归积分滑动平均模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

高空作业平台广义预测自适应控制及联合仿真 被引量：1

16

作者 李帅 魏建华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第10期3830-3832,共3页

为减少工程车辆控制系统开发周期和成本,以某型54m高空作业平台电液比例调平系统为研究对象,利用ADAMS软件建立作业机构多体动力学模型;采用AMESim软件建立电液比例调平系统模型;通过MAT-LAB/Simulink设计,采用改进的广义预测自适应控... 为减少工程车辆控制系统开发周期和成本,以某型54m高空作业平台电液比例调平系统为研究对象,利用ADAMS软件建立作业机构多体动力学模型;采用AMESim软件建立电液比例调平系统模型;通过MAT-LAB/Simulink设计,采用改进的广义预测自适应控制的闭环控制器;以AMESim作为主仿真环境,通过软件接口将多体动力学模型和控制系统模型集成到AMESim中进行联合仿真。仿真结果表明,闭环控制器较常规PID控制器具有良好的动态特性,对模型失配和负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性,同时也证明了联合仿真的有效性。 展开更多

关键词 高空作业平台 广义预测自适应控制 受控自回归滑动平均模型 联合仿真

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于FARIMA模型的智能变电站通信流量异常分析 被引量：38

17

作者 郝唯杰 杨强 李炜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期158-167,共10页

随着输变电设备自动化、变电站智能化建设的快速发展,电网信息安全隐患日益凸显。精确可靠的变电站通信网络流量模型建模和异常检测方法已成为预防网络安全问题和识别网络攻击的重要手段。文中在对变电站站控层网络流量行为特性进行分... 随着输变电设备自动化、变电站智能化建设的快速发展,电网信息安全隐患日益凸显。精确可靠的变电站通信网络流量模型建模和异常检测方法已成为预防网络安全问题和识别网络攻击的重要手段。文中在对变电站站控层网络流量行为特性进行分析的基础上,采用分形自回归积分滑动平均(FARIMA)模型对网络流量构建了阈值模型。针对变电站典型的网络攻击模式和流量异常特征,基于运行状态评估算法对某实际变电站站控层流量数据进行分析,并计算典型网络异常概率,从而实现了变电站在网络攻击情形下的安全态势评价。 展开更多

关键词 IEC 61850 分形自回归积分滑动平均模型 智能变电站 通信流量 回归模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于数据分解的上海港集装箱吞吐量预测模型 被引量：11

18

作者 冯宏祥 GRIFOLL Manel +1 位作者 AGUSTI Martinmallofre 郑彭军 《中国航海》 CSCD 北大核心 2019年第2期132-138,共7页

根据“分而治之”的框架,分别运用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法和季节性自回归积分滑动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA)算法,将月度集装箱吞吐量时间系列数据分解为不同特征... 根据“分而治之”的框架,分别运用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法和季节性自回归积分滑动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA)算法,将月度集装箱吞吐量时间系列数据分解为不同特征的分量,用支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)模型分别对各分量进行预测,EMD-SVR模型和SARIMA-SVR模型预测结果的平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Errors, MAPE)分别为 5.18%和7.26%,与港口实际吞吐量均较为一致,优于SVR模型的8.55%、自回归积分滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA)模型的11.8%和灰色系统(Grey Model, GM(1,1))模型的10.1%,验证数据分解方法在上海港集装箱月度吞吐量预测中的可行性,支持间接性预测模型精度高于直接模型的观点。 展开更多

关键词 经验模式分解 支持向量回归 自回归积分滑动平均模型 灰色预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

广义预测自适应控制的双重控制算法 被引量：1

19

作者 高龙 杨慧中 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第34期223-225,230,共4页

提出了一种基于双重控制思想的广义预测自适应控制算法,该算法在模型辨识和控制的过程中,采用谨慎控制和探测控制相结合的双重控制,充分考虑估计参数的误差,在使系统状态最优地沿预定轨线运动的同时最大限度的积累被估计参数的信息,以... 提出了一种基于双重控制思想的广义预测自适应控制算法,该算法在模型辨识和控制的过程中,采用谨慎控制和探测控制相结合的双重控制,充分考虑估计参数的误差,在使系统状态最优地沿预定轨线运动的同时最大限度的积累被估计参数的信息,以便最快地降低系统的不确定性。仿真结果表明,该控制算法比普通的广义预测自适应控制具有更好的控制品质。 展开更多

关键词 广义预测自适应控制 双重控制 受控自回归滑动平均模型 参数估计

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于ARIMA模型的固原月降水量预测 被引量：1

20

作者 范小明 杨长军 +1 位作者 李淑珍 张成军 《安徽农业科学》 CAS 2013年第1期204-205,224,共3页

采用ARIMA模型来拟合1957～2013年5～10月的月降水量并给出预测值。结果表明,ARIMA(0,2,1)能较好地拟合5～10月的月降水量数据,准确率较目前业务使用的阴阳历方法有所提高,可作为月预报的依据。

关键词 自回归积分滑动平均(ARIMA)模型 月降水量 预测 固原

在线阅读 下载PDF 职称材料