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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: 1; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

干旱研究中的均值生成函数模型被引量：4: 2; 作者张学成王志毅《水文》 CSCD 北大核心 1998年第2期37-40,共4页; 干旱规律研究是水旱灾害对策研究的一个重要内容。较好地模拟历史上干旱发生及其演变规律，对于客观预测未来干旱发生情况和有关部门作出准确相应的决策具有十分重要的意义。本文以分析一维时间序列为基础，介绍了均值生成函数这一概念... 展开更多; 关键词均值生成函数正交化筛选干旱指标模拟; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊理论和逆推算法改进均值生成函数的短期风速预测研究被引量：10: 3; 作者王为国窦震海 +2 位作者刘小煜刘伟申晋《电测与仪表》北大核心 2018年第13期19-24,共6页; 准确预测风速对包含风电场的电力系统运行至关重要。为提高短期风速预测模型的精度、实用性,针对风速时间序列既有随机波动性又有趋势性的特点,文中提出了一种基于模糊理论和逆推算法改进均值生成函数的短期风速预测方法。首先利用模糊... 展开更多; 关键词短期风速预测模糊理论逆推算法均值生成函数最优子集回归; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于均生函数-最优子集回归模型的短期电力负荷预测方法被引量：6: 4; 作者窦震海杨仁刚焦娇《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第14期178-184,共7页; 为进一步提高电力负荷预测的精度和运算速度,针对短期负荷预测样本数据既有趋势性又有波动性的特点,采用均生函数-最优子集回归(mean generating function-optimal subset regression,MGF-OSR)建立预测模型。相对于均生函数主成分回归(m... 展开更多; 关键词电力系统负荷数学模型短期负荷预测均值生成函数最优子集回归; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SSA-MGF的BP神经网络多步预测模型被引量：6: 5; 作者李永华金龙 +2 位作者缪启龙刘德高阳华《南京气象学院学报》 CSCD 北大核心 2005年第4期549-555,共7页; 采用奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)方法对标准化样本序列进行准周期信号分量重建,将重建序列构造均值生成函数(Mean Generating Function,MGF)延拓矩阵作为输入因子,原样本序列作为输出因子,构建BP神经网络多步预测模型... 展开更多; 关键词奇异谱分析均值生成函数 BP神经网络预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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: 1; 作者杨昕张仁健; 机构 LAPC中国科学院大气物理研究所; 出处《气象学报》 CSCD 北大核心 1998年第4期493-499,共7页; 文摘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。; 关键词均值生成函数回归分析数学模型天气预报; Keywords Mean generating function, Regression analysis, Mathematical model.; 分类号 P456 [天文地球—大气科学及气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名干旱研究中的均值生成函数模型被引量：4: 2; 作者张学成王志毅; 机构黄河水文水资源研究所水利部水文司; 出处《水文》 CSCD 北大核心 1998年第2期37-40,共4页; 文摘干旱规律研究是水旱灾害对策研究的一个重要内容。较好地模拟历史上干旱发生及其演变规律，对于客观预测未来干旱发生情况和有关部门作出准确相应的决策具有十分重要的意义。本文以分析一维时间序列为基础，介绍了均值生成函数这一概念，提出了应用正交化筛选建立模型的思路，并且经数学推导建立了均值生成函数模型。最后将模型应用于山西省榆林地区、陕西省关中地区的月农业干旱指标序列的模拟与预测。研究结果表明，均值生成函数模型能够较好地模拟干旱发生规律，并能较好地预测旱涝趋势。; 关键词均值生成函数正交化筛选干旱指标模拟; 分类号 P426.616 [天文地球—大气科学及气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊理论和逆推算法改进均值生成函数的短期风速预测研究被引量：10: 3; 作者王为国窦震海刘小煜刘伟申晋; 机构山东理工大学电气与电子工程学院青岛理工大学琴岛学院; 出处《电测与仪表》北大核心 2018年第13期19-24,共6页; 基金国家重点研发计划项目(2017YFB0902800) 山东省自然科学基金项目(ZR2016EEQ21) 山东省研究生教育创新计划项目(SDYY16037); 文摘准确预测风速对包含风电场的电力系统运行至关重要。为提高短期风速预测模型的精度、实用性,针对风速时间序列既有随机波动性又有趋势性的特点,文中提出了一种基于模糊理论和逆推算法改进均值生成函数的短期风速预测方法。首先利用模糊理论和逆推算法对均值生成函数进行了改进,推导出模糊均生函数,然后将其与最优子集回归模型相结合,建立短期风速预测模型。实例分析表明,与传统均值生成函数模型及经典的ARMA预测模型相比,所建新模型集合了均值生成函数和模糊理论以及逆推算法的优点,有效提高了短期风速的预测精度,具有良好的工程应用前景。; 关键词短期风速预测模糊理论逆推算法均值生成函数最优子集回归; Keywords short-term wind speed prediction fuzzy theory back-stepping algorithm mean generating function optimal subset regression; 分类号 TM614 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于均生函数-最优子集回归模型的短期电力负荷预测方法被引量：6: 4; 作者窦震海杨仁刚焦娇; 机构中国农业大学信息与电气工程学院山东理工大学电气与电子工程学院; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第14期178-184,共7页; 基金国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA050217); 文摘为进一步提高电力负荷预测的精度和运算速度,针对短期负荷预测样本数据既有趋势性又有波动性的特点,采用均生函数-最优子集回归(mean generating function-optimal subset regression,MGF-OSR)建立预测模型。相对于均生函数主成分回归(mean generating function-principal component analysis,MGF-PCA)模型,该方法引入了一阶、二阶差分序列对高频部分进行拟合,又建立累加生成序列拟合其趋势,通过均值生成函数(MGF)将上述所有序列构建出预测因子矩阵,采用双评分准则进行粗选,剔除评分较低的因子,其他预报因子经组合寻优后得到最优子集并以此建立预测模型。实例分析表明,该模型预测的平均相对误差可低至2.42%,明显优于主成分回归模型的预测精度。; 关键词电力系统负荷数学模型短期负荷预测均值生成函数最优子集回归; Keywords electric power systems, loads, mathematical models, shot-term load forecasting, mean generatingfunction（MGF）, optimal subset regression（OSR）; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SSA-MGF的BP神经网络多步预测模型被引量：6: 5; 作者李永华金龙缪启龙刘德高阳华; 机构重庆市城市气象工程技术研究中心广西气象减灾研究所南京信息工程大学资源环境与城乡规划系; 出处《南京气象学院学报》 CSCD 北大核心 2005年第4期549-555,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(40075021) 重庆市科技合作项目(2004-9770) 重庆市气象局科技计划项目(ZL200204); 文摘采用奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)方法对标准化样本序列进行准周期信号分量重建,将重建序列构造均值生成函数(Mean Generating Function,MGF)延拓矩阵作为输入因子,原样本序列作为输出因子,构建BP神经网络多步预测模型。通过实际建模并与逐步回归等方法进行对比预测试验,结果表明,基于SSA-MGF的BP神经网络多步预测模型预测效果优于其他3种模型,说明SSA的去噪及BP神经网络预报模型对于提高预测准确率是相对有效的,是一种具有较高应用价值的多步预测方法。; 关键词奇异谱分析均值生成函数 BP神经网络预测; Keywords Singular Spectrum Analysis （ SSA ） Mean Generating Function （MGF） BP neural network prediction; 分类号 P456 [天文地球—大气科学及气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	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	杨昕张仁健	《气象学报》 CSCD 北大核心	1998	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	干旱研究中的均值生成函数模型	张学成王志毅	《水文》 CSCD 北大核心	1998	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于模糊理论和逆推算法改进均值生成函数的短期风速预测研究	王为国窦震海刘小煜刘伟申晋	《电测与仪表》北大核心	2018	10	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于均生函数-最优子集回归模型的短期电力负荷预测方法	窦震海杨仁刚焦娇	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于SSA-MGF的BP神经网络多步预测模型	李永华金龙缪启龙刘德高阳华	《南京气象学院学报》 CSCD 北大核心	2005	6	在线阅读下载PDF 职称材料