基于多时空尺度特性的风电场物理-数据融合动态等值建模 被引量：1

1

作者 黄师禹 朱林 +2 位作者 胡永浩 陈乐柯 管霖 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第1期150-160,共11页

文中提出了一种风电场动态等值建模方法。核心思路是将风电场对象的物理特征分析与数据分析进行有效融合,构建出反映风电场暂态特性的数据特征,并针对风电暂态波动多变特征提出基于形状的距离的分群聚类算法,从而实现场站内具有相似动... 文中提出了一种风电场动态等值建模方法。核心思路是将风电场对象的物理特征分析与数据分析进行有效融合,构建出反映风电场暂态特性的数据特征,并针对风电暂态波动多变特征提出基于形状的距离的分群聚类算法,从而实现场站内具有相似动态风电机组的分群等值。首先,围绕风电场多时空尺度特征展开物理特性分析,提出反映风电场站动态特性的核心因素集合;其次,针对核心因素多且存在相关性这一问题,采用降噪自编码器算法来对核心因素集合进行降维,去除冗余信息后构建数据特征;然后,引入基于形状的距离度量的聚类算法,实现风电场发电单元分群;最后,以某风电场为例,在PSCAD/EMTDC平台仿真验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 等值建模 风电场 多时空尺度 降噪自编码器 分群聚类 物理-数据融合模型

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基于Matlab的时间序列分析和动态数据建模 被引量：15

2

作者 董言治 刘松涛 +2 位作者 尉志苹 沈同圣 周晓东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第12期170-172,共3页

介绍了Matab语言的特点，结合火控精度测定数据实例着重讨论了其在时间分析和动态数据建模方面的优越性以及应用。在实际工作中使用Matlab可以大大提高试验的效率。

关键词 MATLAB 时间序列 动态数据建模

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捷联惯组历次测试数据时间序列建模与预报 被引量：6

3

作者 徐军辉 肖正林 钱培贤 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2005年第S5期620-623,共4页

提出了捷联惯组历次测试数据时间序列分析法。针对惯组历次测试数据少,小样本建模困难的问题,提出了通过二次修正插值的方法,构建惯组历次测试数据建模分析所需的时间序列。为解决惯组历次测试数据小样本建模问题提供一种可行的途径。... 提出了捷联惯组历次测试数据时间序列分析法。针对惯组历次测试数据少,小样本建模困难的问题,提出了通过二次修正插值的方法,构建惯组历次测试数据建模分析所需的时间序列。为解决惯组历次测试数据小样本建模问题提供一种可行的途径。最后通过时间序列预报,预测惯组误差系数的变化趋势,为使用、分析、挑选惯组提供了理论依据。 展开更多

关键词 捷联惯组 历次测试数据 时间序列 小样本建模

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动态数据系统的时间序列建模策略 被引量：2

4

作者 尹光志 钟焘 李德泉 《重庆大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期558-562,共5页

传统的基于相关性分析方法进行建模的局限性和"危险性"主要表现在:估计的样本自相关是非常坏的估计,经常会有大的方差,彼此之间是高度相关的,可能给出原来序列结构一个完全失真的图像,不能较准确和全面地反映系统特性。提出... 传统的基于相关性分析方法进行建模的局限性和"危险性"主要表现在:估计的样本自相关是非常坏的估计,经常会有大的方差,彼此之间是高度相关的,可能给出原来序列结构一个完全失真的图像,不能较准确和全面地反映系统特性。提出了基于动态数据系统的时间序列建模方法,将时间序列看作是随机系统对不相关的或相互独立的"白噪声"输入响应的一种实现方式。对平稳时间序列,以自回归滑动平均模型为基本模型,并以额值为1递增拟合,用F检验判断拟合的改善程度,最后用残差分析判断模型的适用性。对非平稳序列,需先分离出确定性趋势,对剩余平稳随机部分建模分析。用该方法对隧道位移监测数据建模分析,预测与实测吻合较好,表明该方法具有适用性好、精度高且便于编制程序实现等优点。 展开更多

关键词 时间序列 动态数据系统 建模策略 最小二乘估计 线性回归

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基于多因素特征工程建模的电力负荷预测方法

5

作者 刘硕 丁宇昂 赵梓焱 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期309-316,共8页

【目的】准确的电力负荷预测是电力系统实现顺利运行和有效管理的关键,可使电力公司有效调度发电设备,从而提高电力系统的运行效率和经济效益。然而,电力负荷数据受多种外部因素影响,同时具有显著的时间依赖性,导致其难以精准预测。为此... 【目的】准确的电力负荷预测是电力系统实现顺利运行和有效管理的关键,可使电力公司有效调度发电设备,从而提高电力系统的运行效率和经济效益。然而,电力负荷数据受多种外部因素影响,同时具有显著的时间依赖性,导致其难以精准预测。为此,提出一种融合多因素建模与时间序列分析的电力负荷预测模型,通过兼顾多因素复杂影响分析与电力负荷时间依赖性特征,实现电力负荷的精准预测。【方法】为了突破多因素分析方法与时间序列预测建模方法各自的局限性,基于深度学习与多因素分析方法,提出了一种结合长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与贝叶斯优化算法的改进电力负荷预测模型。首先,构建了一个全面的多因素特征池,包括电力负荷的历史时序特征和多种外部因素特征,以充分捕捉电力负荷数据与多种影响因素间的复杂关系。其次,采用LSTM网络作为核心模型,利用其独特的门控机制与记忆单元,捕捉电力负荷数据的时间依赖性和多因素之间的复杂关联。引入贝叶斯优化算法对LSTM模型的超参数进行调优,以高斯过程作为代理模型,充分利用先验信息,提升模型训练效率和预测性能。【结果】利用5个实际变压器数据集对模型进行了训练和测试,并通过多种评价指标验证了模型的有效性。基于多因素特征工程建模的电力负荷预测方法在5个不同变压器数据集上的预测性能均显著优于利用单一因素预测的模型,进一步突出了多因素特征池的有效性。LSTM模型的最大决定系数为0.9207,最小均方误差为0.042,最小平均绝对误差为0.024,表明其在复杂电力负荷预测任务中具有优越性能。【结论】融合多因素建模与时间序列分析的电力负荷预测模型充分考虑了外部因素的复杂性和电力负荷数据的时间依赖性特征,创新性地引入了一个全面的特征池参与LSTM模型的训练和测试。结合多因素特征池建模的LSTM网络具有较高的预测精度和鲁棒性,为电力负荷预测提供了新的技术思路,对智能电网的规划和调度具有重要的参考价值,并为进一步发展精准负荷预测技术奠定了基础。 展开更多

关键词 电力负荷预测 LSTM网络 贝叶斯优化 多因素分析 时间序列预测 特征工程 数据驱动建模 深度学习

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过程工业大数据建模研究展望 被引量：94

6

作者 刘强 秦泗钊 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期161-171,共11页

人们对大数据的认识已从"3Vs"(Volume—大容量;Variety—多样性;Velocity—处理实时性)、"4Vs"("3Vs"与Value—价值)、到现今的"5Vs"("4Vs"与Veracity—真实性).在此背景下,首先分... 人们对大数据的认识已从"3Vs"(Volume—大容量;Variety—多样性;Velocity—处理实时性)、"4Vs"("3Vs"与Value—价值)、到现今的"5Vs"("4Vs"与Veracity—真实性).在此背景下,首先分析过程工业大数据的"5Vs"特性;接下来,综述现有数据建模方法,并结合过程工业大数据特有性质(包括:多层面不规则采样性、多时空时间序列性、不真实数据混杂性)论述现有数据建模方法应用于工业大数据建模时的局限;最后,探讨过程工业大数据建模有待研究的问题,包括:1)多层面不规则采样数据的潜结构建模;2)用于事件发现、决策和因果分析的多时空时间序列数据建模;3)含有不真实数据的鲁棒建模;4)支持实时建模的大容量数据计算架构与方法. 展开更多

关键词 过程工业大数据 多层面数据潜结构建模 多时空时间序列数据建模 大数据计算架构

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一种动态数据的新建模法及其预报应用 被引量：17

7

作者 贾晓静 曹鸿兴 封国林 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2002年第1期96-101,共6页

文章提出了一种新的动态数据建模法 ,利用观测的数据序列 ,先用双向差分原理反导出一个非线性常微分方程。以此作为微分动力核 ,然后运用自忆性原理建立预报模式 ,我们称之为数据机理自记忆模式 (Data basedMechanismSelf memoryModel) ... 文章提出了一种新的动态数据建模法 ,利用观测的数据序列 ,先用双向差分原理反导出一个非线性常微分方程。以此作为微分动力核 ,然后运用自忆性原理建立预报模式 ,我们称之为数据机理自记忆模式 (Data basedMechanismSelf memoryModel) ,简称为数忆模式 ,缩写为DAMSM。多个实例计算表明 ,数忆模式的预报准确率是比较令人满意的 。 展开更多

关键词 自记忆 时间序列 年际预报 汛期 降水 建模法 动态数据分析

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基于时间序列模型的机载火控系统精度检测 被引量：7

8

作者 董言治 娄树理 +2 位作者 沈同圣 尉志苹 周晓东 《电光与控制》 2003年第1期32-35,共4页

根据机载火控系统和雷达观测的数据 ,利用时间序列及模型的有关理论 ,用MATLAB进行了仿真和火控精度测定。

关键词 时间序列模型 机载火控系统 精度检测 动态数据建模

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运用改进系统建模法对南海气象数据的建模研究 被引量：1

9

作者 董言治 周晓东 +1 位作者 沈同圣 陈永刚 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2004年第4期426-432,共7页

在系统建模理论的基础上,运用改进的动态数据建模方法,对南海气象数据中的温度进行建模并验证了模型的适用性。根据模型推导出格林函数、逆函数和自协方差函数等,并讨论了南海气象数据中温度模型的稳定性、可逆性和合理性。对系统的频... 在系统建模理论的基础上,运用改进的动态数据建模方法,对南海气象数据中的温度进行建模并验证了模型的适用性。根据模型推导出格林函数、逆函数和自协方差函数等,并讨论了南海气象数据中温度模型的稳定性、可逆性和合理性。对系统的频率特性和谱函数进行分析讨论,并给出建模过程中的一些图像。根据模型的适用性检验发现,对所研究的气象数据而言,ARMA(4,3)模型是最合适的,具有平稳可逆性。所有的建模和分析过程在MATLAB上实现。实验结果表明这种建模方案简便易行,能够快速准确地确定系统的合理模型。 展开更多

关键词 时间序列 系统建模法 ARMA模型 气象数据

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基于多维建模的滑坡监测数据挖掘 被引量：2

10

作者 朱传华 胡光道 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2010年第4期121-124,共4页

安全监测是研究和防治滑坡的重要手段之一,而位移监测又是滑坡监测中一种最常用的监测手段。滑坡位移监测数据的分析一般基于平面文件进行,而本研究则基于数据仓库的概念,深入分析滑坡位移监测时间序列数据,使用建模工具Power Designer... 安全监测是研究和防治滑坡的重要手段之一,而位移监测又是滑坡监测中一种最常用的监测手段。滑坡位移监测数据的分析一般基于平面文件进行,而本研究则基于数据仓库的概念,深入分析滑坡位移监测时间序列数据,使用建模工具Power Designer建立了滑坡位移监测多维模型,在多维数据集的基础上进行数据挖掘分析。以长江三峡库区白水河滑坡位移监测数据为例,设计了滑坡监测数据多维数据集的维、概念层次和度量等,并在SQL Server 2005 Analysis Services软件中使用Microsoft时序算法实现数据挖掘,对滑坡位移进行预测分析,得到的预测数据与实测数据误差很小,表明Microsoft时序算法可用于滑坡监测数据的短期预测。 展开更多

关键词 时间序列 滑坡监测 数据仓库 多维建模 数据挖掘

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小样本时间序列的数据处理 被引量：3

11

作者 任劲涛 朱家海 邵玉梅 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2005年第3期71-73,共3页

针对工程实践中经常出现的测试数据样本容量小、测试时间间隔不等等问题,提出了一种基于插值法的小样本时序数据处理方法,基于此方法对某型启动箱的延时参数拟合了ARMA(n,m)模型,并进行了预测,结果表明:本方法对起动箱测试参数分析结论... 针对工程实践中经常出现的测试数据样本容量小、测试时间间隔不等等问题,提出了一种基于插值法的小样本时序数据处理方法,基于此方法对某型启动箱的延时参数拟合了ARMA(n,m)模型,并进行了预测,结果表明:本方法对起动箱测试参数分析结论与实际情况吻合,效果良好。 展开更多

关键词 小样本 时间序列 数据处理 插值 建模

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光纤陀螺零偏稳定性的数据建模方法研究 被引量：16

12

作者 柳贵福 邢艳丽 张树侠 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2001年第3期48-52,共5页

光纤陀螺零偏稳定性是非系统性的随机变化漂移率 ,在惯性系统中不能用简单的方法加以补偿 ,因而其成为衡量光纤陀螺精度的重要指标。但通过时间序列分析中的数据建模方法可对光纤陀螺的零漂测试数据建立零偏稳定性数学模型。这样 ,在由... 光纤陀螺零偏稳定性是非系统性的随机变化漂移率 ,在惯性系统中不能用简单的方法加以补偿 ,因而其成为衡量光纤陀螺精度的重要指标。但通过时间序列分析中的数据建模方法可对光纤陀螺的零漂测试数据建立零偏稳定性数学模型。这样 ,在由光纤陀螺构成的惯性系统中利用卡尔曼滤波方法可使光纤陀螺零稳定性对系统精度的影响降至最低限度。文中还对建模过程作了较详细的阐述。 展开更多

关键词 时间序列分析 零偏稳定性 光纤陀螺 数据建模 随机变化漂移率 补偿 卡尔曼滤波 惯性系统

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中国人均GDP(1952-2002)时间序列分析 被引量：28

13

作者 刘颖 张智慧 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2005年第02X期61-62,共2页

时间序列是按照时间顺序取得的一系列数据。大多数的经济时间序列存在惯性,或者说是迟缓性,通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值和过去值对未来值进行预测。分析时间序列的方法有很多,本文主要讨论用伯克斯-詹金斯(Box-Jenkins... 时间序列是按照时间顺序取得的一系列数据。大多数的经济时间序列存在惯性,或者说是迟缓性,通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值和过去值对未来值进行预测。分析时间序列的方法有很多,本文主要讨论用伯克斯-詹金斯(Box-Jenkins)模型对中国人均国内生产总值时间序列进行建模和短期预测。 展开更多

关键词 经济时间序列 人均GDP 人均国内生产总值 迟缓 时间序列分析 分析时间 预测 列数据 建模 模型

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融合注意力机制的时间卷积知识追踪模型 被引量：9

14

作者 邵小萌 张猛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期343-348,共6页

针对基于循环神经网络(RNN)的深度知识追踪模型存在的可解释性不足和长序列依赖问题,提出一种融合注意力机制的时间卷积知识追踪(ATCKT)模型。首先,在训练阶段学习学生历史交互的嵌入表示;然后,使用基于题目的注意力机制学习特定权重矩... 针对基于循环神经网络(RNN)的深度知识追踪模型存在的可解释性不足和长序列依赖问题,提出一种融合注意力机制的时间卷积知识追踪(ATCKT)模型。首先,在训练阶段学习学生历史交互的嵌入表示;然后,使用基于题目的注意力机制学习特定权重矩阵,从而识别并强化学生的历史交互对每一时刻知识状态不同程度的影响;最后,使用时间卷积网络(TCN)提取学生动态变化的知识状态,在这个过程中利用扩张卷积和深层神经网络扩大序列学习范围,缓解长序列依赖问题。将ATCKT模型与深度知识追踪(DKT)、卷积知识追踪(CKT)等四种模型在ASSISTments2009、ASSISTments2015、Statics2011和Synthetic-5这4个数据集上进行对比实验,实验结果显示,所提模型的曲线下面积(AUC)和准确率(ACC)均有显著提升,尤其在ASSISTments2015数据集上表现最佳,分别提升了6.83~20.14个百分点和7.52~11.22个百分点,并且该模型的训练时间与DKT模型相比减少了26%。可见,所提模型可以更准确地捕捉学生的知识状态,更高效地预测学生未来的表现。 展开更多

关键词 知识追踪 时间卷积网络 注意力机制 序列建模 教育数据挖掘

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用于飞行动作评估的飞参数据预处理方法 被引量：10

15

作者 周胜明 赵育良 +1 位作者 张玉叶 王淑娟 《兵工自动化》 2015年第5期22-25,共4页

为了预处理得到正确反映飞机飞行状态的飞行参数记录数据,介绍一种有效的用于飞行动作评估的飞参数据预处理方法。利用主成分分析相关性分析法提取与飞行动作最相关的几个参数数据,将各飞行参数的相关性融入多维自回归数据的预测估计过... 为了预处理得到正确反映飞机飞行状态的飞行参数记录数据,介绍一种有效的用于飞行动作评估的飞参数据预处理方法。利用主成分分析相关性分析法提取与飞行动作最相关的几个参数数据,将各飞行参数的相关性融入多维自回归数据的预测估计过程,并对某型飞机的部分飞行参数数据进行实验分析,利用多维时间序列建模对其中5个参数的缺失数据进行一步预报得到估计值,与真实值进行比较得到的相对误差值都比较小(平均值0.03),该结果表明:该方法能得到正确反映和重现飞机飞行动作的时间序列数据,可推广到任意一种多元时间序列来表示目标状态的情况。 展开更多

关键词 飞行动作 飞行参数数据 主成分分析 多维时间序列建模

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基于油液光谱LSSVR-AR模型的发动机故障预测 被引量：4

16

作者 徐超 张培林 +2 位作者 任国全 李兵 吴定海 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期160-164,共5页

针对传统油液光谱数据预测模型精度有限的不足,提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)与AR模型相结合的非平稳时间序列建模方法(LSSVR-AR),并应用于某型履带车辆发动机油液光谱数据及故障的预测。首先对非平稳时间序列进行最小二... 针对传统油液光谱数据预测模型精度有限的不足,提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)与AR模型相结合的非平稳时间序列建模方法(LSSVR-AR),并应用于某型履带车辆发动机油液光谱数据及故障的预测。首先对非平稳时间序列进行最小二乘支持向量回归,得到非平稳时间序列的趋势项及剔除趋势项后的随机项;然后对随机项建立AR模型并与趋势项的LSSVR模型组合,得到非平稳时间序列模型;最后用所建模型对油液光谱数据及发动机故障进行预测。用所提建模方法对Fe、Cu、Pb、Si光谱数据预测的平均绝对百分比误差分别为1.987%、2.889%、2.343%、6.860%,明显低于其他模型。实例证明,所提模型能对发动机故障进行准确预测。 展开更多

关键词 最小二乘支持向量回归 AR模型 非平稳时间序列建模 油液光谱数据预测 故障预测

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基于时序数据挖掘的期货分析与预测 被引量：2

17

作者 胡怀谨 刘斌 《华南热带农业大学学报》 2007年第3期48-51,共4页

简述期货预测的发展过程,概述基于时间序列分析与挖掘的相关理论和量化模型,指出期货预测建模理论的发展趋势和模型实践的方向。

关键词 数据挖掘 期货预测 时间序列分析与建模

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浙江省绿头鸭分布与迁徙规律 被引量：1

18

作者 刘志立 方陆明 宁学芳 《浙江林业科技》 北大核心 2016年第4期24-28,共5页

选取浙江省2009-2014年56个监测站的绿头鸭(Anas platyrhynchos)监测数据,对其数量分布和活动规律进行分析。结果表明,绿头鸭主要在临安、三门、亚林所监测站周边区域越冬,在不同监测站迁徙时间有所不同。在浙江省内越冬期为10月8日至翌... 选取浙江省2009-2014年56个监测站的绿头鸭(Anas platyrhynchos)监测数据,对其数量分布和活动规律进行分析。结果表明,绿头鸭主要在临安、三门、亚林所监测站周边区域越冬,在不同监测站迁徙时间有所不同。在浙江省内越冬期为10月8日至翌年6月23日。春季在浙江省从南到北迁徙时间为3月27日至5月22日,秋季从北向南迁徙时间为10月8日至11月18日。通过数据挖掘,建立了临安监测站绿头鸭数量变化预测模型。 展开更多

关键词 绿头鸭 迁徙规律 数据挖掘 时间序列建模

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我国“七五”期间煤炭产量预测

19

作者 盛迪 《预测》 1988年第5期52-53,15,共3页

一、预测模型的建立灰色系统预测理论的实质在于对已有的一组时间数据序列灰色量进行某种处理,并以某一数学模型模拟这一组时间序列,得到一个初等模型,即预测模型。建立煤炭产量灰色预测模型的过程可分为三个步骤。

关键词 灰色预测模型 时间序列 数据序列 预测值 建模 模型精度 中间信息 产量预测 预测结果 误差

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