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基于SARIMA-SVM模型的季节性PM_(2.5)浓度预测被引量：1: 1; 作者宋英华徐亚安张远进《计算机工程》北大核心 2025年第1期51-59,共9页; 空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARI... 展开更多; 关键词季节性差分自回归滑动平均支持向量机融合模型 PM_(2.5)浓度季节性预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于时间序列季节分类模型的轨道交通客流短期预测被引量：17: 2; 作者唐继强钟鑫伟 +1 位作者刘健李天瑞《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期31-38,60,共9页; 轨道交通客流的分析中,数据季节性特征对客流预测的有效性存在显著影响。通过分析轨道交通客流曲线,发现轨道交通客流呈现出季节性特征;针对这种特征,提出基于季节分类模型的轨道交通客流预测方法。根据客流季节特征建立季节分类模板和... 展开更多; 关键词交通工程客流短期预测季节分类模型时间序列乘法季节自回归差分滑动平均模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

综合岭回归和SARIMA方法在桥梁健康监测数据分析中的应用被引量：9: 3; 作者谌桢文常军《科学技术与工程》北大核心 2023年第20期8846-8853,共8页; 桥梁健康监测系统的实测数据普遍存在缺失问题,为了保证桥梁监测数据的完整性,更好地预测桥梁未来的健康状况,提出了一种具有样本内和样本外预测能力的组合模型。样本外预测可以基于现在数据预测未来的桥梁健康状态,样本内回归用于填补... 展开更多; 关键词大数据缺失数据填补数据预测岭回归(RR) 季节性差分自回归滑动平均(SARIMA); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混合模型的国际原油价格预测研究被引量：12: 4; 作者张金良李德智谭忠富《北京理工大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2019年第1期59-64,共6页; 由于国际原油价格的剧烈波动,使得准确的原油价格预测极具挑战。为此,提出一种基于变分模态分解、季节性差分自回归滑动平均模型和果蝇优化最小二乘支持向量机的混合模型。利用变分模态分解方法将国际原油价格序列分解成一系列模态分量... 展开更多; 关键词原油价格预测变分模态分解季节性差分自回归滑动平均模型最小二乘支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于两步分解法和SARIMA的非饱和机场能耗预测被引量：5: 5; 作者陈静杰孟琦《计算机应用与软件》北大核心 2019年第4期46-50,78,共6页; 针对非饱和机场能耗时间序列的非线性和非平稳性特点,提出一种基于两步分解法和季节差分自回归滑动平均模型相结合的组合预测法。利用自适应噪声完整集成经验模态分解法和样本熵,将原始能耗时间序列分解为从高频至低频且复杂度不同的分... 展开更多; 关键词机场能耗预测自适应噪声完整集成经验模态分解样本熵变分模态分解季节差分自回归滑动平均模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于年均小时交通量的卡车荷载预测模型及其对桥梁疲劳损伤影响被引量：4: 6; 作者刘浪杨洪叶仲韬《重庆大学学报》 CSCD 北大核心 2021年第10期117-129,共13页; 车辆实测数据表明,车辆荷载存在明显递增趋势。利用中国安徽省某桥梁长期健康监测数据,定义年平均小时交通量(AAHT)来考虑交通量的周期性和季节性变化,并据此建立季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)模型对未来交通荷载进行预测。同时... 展开更多; 关键词年平均每小时交通量季节性差分自回归滑动平均模型车辆荷载预测疲劳损伤; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合延迟变换和张量分解的金融时序预测算法被引量：3: 7; 作者李大舟于锦涛 +2 位作者高巍陈思思朱风兰《计算机工程与设计》北大核心 2022年第5期1295-1303,共9页; 金融时序预测可以为从业人员提供行业变化趋势信息。采用多路延迟嵌入变换将时间序列转化为低秩块Hankel张量,利用Tucker分解将高阶张量投影到压缩核心张量中,对核心张量使用季节性差分自回归滑动平均算法实现对未来的预测。在4个公共... 展开更多; 关键词多维金融时序预测块Hankel张量季节性差分自回归滑动平均算法 Tucker分解多路延迟嵌入变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

居住环境宽带电磁辐射的分析与预测被引量：1: 8; 作者李若凡宋欣蔚 +1 位作者岳云涛计赛阁《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期476-484,共9页; 针对居住环境内电磁辐射在周期性规律中混有较多高频分量,导致传统时序建模方法和神经网络方法预测性能受限的问题,提出了一种小波分解与季节性差分自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型相结... 展开更多; 关键词居住环境电磁辐射混合预测方法小波分解季节性差分自回归滑动平均(SARIMA); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SARIMA-SVM模型的季节性PM_(2.5)浓度预测被引量：1: 1; 作者宋英华徐亚安张远进; 机构武汉理工大学安全科学与应急管理学院; 出处《计算机工程》北大核心 2025年第1期51-59,共9页; 基金湖北省自然科学基金(2021CFB017) 安全预警与应急联动技术湖北省协同创新中心开放课题(AY2023-1-3)。; 文摘空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARIMA-SVM)融合模型。该融合模型为串联型融合模型,将数据拆分为线性部分与非线性部分。SARIMA模型在差分自回归滑动平均(ARIMA)模型的基础上增加了季节性因素提取参数,能有效分析PM_(2.5)浓度数据的季节性规律变化趋势,较好地预测数据未来的线性变化趋势。结合SVM模型对预测数据的残差序列进行优化,利用滑动步长预测法确定残差序列的最优预测步长,通过网格搜索确定最优模型参数,实现对PM_(2.5)浓度数据的长期预测,同时提高整体预测精度。通过对武汉市近5年的PM_(2.5)浓度监测数据进行分析,结果表明该融合模型的预测准确率相较于单一模型有很大提升,在相同的实验环境下比单一的ARIMA、Auto ARIMA、SARIMA模型分别提升了99%、99%、98%,稳定性也更好,为PM_(2.5)浓度预测研究提供了新的思路。; 关键词季节性差分自回归滑动平均支持向量机融合模型 PM_(2.5)浓度季节性预测; Keywords Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average(SARIMA) Support Vector Machine(SVM) fusion model PM_(2.5)concentration seasonal prediction; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时间序列季节分类模型的轨道交通客流短期预测被引量：17: 2; 作者唐继强钟鑫伟刘健李天瑞; 机构重庆市轨道交通(集团)有限公司重庆理工大学计算机科学与工程学院西南交通大学信息科学与技术学院; 出处《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期31-38,60,共9页; 基金重庆市轨道交通(集团)有限公司博士后资助项目(2019-347-37)。; 文摘轨道交通客流的分析中,数据季节性特征对客流预测的有效性存在显著影响。通过分析轨道交通客流曲线,发现轨道交通客流呈现出季节性特征;针对这种特征,提出基于季节分类模型的轨道交通客流预测方法。根据客流季节特征建立季节分类模板和季节时间序列;采用乘法季节自回归差分滑动平均模型建立客流季节分类模型;使用季节分类模型预测对应类型日期的客流。实验表明:季节分类模型既能有效预测轨道交通客流,又能较好地避免预测误差波动性问题。; 关键词交通工程客流短期预测季节分类模型时间序列乘法季节自回归差分滑动平均模型; Keywords traffic engineering short term forecast of passenger flow seasonal classification model time series multiplicative seasonal autoregressive differential moving average model; 分类号 U121 [交通运输工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名综合岭回归和SARIMA方法在桥梁健康监测数据分析中的应用被引量：9: 3; 作者谌桢文常军; 机构苏州科技大学土木工程学院; 出处《科学技术与工程》北大核心 2023年第20期8846-8853,共8页; 基金国家自然科学基金青年科学基金(51908395) 江苏省研究生科研与实践创新计划(SJCX22_1569)。; 文摘桥梁健康监测系统的实测数据普遍存在缺失问题,为了保证桥梁监测数据的完整性,更好地预测桥梁未来的健康状况,提出了一种具有样本内和样本外预测能力的组合模型。样本外预测可以基于现在数据预测未来的桥梁健康状态,样本内回归用于填补传感器数据中的缺失值,确保桥梁监测数据的完整性。由于不同位置处相同类型传感器的相关性较强,首先利用岭回归(ridge regression,RR)解决共线性问题,建立各传感器数据之间的关联,并预测缺失数据。接着引入季节性差分自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)方法,利用其样本外预测能力并结合岭回归方法预测桥梁未来运行数据。最后,将该方法应用于实桥中,验证了其有效性,为传感器数据填补以及预测桥梁未来状态提供了有效的预测模型。; 关键词大数据缺失数据填补数据预测岭回归(RR) 季节性差分自回归滑动平均(SARIMA); Keywords big data missing data imputation data prediction ridge regression(RR) seasonal autoregressive integrated moving average(SARIMA); 分类号 U446 [建筑科学—桥梁与隧道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合模型的国际原油价格预测研究被引量：12: 4; 作者张金良李德智谭忠富; 机构华北电力大学经济与管理学院中国电力科学研究院有限公司用电与能效研究所; 出处《北京理工大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2019年第1期59-64,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(71774054) 国家电网公司科技项目资助(YDB17201600102) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2017MS081); 文摘由于国际原油价格的剧烈波动,使得准确的原油价格预测极具挑战。为此,提出一种基于变分模态分解、季节性差分自回归滑动平均模型和果蝇优化最小二乘支持向量机的混合模型。利用变分模态分解方法将国际原油价格序列分解成一系列模态分量;针对周期性和非线性特征分量,分别建立季节性差分自回归滑动平均模型和果蝇优化最小二乘支持向量机模型进行预测;将各分量的预测值求和作为最终的预测结果。实证研究结果表明:所提混合模型相较对比模型能够明显提高国际原油价格的预测精度。; 关键词原油价格预测变分模态分解季节性差分自回归滑动平均模型最小二乘支持向量机; Keywords crude oil price forecasting variational mode decomposition seasonal autoregressive integrated moving average model least squares support vector machine; 分类号 F224 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于两步分解法和SARIMA的非饱和机场能耗预测被引量：5: 5; 作者陈静杰孟琦; 机构中国民航大学电子信息与自动化学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2019年第4期46-50,78,共6页; 基金国家科技支撑计划项目(2012BAC20B0304) 中美绿色航线项目(GH201661279); 文摘针对非饱和机场能耗时间序列的非线性和非平稳性特点,提出一种基于两步分解法和季节差分自回归滑动平均模型相结合的组合预测法。利用自适应噪声完整集成经验模态分解法和样本熵,将原始能耗时间序列分解为从高频至低频且复杂度不同的分量。再利用变分模态分解法对高频复杂分量再次分解,得到一系列呈现弱非线性且相对平稳的子序列。采用季节差分自回归滑动平均(SARIMA)模型对各子序列进行建模预测,将各子序列预测结果叠加得机场能耗预测值。实验结果表明,该方法可以有效提高非饱和机场能耗的预测精度。; 关键词机场能耗预测自适应噪声完整集成经验模态分解样本熵变分模态分解季节差分自回归滑动平均模型; Keywords Energy consumption forecast for airport Complete integrated empirical mode decomposition with adaptive noise Sample entropy Variational mode decomposition SARIMA model; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于年均小时交通量的卡车荷载预测模型及其对桥梁疲劳损伤影响被引量：4: 6; 作者刘浪杨洪叶仲韬; 机构重庆交通大学省部共建山区桥梁及隧道工程国家重点实验室重庆交通大学土木工程学院中铁大桥科学研究院有限公司桥梁结构健康与安全国家重点实验室; 出处《重庆大学学报》 CSCD 北大核心 2021年第10期117-129,共13页; 基金国家自然科学基金资助项目(51708069) 重庆市基础研究与前沿探索项目(cstc2018jcyjA2535)。; 文摘车辆实测数据表明,车辆荷载存在明显递增趋势。利用中国安徽省某桥梁长期健康监测数据,定义年平均小时交通量(AAHT)来考虑交通量的周期性和季节性变化,并据此建立季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)模型对未来交通荷载进行预测。同时,基于实测卡车数据的关键参数统计结果,建立多种类型的卡车荷载模型,逐一加载到某T梁桥有限元模型上,研究卡车荷载的非平稳增长对结构疲劳损伤的影响。结果表明,基于AAHT的季节性差分自回归移动平均模型能够准确预测车辆荷载,且车辆的非平稳增长对桥梁疲劳损伤影响显著,考虑车辆荷载非平稳增长时桥梁的疲劳损伤度约为不考虑车辆非平稳增长时的1.7倍。; 关键词年平均每小时交通量季节性差分自回归滑动平均模型车辆荷载预测疲劳损伤; Keywords AAHT SARIMA model traffic load simulation fatigue damage; 分类号 U441 [建筑科学—桥梁与隧道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合延迟变换和张量分解的金融时序预测算法被引量：3: 7; 作者李大舟于锦涛高巍陈思思朱风兰; 机构沈阳化工大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2022年第5期1295-1303,共9页; 基金辽宁省教育厅科学技术研究基金项目(LJ2020033)。; 文摘金融时序预测可以为从业人员提供行业变化趋势信息。采用多路延迟嵌入变换将时间序列转化为低秩块Hankel张量,利用Tucker分解将高阶张量投影到压缩核心张量中,对核心张量使用季节性差分自回归滑动平均算法实现对未来的预测。在4个公共数据集上验证了该算法与经典的XGBoost、VAR、SARIMA等算法相比具有更好的计算精度和更少的计算成本。; 关键词多维金融时序预测块Hankel张量季节性差分自回归滑动平均算法 Tucker分解多路延迟嵌入变换; Keywords multidimensional financial timing prediction block Hankel tensor seasonal differential autoregressive sliding average algorithms Tucker decomposition multi-way delay embedding transform; 分类号 TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名居住环境宽带电磁辐射的分析与预测被引量：1: 8; 作者李若凡宋欣蔚岳云涛计赛阁; 机构北京建筑大学电气与信息工程学院; 出处《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期476-484,共9页; 基金北京市自然科学基金(4204093)。; 文摘针对居住环境内电磁辐射在周期性规律中混有较多高频分量,导致传统时序建模方法和神经网络方法预测性能受限的问题,提出了一种小波分解与季节性差分自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型相结合的混合预测方法.该方法根据辐射数据的时频特性,利用SARIMA模型对小波分解得到的主要周期分量和细节分量进行分层预测,以适应居住环境内多种发射源形成的复杂电磁辐射状况.实验结果表明,该方法不仅比单一时序建模方法以及神经网络方法具有更高的预测准确度,而且具有更强的异常值适应性与稳定性.; 关键词居住环境电磁辐射混合预测方法小波分解季节性差分自回归滑动平均(SARIMA); Keywords residential environment electromagnetic radiation hybrid forecasting method wavelet decomposition seasonal difference autoregressive moving average(SARIMA); 分类号 TN98 [电子电信—信息与通信工程]; 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	基于SARIMA-SVM模型的季节性PM_(2.5)浓度预测	宋英华徐亚安张远进	《计算机工程》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于时间序列季节分类模型的轨道交通客流短期预测	唐继强钟鑫伟刘健李天瑞	《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2021	17	在线阅读下载PDF 职称材料
3	综合岭回归和SARIMA方法在桥梁健康监测数据分析中的应用	谌桢文常军	《科学技术与工程》北大核心	2023	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于混合模型的国际原油价格预测研究	张金良李德智谭忠富	《北京理工大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心	2019	12	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于两步分解法和SARIMA的非饱和机场能耗预测	陈静杰孟琦	《计算机应用与软件》北大核心	2019	5	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于年均小时交通量的卡车荷载预测模型及其对桥梁疲劳损伤影响	刘浪杨洪叶仲韬	《重庆大学学报》 CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
7	融合延迟变换和张量分解的金融时序预测算法	李大舟于锦涛高巍陈思思朱风兰	《计算机工程与设计》北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
8	居住环境宽带电磁辐射的分析与预测	李若凡宋欣蔚岳云涛计赛阁	《电波科学学报》 CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料