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基于深度学习的全球平均表面温度年际信号时间序列的预测 被引量:5
1
作者 罗德杨 郑飞 陈权亮 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2022年第1期94-104,共11页
利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)有效地分解了全球平均表面温度(Global Mean Surface Temperature,GMST)时间序列,得到其不同尺度的、不同特征的子序列(Intrinsic Mode Function,IMF)。在此基础上,... 利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)有效地分解了全球平均表面温度(Global Mean Surface Temperature,GMST)时间序列,得到其不同尺度的、不同特征的子序列(Intrinsic Mode Function,IMF)。在此基础上,利用在预测长期、复杂、非线性变化的时间序列上具有显著优势的滑动自回归机器学习(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型开展GMST年际信号预测研究。结果表明:深度学习模型LSTM能很好地拟合并预测了长程相关性强的子序列(第2~6个IMF),而代表GMST年际尺度变化的IMF1则在一定程度上受到太平洋大西洋多重气候信号的影响和调制,因此进一步将3个气候指数作为预报前兆因子加入预测模型来更准确地预测IMF1的时间演变。通过利用多套GMST数据的对比,最终选定了考虑实时ENSO信息的LSTM(ENSO)模型来提前预测年际GMST信号,并预测2020年将有较大概率会成为史上最热的年份之一。 展开更多
关键词 全球平均表面温度 年际信号时间序列预测 集合经验模态分解 长短期记忆神经网络 深度学习预测模型
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时间序列分解模型在乌拉斯台河年径流量预测中的应用研究 被引量:7
2
作者 张丽霞 雷晓云 《水资源与水工程学报》 2006年第2期22-24,共3页
在剖析了现有年径流量预测方法的基础上,根据乌拉斯台河年径流量(1960年~1989年)序列的长期变化特征,提出了时间序列分解预测模型,即将年径流系列分解为趋势项、周期项、随机项,通过对其各项进行识别、提取,再将各项线性叠加,... 在剖析了现有年径流量预测方法的基础上,根据乌拉斯台河年径流量(1960年~1989年)序列的长期变化特征,提出了时间序列分解预测模型,即将年径流系列分解为趋势项、周期项、随机项,通过对其各项进行识别、提取,再将各项线性叠加,从而建立年径流量预测模型。从模型的识别过程可得,乌拉斯台河年径流具有不显著的递减趋势和明显的周期变化,同时具有一定的随机性。从模型的检验来看,所建模型具有较好的适应性和预报精度,并且拟合效果较好,说明这种预测方法有一定的实用性。 展开更多
关键词 时间序列 径流量预测 乌拉斯台河
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基于时间序列分析的机车振动信号建模和预测 被引量:5
3
作者 刘辉 潘迪夫 李燕飞 《铁道机车车辆》 2007年第4期34-37,共4页
通常机械设备的振动信号是其运行状况的直接反映,而对振动信号的未来预测又是分析的重点。现选择时间序列分析理论来处理振动信号,选用AR模型进行建模与预测仿真。同时对时间序列建模的基本原理、操作步骤做了详细的论述。最后利用Matla... 通常机械设备的振动信号是其运行状况的直接反映,而对振动信号的未来预测又是分析的重点。现选择时间序列分析理论来处理振动信号,选用AR模型进行建模与预测仿真。同时对时间序列建模的基本原理、操作步骤做了详细的论述。最后利用Matlab系统辨识工具箱相关函数对一个实际机车振动信号进行了建模,结果表明利用时间序列分析技术处理振动信号的预测问题是快速有效的。 展开更多
关键词 机车振动信号 时间序列 建模和预测
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中国北方地区旱涝的年代际预测分析研究 被引量:22
4
作者 王革丽 杨培才 +1 位作者 王咏青 朱亚芬 《高原气象》 CSCD 北大核心 2007年第1期67-74,共8页
基于状态空间重构理论和嵌入定理,给出场时间序列预测模型的建立思路。与单点时间序列预测分析方法相比,场时间序列预测分析方法的优点在于,在寻找吸引子上某个相点的最邻近点及其映象以建立预测模型时,不局限于它自身的时间序列,而是... 基于状态空间重构理论和嵌入定理,给出场时间序列预测模型的建立思路。与单点时间序列预测分析方法相比,场时间序列预测分析方法的优点在于,在寻找吸引子上某个相点的最邻近点及其映象以建立预测模型时,不局限于它自身的时间序列,而是在区域内所有相点的时间序列所构成的整个吸引子上寻找。这样,在一定程度上改进单点时间序列的“遍历性”,以提高预测精度。在此基础上,利用中国北方地区534年旱涝等级资料,对中国北方几个区域年代际尺度的旱涝变化及其极端旱(涝)出现频率进行预测试验分析。 展开更多
关键词 时间序列 单点时间序列 中国北方旱涝 预测
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基于WD-RSPA模型的水文时间序列预测——以马口站和深圳市为例 被引量:10
5
作者 刘祖发 谭铭欣 +4 位作者 查悉妮 卓文珊 周月英 陈记臣 姚寒梅 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期119-126,138,共9页
为了解决传统水文时间序列预测模型预测精度不高、未考虑实际噪声影响等问题,将小波消噪(Wavelet De-noise,WD)与秩次集对分析(Rank Set Pair Analysis,RSPA)方法耦合,建立基于小波消噪的秩次集对分析水文预测模型(WD-RSPA),并应用于马... 为了解决传统水文时间序列预测模型预测精度不高、未考虑实际噪声影响等问题,将小波消噪(Wavelet De-noise,WD)与秩次集对分析(Rank Set Pair Analysis,RSPA)方法耦合,建立基于小波消噪的秩次集对分析水文预测模型(WD-RSPA),并应用于马口站年总径流量以及深圳市年总降雨量预测。结果表明:当集合维数T=4时,coif3-RSPA模型预测马口站径流量的预测误差|e|=11.97%;T=6时,db5-RSPA模型预测深圳市降雨量的预测误差|e|=17.73%。相较于传统AR(1)模型和单一的RSPA模型,WD-RSPA模型更接近真实值,是一种切实可行的水文时间序列预测方法。 展开更多
关键词 水文时间序列 小波消噪 秩次集对分析 径流量预测 降雨量预测
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流域年径流时间序列的奇异谱分析 被引量:7
6
作者 李亚伟 詹卫华 +1 位作者 卫东山 董青 《水电能源科学》 北大核心 2010年第10期19-22,共4页
将奇异谱分析(SSA)法应用于新疆维吾尔自治区伊犁河雅马渡站年径流预报,分析了流域多年径流时间序列奇异谱,提取年径流序列的时间主成分量,重构了原序列中的周期震荡成分,获得了径流时间序列规律,并采用时间序列分析中的AR(p)自回归模... 将奇异谱分析(SSA)法应用于新疆维吾尔自治区伊犁河雅马渡站年径流预报,分析了流域多年径流时间序列奇异谱,提取年径流序列的时间主成分量,重构了原序列中的周期震荡成分,获得了径流时间序列规律,并采用时间序列分析中的AR(p)自回归模型预测了流域年径流序列。实例结果表明,SSA法具有较好的实用性,为深入研究流域径流规律提供了依据。 展开更多
关键词 流域 径流时间序列 奇异谱分析 Time Series Annual RUNOFF Singular Spectrum Analysis 新疆维吾尔自治区 时间序列分析 回归模型预测 径流序列 周期震荡 径流预报 规律 主成分 序列 伊犁河 实用性 SSA 重构 提取
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昆明年降雨量时间序列的混沌分析 被引量:6
7
作者 王志良 张永山 《华北水利水电学院学报》 2011年第2期8-10,共3页
降雨对水文水资源系统的预报预测是极其重要的.应用重构相空间技术和混沌理论对昆明1951—2010年降雨时间序列的特性进行了分析,通过研究嵌入相空间维数和关联维数之间的变化关系得到了饱和关联维.结果表明,昆明年降水系统中的混沌现象... 降雨对水文水资源系统的预报预测是极其重要的.应用重构相空间技术和混沌理论对昆明1951—2010年降雨时间序列的特性进行了分析,通过研究嵌入相空间维数和关联维数之间的变化关系得到了饱和关联维.结果表明,昆明年降水系统中的混沌现象是存在的.这一研究结果为利用混沌理论建立预测模型提供了较为科学的依据. 展开更多
关键词 混沌分析 关联维 降雨时间序列 预报预测
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长江上游夏季径流量年际增量预测模型及检验 被引量:4
8
作者 庞轶舒 张俊 +1 位作者 秦宁生 李金建 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期115-128,共14页
基于1980—2020年长江上游夏季径流量、降水和气温等资料,采用小波分析、最优子集回归等方法,分析径流量、降水量和气温的变化关系,探讨引发径流量变化的前兆气候异常信号,并构建径流量年际增量预测模型。结果表明:径流量多寡直接取决... 基于1980—2020年长江上游夏季径流量、降水和气温等资料,采用小波分析、最优子集回归等方法,分析径流量、降水量和气温的变化关系,探讨引发径流量变化的前兆气候异常信号,并构建径流量年际增量预测模型。结果表明:径流量多寡直接取决于流域总降水量,两者表现出显著的准两年周期振荡特征,年际增量之间的相关系数(TCC)为0.88,达到0.001显著性水平。流域平均气温对径流量变化影响相对较小。影响径流量变化的关键前兆气候信号为孟加拉湾冬季风、春季高原季风等8个气候特征量。所建模型在建模时段内(1981—2015年)的拟合值与观测值的TCC为0.81,达到0.001显著性水平;符号一致率(SCR)为77.1%,在径流量变化异常年为100.0%;均方根误差为0.57。在2016—2020年的后报试验中,模型预测与观测值的SCR为80.0%,均方根误差为0.99。经反演的预测径流量平均相对误差绝对值为19.3%。该模型对长江上游夏季径流量及其年际变化的预测准确率大于80%。 展开更多
关键词 长江上游径流量 增量 气候预测信号 径流量预测模型
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海潮负荷地心运动对GPS坐标时间序列周期信号的影响分析 被引量:3
9
作者 郭仕伟 施闯 +1 位作者 魏娜 张涛 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2022年第8期790-795,共6页
分别采用地球系统质心(center of mass of the whole earth system,CM)和固体地球质心(center of mass of the solid earth,CE)框架的海潮负荷(ocean tide loading,OTL)改正计算132个全球站的静态精密单点定位PPP坐标,分析海潮负荷引起... 分别采用地球系统质心(center of mass of the whole earth system,CM)和固体地球质心(center of mass of the solid earth,CE)框架的海潮负荷(ocean tide loading,OTL)改正计算132个全球站的静态精密单点定位PPP坐标,分析海潮负荷引起的地心运动对GPS坐标时间序列的影响。结果表明:1)海潮负荷地心运动在水平和垂直方向上引起的坐标差异分别为0.7 mm和1.3 mm,海潮负荷地心运动对坐标时间序列的影响具有显著的区域分布特征;2)在CM-OTL和CE-OTL中,海潮负荷效应引起的周期信号明显减小,海潮负荷改正所属框架与GPS轨道所属框架的不一致将引入GPS交点年信号、14 d、9 d信号;3)利用IGS精密轨道进行PPP计算时,应采用CE框架进行海潮负荷改正。 展开更多
关键词 海潮负荷 地心运动 GPS交点信号 14 d信号 坐标时间序列
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基于时间序列预测分析的钠冷快堆蒸汽发生器钠-水反应噪声探测技术研究
10
作者 曹韵奇 刘桂娟 段天英 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期135-141,共7页
为研究钠冷快堆蒸汽发生器内部传热管路破损所导致的钠-水反应引起的蒸汽发生器内部能量、流体运行状态及反应成分等不易测量的变化,引入时间序列模型预测分析方法,对蒸汽发生器实验台架模拟泄漏工况所产生的噪声信号进行建模分析,并基... 为研究钠冷快堆蒸汽发生器内部传热管路破损所导致的钠-水反应引起的蒸汽发生器内部能量、流体运行状态及反应成分等不易测量的变化,引入时间序列模型预测分析方法,对蒸汽发生器实验台架模拟泄漏工况所产生的噪声信号进行建模分析,并基于时间序列模型进行信号预测,通过对预测信号与原始信号进行比较判断传热管路泄漏发生的具体时间。实验结果表明,时间序列模型预测分析方法能对钠-水反应产生的噪声信号进行有效建模分析,且根据预测信号能快速准确识别泄漏发生的具体时刻。 展开更多
关键词 钠-水反应 噪声信号 时间序列模型预测
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基于双树复小波和时间序列的转轴剩余寿命预测研究 被引量:2
11
作者 马州生 《机床与液压》 北大核心 2019年第19期200-204,共5页
针对矿冶破碎机在重载工况下其转轴振动信号的非线性、不平稳性以及背景环境复杂性等特点而导致的难以提取纯净的故障特征信号的问题,提出了基于双树复小波和时间序列的转轴剩余寿命预测研究。对采集的含噪信号进行双树复小波变换,求得... 针对矿冶破碎机在重载工况下其转轴振动信号的非线性、不平稳性以及背景环境复杂性等特点而导致的难以提取纯净的故障特征信号的问题,提出了基于双树复小波和时间序列的转轴剩余寿命预测研究。对采集的含噪信号进行双树复小波变换,求得变换系数,并进一步得到模系数,提取出规律性较强的模系数,并对其进行非线性时间序列处理。适当加入含噪信号以强化噪声的规律性,再将信号源投影到不同面上分离出污染信号源,提取特征信号源的系数,并以复数形式进行双树复小波重构,获取易忽略的故障特征信号,得到较为完整的纯净故障信号。通过BP网络利用所提纯的特征信号对转轴剩余寿命进行预测,与转轴破坏性实验数据进行对比,证明该方法适于破碎机转轴的寿命预测,取得了满意的效果。 展开更多
关键词 双树复小波变换 时间序列 信号降噪 BP网络 寿命预测
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基于WA-GRNN模型的年径流预测 被引量:20
12
作者 覃光华 宋克超 +1 位作者 周泽江 何清燕 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期39-46,共8页
针对传统的中长期水文预测方法由于缺乏对水文要素本身内部结构和变化特性的描述,往往导致建模过程中确定模型结构、参数等存在盲目性,而以往常用预测模型收敛速度较慢、模型结构及参数优化复杂等问题,将小波分析(WA)和GRNN神经网络联... 针对传统的中长期水文预测方法由于缺乏对水文要素本身内部结构和变化特性的描述,往往导致建模过程中确定模型结构、参数等存在盲目性,而以往常用预测模型收敛速度较慢、模型结构及参数优化复杂等问题,将小波分析(WA)和GRNN神经网络联合使用,建立了中长期水文预测模型:即先应用WA揭示水文序列内部结构及变化特性,从而将原序列分为确定性成分和随机成分两部分,然后利用GRNN神经网络对确定性成分和随机成分分别进行模拟预测,最后将两部分结果叠加作为最终预测值。将该模型用于沱江中上游三皇庙水文站年径流的预测,并与传统方法进行对比。结果显示该模型预测效果较传统方法更好,能有效地揭示序列的时频结构和变化特性,对于生产应用具有较强的实际意义。 展开更多
关键词 GRNN神经网络 小波分析 径流 中长期预测 水文时间序列
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基于经验模态分解的年径流组合预测模型 被引量:7
13
作者 王永文 付娟 +1 位作者 金菊良 蒋尚明 《水电能源科学》 北大核心 2010年第10期16-18,12,共4页
针对年径流量时间序列非线性、非平稳的问题,采用经验模态分解法(EMD)实现对年径流的多时间尺度、多层次分解,获得简单且平稳性较好的分量,分别选择合适模型对各分量不同变化规律进行合理预测分析,再将各分量预测值结合,重构原始序列年... 针对年径流量时间序列非线性、非平稳的问题,采用经验模态分解法(EMD)实现对年径流的多时间尺度、多层次分解,获得简单且平稳性较好的分量,分别选择合适模型对各分量不同变化规律进行合理预测分析,再将各分量预测值结合,重构原始序列年径流预测值,进而建立基于EMD的年径流组合预测模型,并应用于桂江流域年径流预测中。结果表明,该模型预测结果稳定可靠、精度较高,具有推广应用价值。 展开更多
关键词 经验模态分解法 径流预测 组合预测模型 Empirical Mode Decomposition Based ANNUAL RUNOFF Prediction Model 预测 时间尺度 原始序列 预测结果 预测分析 应用价值 时间序列 径流量 层次分解 变化规律 平稳性 非线性 非平稳
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水文时间序列的系统自记忆模式研究 被引量:6
14
作者 张双虎 黄强 孙廷容 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2006年第12期221-225,共5页
将“系统自记忆模式”引入到水文时间序列预测中。推导了描述水文系统动力特性的微分方程,建立了水文时间序列预测的系统自记忆预测模型。并以黄河上游贵德水文站1919~1997年径流资料对该模型进行了验证。结果表明,该模型具有预测精... 将“系统自记忆模式”引入到水文时间序列预测中。推导了描述水文系统动力特性的微分方程,建立了水文时间序列预测的系统自记忆预测模型。并以黄河上游贵德水文站1919~1997年径流资料对该模型进行了验证。结果表明,该模型具有预测精度高。稳定性好,观测误差对预测值影响小的优点。 展开更多
关键词 系统自记忆 时间序列 径流量预测
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年径流预测的小波系数加权和模型 被引量:3
15
作者 李亚娇 沈冰 李家科 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期96-99,共4页
利用连续小波变换和小波方差分析年径流的周期特征,已被众多学者认可并应用于年径流的分析中。但这种方法只是一种定性预测,并不能作出比较明确的定量预测.本文在原有定性分析方法的基础上,提出基于年径流时间序列主周期小波系数加权求... 利用连续小波变换和小波方差分析年径流的周期特征,已被众多学者认可并应用于年径流的分析中。但这种方法只是一种定性预测,并不能作出比较明确的定量预测.本文在原有定性分析方法的基础上,提出基于年径流时间序列主周期小波系数加权求和预测周期成分的年径流预测模型.该方法更为有效地利用了小波分析的多分辨率特征,并可减小趋势成分的预测误差.经对千河流域年径流建模并检验,结果表明,文中所提出的预测方法可得到较为理想的预测结果,并可用于年径流时间序列预测. 展开更多
关键词 小波系数 加权求和 径流预测 时间序列
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基于经验模式滤波与循环神经网络的水锤压力信号预测 被引量:3
16
作者 张博 徐卓飞 +2 位作者 李小周 毛振凯 郭鹏程 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第11期1120-1125,共6页
为准确预测水锤信号变化规律,实现对水锤冲击强度和能量等特性的提前预判,针对水锤冲击信号提出了一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的模型预测方法.首先,通过EMD... 为准确预测水锤信号变化规律,实现对水锤冲击强度和能量等特性的提前预判,针对水锤冲击信号提出了一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的模型预测方法.首先,通过EMD获取具有不同频率的IMF分量,根据水锤信号的频域特性剔除高频噪声分量并重构信号以实现滤波,滤波后信号能量损失不足0.1%;进而,建立了基于RNN模型的时间序列预测模型,搭建试验平台获取水锤冲击信号,完成了RNN模型的训练和参数调节;随后,对不同流速下水锤冲击信号进行序列预测,在测试集与训练集流速不同条件下,得到了准确的预测结果,表现出一定泛化能力.对比分析预测水锤信号与实际信号,得到R^(2)系数大于0.9900,幅值和能量损失不足1%,验证了所提出方法的正确性,主要结论和建模方法可为各类输水系统的风险评估、管路监测和健康管理提供理论指导和技术手段. 展开更多
关键词 水锤压力信号 循环神经网络 深度学习 经验模式分解 时间序列预测
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一种自适应预测非平稳信号的新方法 被引量:3
17
作者 陆系群 余英林 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第2期308-311,共4页
本文提出一种动态神经网络为非平稳信号作自适应单步预测,它由级联回归神经网络和抽头延时线组成.用它对非线性动态方程产生的时间序列作自适应预测,实验结果表明,其效果远远超过了传统的前馈神经网络.
关键词 时间序列 自适应预测 信号处理 非平稳信号
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基于心电信号和回声状态网络的心源性猝死心拍预测 被引量:1
18
作者 王洪瑞 杨建利 刘秀玲 《激光杂志》 北大核心 2019年第9期187-190,共4页
据最新的数据统计显示,心源性猝死是引发恶性心血管事件或导致死亡的主要原因,其发病具有突发性和不可逆性等特征。因此,研究心源性猝死的智能预测算法,对存在的危险进行精确的预测和及时的预警,对阻止因心源性猝死造成的死亡具有十分... 据最新的数据统计显示,心源性猝死是引发恶性心血管事件或导致死亡的主要原因,其发病具有突发性和不可逆性等特征。因此,研究心源性猝死的智能预测算法,对存在的危险进行精确的预测和及时的预警,对阻止因心源性猝死造成的死亡具有十分重要的意义。基于此,提出了一种基于心电信号和回声状态网络的心源性猝死心拍预测算法,通过回声状态网络建立了人体动态心电图时间序列预测模型,准确预测未来一时间段内心电信号的心拍形态。并深入探讨了心电信号中存在的典型噪声对心拍预测的影响。使用MIT-BIH的心源性猝死数据库中心电数据对本文算法进行了验证,结果表明本算法能准确预测心源性猝死心拍的发生。该项研究成果将有利用促进远程医疗中高危心血管病自动预警系统的发展,有效降低心源性猝死的致死率。 展开更多
关键词 心源性猝死 回声状态网络 心电信号 时间序列预测 生物信号处理 生物医学工程
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年径流预测的遗传模拟退火门限自回归模型
19
作者 乔西现 蒋晓辉 +2 位作者 黄强 何宏谋 陈丽 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期424-428,共5页
根据年径流时间序列资料所隐含的时序分段相依性,用门限自回归模型(TAR)来预测年径流,并研制了TAR建模的一整套简便通用的方案.文中所提出的模拟退火遗传算法,可同时优化门限值和自回归系数,从而解决了TAR建模过程所涉及的大量复杂寻优... 根据年径流时间序列资料所隐含的时序分段相依性,用门限自回归模型(TAR)来预测年径流,并研制了TAR建模的一整套简便通用的方案.文中所提出的模拟退火遗传算法,可同时优化门限值和自回归系数,从而解决了TAR建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题,为TAR模型的广泛应用提供了强有力的工具.实例计算的结果说明这套方案是可行和有效的. 展开更多
关键词 径流时间序列 预测 门限自回归模型 遗传模拟退火
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基于Chebyshev数值逼近的实时信号预测及其应用
20
作者 李英波 郑明刚 冯正进 《振动与冲击》 EI CSCD 2000年第3期23-25,共3页
提出了基于Chebyshev数值逼近的时间序列直接多步预测算法。该算法具有模型简单、所需的观测样本容量小、易于在线计算及预测精度较高的特点 ,特别适合于有高实时性要求的场合进行实时预测。解决了基于传统ARMA模型建模繁琐 ,模型阶次... 提出了基于Chebyshev数值逼近的时间序列直接多步预测算法。该算法具有模型简单、所需的观测样本容量小、易于在线计算及预测精度较高的特点 ,特别适合于有高实时性要求的场合进行实时预测。解决了基于传统ARMA模型建模繁琐 ,模型阶次对预测精度影响大 ,以及神经网络模型收敛速度慢 ,难于满足实时性要求的问题。仿真及实验结果表明了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 信号预测 CHEBYSHEV多项式 实时性 时间序列
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