基于变分自编码器和注意力Seq2Seq模型的风电功率预测

1

作者 李辰龙 李逗 +2 位作者 车畅畅 潘苗 高进 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第12期107-116,共10页

针对风电场功率影响因素多、有效数据量小、预测时序长的复杂特点,提出了基于变分自编码器和注意力Seq2Seq模型的风电功率预测方法。采集测风塔数据和对应的连续功率值构造样本集,利用变分自编码器模型将样本进行数据增强,从而获得足够... 针对风电场功率影响因素多、有效数据量小、预测时序长的复杂特点,提出了基于变分自编码器和注意力Seq2Seq模型的风电功率预测方法。采集测风塔数据和对应的连续功率值构造样本集,利用变分自编码器模型将样本进行数据增强,从而获得足够多的样本用于支撑预测模型训练;构建从测风塔多个监测指标到连续功率值的回归分析模型,充分挖掘不同指标与功率值的映射关系;将扩充后的不同指标分别输入到注意力Seq2Seq模型中进行指标时序预测,并将数值天气预报数据用于修正预测结果,从而得到更准确的指标加权预测结果;将实时获取的测风塔和数值天气预报数据输入到训练好的加权预测模型和回归分析模型中,实现风电功率的多步预测。利用风电场站实际运行数据集进行了模型验证,结果表明:与传统时序预测方法相比,基于变分自编码器和注意力Seq2Seq模型能够在较小的重构误差下得到更准确的风电功率预测结果。 展开更多

关键词 变分自编码器 注意力机制 注意力seq2seq模型 风电功率预测

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基于Seq2Seq模型的SparQL查询预测 被引量：5

2

作者 杨东华 邹开发 +1 位作者 王宏志 王金宝 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期805-817,共13页

近年来,随着以数据为中心的应用大量增加,图数据模型逐渐被人们所关注,图数据库的发展也非常迅速,对于用户而言,往往更关心其在使用数据库过程中的效率问题.主要研究如何利用已有的信息进行图数据库的查询预测,从而进行数据的预加载与缓... 近年来,随着以数据为中心的应用大量增加,图数据模型逐渐被人们所关注,图数据库的发展也非常迅速,对于用户而言,往往更关心其在使用数据库过程中的效率问题.主要研究如何利用已有的信息进行图数据库的查询预测,从而进行数据的预加载与缓存,提高系统的响应效率.为了使得方法具有跨数据移植性,并深入挖掘数据间的联系,将SparQL查询提取为序列的形式,使用Seq2Seq模型对其进行数据分析和预测,并使用真实的数据集对方法进行测试,实验结果表明,本方案具有良好的效果. 展开更多

关键词 图数据库 SPARQL 查询预测 seq2seq模型

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基于时空注意力-Seq2Seq网络的ISAR包络对齐方法 被引量：1

3

作者 李文哲 李开明 +3 位作者 岳屹峰 王金昊 许慧革 罗迎 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第9期1659-1673,共15页

包络对齐是逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像中平动补偿处理的第一步,包络对齐的精度对于方位聚焦和成像质量具有重要影响。针对稀疏孔径和低信噪比条件下传统的包络对齐算法性能显著降低的问题,本文提出一... 包络对齐是逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像中平动补偿处理的第一步,包络对齐的精度对于方位聚焦和成像质量具有重要影响。针对稀疏孔径和低信噪比条件下传统的包络对齐算法性能显著降低的问题,本文提出一种基于时空注意力-Seq2Seq网络的包络对齐方法。该网络模型以门控循环单元为编码解码单元,针对点目标距离像包络的能量分布特征对空间注意力机制进行改进后,添加时间和空间两维注意力机制形成对ISAR距离像回波包络进行对齐的能力。数据生成方面,基于电磁波仿真参数和目标运动仿真参数进行成像模拟仿真构造了ISAR回波数据集,经过8倍插值后输入网络进行训练,使网络学习到从未对齐回波到对齐回波的映射关系。所提方法以离线训练代替在线相关计算,融合了Seq2Seq模型在处理序列到序列问题上的结构优势、时间注意力机制在捕捉长期依赖关系和空间注意力机制在提取区域特征上的突出能力,实现了稀疏孔径和低信噪比条件下对距离-慢时间域ISAR回波的自动对齐。通过向训练好的时空注意力-Seq2Seq网络输入未对齐的回波序列,网络可以在不改变回波相位结构的前提下自动实现包络对齐。仿真和实测数据对齐结果表明,和传统的包络对齐方法相比,所提方法在稀疏孔径和低信噪比条件下优势明显,在欠采样率为50%、信噪比为0 dB条件下对雅克-42飞机实测回波数据的包络对齐实验中,该方法将循环移位误差由39、26减小至6,将成像结果的图像熵由4.58、4.22减小至1.71,验证了其良好性能。 展开更多

关键词 逆合成孔径雷达成像 包络对齐 时空注意力机制 seq2seq模型

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基于时间序列的P2P网络综合信任模型研究 被引量：4

4

作者 赵治国 谭邦 +1 位作者 夏石莹 谭敏生 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第15期127-131,265,共6页

P2P网络具有动态性,自组织和匿名性等特点,从而导致网络中某些节点存在恶意行为,为了保证节点能提供可靠资源和良好服务,提出一种基于时间序列的P2P综合信任模型,使对等节点之间建立信任关系。该模型在计算直接信任度和间接信任度时引... P2P网络具有动态性,自组织和匿名性等特点,从而导致网络中某些节点存在恶意行为,为了保证节点能提供可靠资源和良好服务,提出一种基于时间序列的P2P综合信任模型,使对等节点之间建立信任关系。该模型在计算直接信任度和间接信任度时引入时间衰减函数,近期的信任值衰减小,对整体信任度的影响大。通过反馈控制机制动态更新簇内节点和簇头节点的信任度,使整体信任值具有时效性,对节点信任度的评价更精确和更可靠。实验证明,该信任模型较Dy Trust模型降低了节点之间的交互时延,稳定性和动态自适应性更好,检测恶意节点的能力更强,提高P2P网络的可信度,对P2P网络的安全提供有力保障。 展开更多

关键词 P2P网络 综合信任模型 时间序列 人类信任关系 直接信任 间接信任

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基于深度特征和Seq2Seq模型的网络态势预测方法 被引量：15

5

作者 林志兴 王立可 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第8期2241-2247,共7页

针对目前大多数的网络态势预测方法不能挖掘数据中的深度信息且需要手动提取与构造特征的问题,提出了深度特征网络态势预测方法DFS-Seq2Seq。首先将网络流、日志和系统事件等产生的数据进行清洗处理,使用深度特征融合算法自动合成深度... 针对目前大多数的网络态势预测方法不能挖掘数据中的深度信息且需要手动提取与构造特征的问题,提出了深度特征网络态势预测方法DFS-Seq2Seq。首先将网络流、日志和系统事件等产生的数据进行清洗处理,使用深度特征融合算法自动合成深度关系特征,然后采用自动编码器对合成的特征进行提取,最后使用长短期记忆网络(LSTM)构建Seq2Seq模型对数据进行预测。通过设计缜密的实验在公开数据集Kent2016上对所提方法进行验证,结果显示在深度为2时与支持向量机(SVM)、贝叶斯、随机森林(RF)和LSTM这四种分类模型相比,其召回率分别提升了7.4%、11.5%、6.5%、3.0%。实验结果表明DFS-Seq2Seq可以在实际应用中有效地识别网络身份验证中的危险事件,对网络态势作出有效的预测。 展开更多

关键词 网络态势 深度特征合成 自动编码器 seq2seq模型 双向长短期记忆网络

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基于ICESat-2的河流水位监测改正模型

6

作者 王瑞琨 何荣 武雷岗 《测绘通报》 北大核心 2025年第4期102-108,共7页

针对河流水面存在坡度且卫星监测数据有一定间距,导致难以构建水位时间序列以进行水文研究的问题,本文提出了一种基于ICESat-2测高数据构建河流水位改正模型的方法。利用ICESat-2卫星2018—2023年的全球测高数据,以黄河下游河南段为研究... 针对河流水面存在坡度且卫星监测数据有一定间距,导致难以构建水位时间序列以进行水文研究的问题,本文提出了一种基于ICESat-2测高数据构建河流水位改正模型的方法。利用ICESat-2卫星2018—2023年的全球测高数据,以黄河下游河南段为研究区,构建补偿ICESat-2测高卫星的地面轨迹变化的河流水位改正模型,结合2016—2024年Sentinel-3A/B的单轨数据构建研究区内4个水文站处的水位时间序列,并进行精度验证与变化分析。结果表明,改正后的ICESat-2卫星的多轨数据与Sentinel-3A/B卫星单轨数据精度相当,两者最大相关系数均为0.96,最小均方根误差分别为0.23 m、0.21 m;构建的水位时间序列平均时间分辨率可达13 d;2016—2024年黄河下游河南段的水位呈先升后降的季节性变化规律,降水量与蒸发量是引起水位变化的主要动因。 展开更多

关键词 水位改正模型 ICESat-2 Sentinel-3A/B 时间序列 水位变化

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基于seq2seq和SVM双层融合的非侵入式用户异常行为检测 被引量：1

7

作者 江友华 叶梦豆 +1 位作者 赵乐 杨兴武 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第9期97-105,共9页

以非侵入式负荷分解为基础,对用户异常用电行为进行研究。采用Kmeans聚类算法提取负荷状态特征;采用深度学习算法中的序列到序列翻译(sequence to sequence, seq2seq)模型,将电力用户用电总数据分解成单个电器的功耗数据;结合SVM算法对... 以非侵入式负荷分解为基础,对用户异常用电行为进行研究。采用Kmeans聚类算法提取负荷状态特征;采用深度学习算法中的序列到序列翻译(sequence to sequence, seq2seq)模型,将电力用户用电总数据分解成单个电器的功耗数据;结合SVM算法对分解后多种家用电器用电数据进行异常检测。在UKDALE数据集实验结果表明,该模型不仅能提高分解准确度、降低分解误差,而且多个电器数据结合分析实现了用户异常行为检测。 展开更多

关键词 非侵入式负荷分解 Kmeans聚类 seq2seq模型 SVM算法 异常行为检测

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序列仿紧性与Seq紧性

8

作者 吴伟琦 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2010年第2期32-36,共5页

引入了序列仿紧空间的概念,给出了它的一些性质,并且讨论了序列仿紧性与Seq紧性之间的关系.

关键词 序列仿紧空间 seq紧空间 序列闭映射 序列连续映射 seq正则空间

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基于改进seq2seq模型的英汉翻译研究 被引量：23

9

作者 肖新凤 李石君 +2 位作者 余伟 刘杰 刘倍雄 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期1257-1265,共9页

目前机器翻译主要对印欧语系进行优化与评测,很少有对中文进行优化的,而且机器翻译领域效果最好的基于注意力机制的神经机器翻译模型—seq2seq模型也没有考虑到不同语言间语法的变换。提出一种优化的英汉翻译模型,使用不同的文本预处理... 目前机器翻译主要对印欧语系进行优化与评测,很少有对中文进行优化的,而且机器翻译领域效果最好的基于注意力机制的神经机器翻译模型—seq2seq模型也没有考虑到不同语言间语法的变换。提出一种优化的英汉翻译模型,使用不同的文本预处理和嵌入层参数初始化方法,并改进seq2seq模型结构,在编码器和解码器之间添加一层用于语法变化的转换层。通过预处理,能缩减翻译模型的参数规模和训练时间20%,且翻译性能提高0.4BLEU。使用转换层的seq2seq模型在翻译性能上提升0.7~1.0BLEU。实验表明,在规模大小不同的语料英汉翻译任务中,该模型与现有的基于注意力机制的seq2seq主流模型相比,训练时长一致,性能提高了1~2BLEU。 展开更多

关键词 深度学习 神经机器翻译 seq2seq模型 注意力机制 命名实体识别

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基于Seq2Seq模型的自定义古诗生成 被引量：2

10

作者 王乐为 余鹰 张应龙 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第6期1028-1035,共8页

当前,古诗句生成任务大多基于单一的循环神经网络(RNN)结构,在生成时需事先给定一个起始字,然后以该起始字为基础进行古诗句生成,生成过程的可控性较差,往往达不到预期效果。针对以上问题,将注意力机制引入Seq2Seq模型,通过自建的数据... 当前,古诗句生成任务大多基于单一的循环神经网络(RNN)结构,在生成时需事先给定一个起始字,然后以该起始字为基础进行古诗句生成,生成过程的可控性较差,往往达不到预期效果。针对以上问题,将注意力机制引入Seq2Seq模型,通过自建的数据集进行训练,实现了基于关键字的自定义古诗句生成。在生成阶段,首先输入一段描述性内容,并从中提取出关键字。当关键字不足时,使用word2vec进行有效的关键字补全操作。此外,针对古诗体裁难以控制问题,在Seq2Seq模型中的Encoder端增加格式控制符,有效解决了以往模型在生成古诗时,体裁选择的随机性问题。实验表明,所提出的模型较好地达到了预期的生成效果。 展开更多

关键词 seq2seq模型 循环神经网络(RNN) 古诗生成 注意力机制

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基于Seq2Seq深度学习模型的焦炉煤气发生量预测方法研究 被引量：2

11

作者 王文婷 刘姝君 +2 位作者 张耀聪 杜小泽 许潼 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2023年第5期50-58,共9页

为实现钢铁生产过程中副产煤气的精准预测,构建了基于序列到序列的深度学习模型.通过编码器计算输入序列的隐状态得到隐状态矩阵,并通过解码器对其进行解码得到预测结果.根据灰色关联度分析关联度较高的输入参数,针对钢铁生产中煤气产... 为实现钢铁生产过程中副产煤气的精准预测,构建了基于序列到序列的深度学习模型.通过编码器计算输入序列的隐状态得到隐状态矩阵,并通过解码器对其进行解码得到预测结果.根据灰色关联度分析关联度较高的输入参数,针对钢铁生产中煤气产量不稳定波动的特点,利用箱线图和hampel滤波对原始数据的极端异常点和突变点进行处理,对输入模型分别进行单步和多步预测.结果表明:单步预测时基于Seq2Seq结构的模型较单一模型预测性能有所提高,其中LSTM2GRU模型对峰谷值拟合表现最优;多步预测时LSTM2GRU模型可有效降低模型性能下降趋势,通过在2个数据集与LSTM2LSTM模型和GRU2GRU模型对比发现,LSTM2GRU模型均方根误差分别下降了5.3%、5.6%和9%、7.7%,平均绝对误差分别下降了7.3%、7%和9.7%、7.8%.因此,LSTM2GRU模型相比其他模型更适合长尺度时间序列的预测,在模型中引入GRU结构提高了预测精度,缩短了预测耗时. 展开更多

关键词 煤气预测 神经网络 深度学习 seq2seq模型 灰色关联度

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基于Seq2Seq模型的工作流动态调度多目标进化算法

12

作者 严佳豪 张明珠 +3 位作者 杨中国 高晶 王桂玲 赵卓峰 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期35-41,共7页

将数据处理类工作流在云计算环境下的调度问题建模为动态多目标优化问题,同时为了解决静态多目标优化算法在环境参数动态变化下可能出现的种群多样性缺失问题,在NSGA-II算法的基础上结合Seq2Seq深度学习模型,提出了DNSGA-II-Seq2Seq算法... 将数据处理类工作流在云计算环境下的调度问题建模为动态多目标优化问题,同时为了解决静态多目标优化算法在环境参数动态变化下可能出现的种群多样性缺失问题,在NSGA-II算法的基础上结合Seq2Seq深度学习模型,提出了DNSGA-II-Seq2Seq算法,算法通过Seq2Seq模型学习连续历史环境下局部最优解的变化规律,在环境变化时预测新的解并将其加入NSGA-II算法的种群中,以解决多样性缺失问题,同时加速算法收敛。在改进的WorkflowSim上进行的实验表明,与其他经典的算法相比,DNSGA-II-Seq2Seq算法预测的解和最终结果在多项指标上均优于其他算法,验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 工作流调度 seq2seq模型 动态多目标优化算法 DNSGA-II-seq2seq算法

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基于Seq2seq模型的推荐应用研究 被引量：3

13

作者 陈俊航 徐小平 杨恒泓 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期493-496,共4页

日常生活的信息纷繁复杂,因此需要推荐系统来帮助人们进行信息筛选。传统的推荐系统将推荐过程看成是静态的,缺少对序列数据短期或长期的依赖关系的研究。循环神经网络由于在处理序列化数据时有突出的表现,因此可应用到具有序列特征的... 日常生活的信息纷繁复杂,因此需要推荐系统来帮助人们进行信息筛选。传统的推荐系统将推荐过程看成是静态的,缺少对序列数据短期或长期的依赖关系的研究。循环神经网络由于在处理序列化数据时有突出的表现,因此可应用到具有序列特征的推荐数据中。文中采用循环神经网络的seq2seq模型来构造这种推荐系统,将推荐过程看作一个序列的翻译过程或答案生成的过程,利用大量用户以往的交互数据,找出其中的频繁模式,将其应用到其他用户对物品的行为预测中。实验在两个常用数据集上进行,使用BLEU衡量推荐结果,实验结果表明:该方法可以做出序列化的推荐。该方法只需要用户和物品的互动数据,摆脱了评分矩阵,避免了数据稀疏性的问题。 展开更多

关键词 推荐系统 循环神经网络 seq2seq模型

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引入小波分解的Seq2Seq水质多步预测模型研究 被引量：1

14

作者 白雯睿 杨毅强 李强 《现代电子技术》 2022年第17期100-105,共6页

针对现有水质预测模型对水质多步预测大多采用向量输出的预测模式,忽略了时序预测的输出之间存在的时序联系,导致水质多步预测性能较差的问题,采用小波分解(WD)分解水质数据来提取隐藏的水质特征,然后基于分解所得的序列,建立以长短时记... 针对现有水质预测模型对水质多步预测大多采用向量输出的预测模式,忽略了时序预测的输出之间存在的时序联系,导致水质多步预测性能较差的问题,采用小波分解(WD)分解水质数据来提取隐藏的水质特征,然后基于分解所得的序列,建立以长短时记忆(LSTM)网络作为编码器和解码器的序列到序列(Seq2Seq)的预测模型,以期望解决时序预测的输出序列之间存在的依赖性问题。采用珠江流域老口站的溶解氧数据验证模型进行7日预测的效果,实验结果表明,LSTM模型处理该问题的能力要强于传统的MLP及SVR模型,而在LSTM模型的基础上构成的WD-Seq2Seq模型的预测效果进一步提升,溶解氧的7日预测平均MAE仅有0.1471,7日预测平均MSE仅有0.0412,7日预测平均RMSE仅有0.1973,水质类别的7日预测平均准确率达到93.26%。 展开更多

关键词 小波分解 LSTM模型 seq2seq模型 多步预测 时间序列 水质预测 水质指标 溶解氧

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新疆于田地区2008年以来3个地震序列的参数早期特征 被引量：13

15

作者 蒋长胜 韩立波 郭路杰 《地震学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期165-174,共10页

考察新疆于田地区2008年以来发生的2008年3月21日MS7.3、2012年8月12日MS6.3和2014年2月12日MS7.3等3个地震序列的参数早期特征,利用"时空传染型余震序列"(ETAS)模型进行了参数估计.统一选用截止震级Mc=ML3.0,并使用最大似然... 考察新疆于田地区2008年以来发生的2008年3月21日MS7.3、2012年8月12日MS6.3和2014年2月12日MS7.3等3个地震序列的参数早期特征,利用"时空传染型余震序列"(ETAS)模型进行了参数估计.统一选用截止震级Mc=ML3.0,并使用最大似然法分别估算了这3个序列不同持续时间的α、p和b等参数.研究结果表明,3个地震序列的参数差异明显,其中:2014年MS7.3地震序列α值与2012年MS6.3地震序列接近,但高于2008年MS7.3地震序列;2014年MS7.3地震序列p值较低,表明当前序列衰减缓慢;2012年MS6.3地震序列b值最大,2014年MS7.3地震序列次之,2008年MS7.3地震序列最小.此外,2008年MS7.3地震序列参数在震后20天内变化较为显著,而2014年MS7.3地震序列的α值和p值在震后3.5天内则相对稳定. 展开更多

关键词 2014年2月12日新疆于田Ms7 3地震 余震 地震序列 ETAS模型

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基于LSTM-Seq2Seq的兔舍环境多参数预测 被引量：3

16

作者 冀荣华 史珊弋 +2 位作者 赵迎迎 刘中英 吴中红 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期396-401,409,共7页

为解决传统兔舍环境参数预测方法忽略环境参数间耦合关系的问题,提出了基于LSTM的Seq2Seq兔舍环境多参数关联序列预测模型。在建模过程中,使用双层LSTM作为Seq2Seq结构的编码器和解码器,以提高环境参数预测模型的表征能力及预测精度,而S... 为解决传统兔舍环境参数预测方法忽略环境参数间耦合关系的问题,提出了基于LSTM的Seq2Seq兔舍环境多参数关联序列预测模型。在建模过程中,使用双层LSTM作为Seq2Seq结构的编码器和解码器,以提高环境参数预测模型的表征能力及预测精度,而Seq2Seq结构不仅能够有效提取兔舍环境参数序列自身时间相关性,还能够挖掘参数间的耦合关系。利用该模型对浙江省嵊州市某兔场兔舍环境数据进行实验及预测。结果显示,该兔舍环境多参数预测模型取得了良好的预测性能,分别与标准LSTM、标准SVR模型对比分析,温度预测精度分别提高28.41%和48.60%,相对湿度预测精度分别提高9.84%和56.08%,二氧化碳浓度预测精度分别提高5.39%和11.19%。表明所提出的兔舍环境多参数预测模型能够充分挖掘关联环境参数序列间的耦合关系,满足兔舍环境数据精准预测的需要。 展开更多

关键词 兔舍 环境参数 关联时间序列 预测 LSTM seq2seq

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公交专用道条件下公交车辆轨迹的Seq2Seq预测 被引量：7

17

作者 张楠 董红召 佘翊妮 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1482-1489,1517,共9页

即使在公交专用道条件下,因受前方车辆、站台通行能力、行人过街等因素影响,由路段上游到下游停车线持续一定时长的公交车辆轨迹仍然表现出较强的不确定性.简单场景下的单一目标时间序列模型难以有效应对不确定性对公交车辆轨迹预测的影... 即使在公交专用道条件下,因受前方车辆、站台通行能力、行人过街等因素影响,由路段上游到下游停车线持续一定时长的公交车辆轨迹仍然表现出较强的不确定性.简单场景下的单一目标时间序列模型难以有效应对不确定性对公交车辆轨迹预测的影响.针对上述问题,提出将车辆通过路段的整体轨迹表示为由多个相对简单的局部时间序列顺序组成的高维时间序列,应用循环神经网络的单层和多层循环编码器-解码器结构建立高维时间序列中局部序列和整体序列的映射关系,从当前时段轨迹序列开始依次循环预测每个局部序列直到获得未来时段的整体序列.在实验验证中,采用杭州市文三路公交线路的实测GPS轨迹数据对2种结构进行训练和测试.结果表明,所提方法优于现有流行的多步循环序列到序列方法,其中多层结构预测结果和复杂场景的泛化性能均优于单层结构. 展开更多

关键词 高维时间序列 循环神经网络(RNN) 序列到序列(seq2seq) 多层循环编码器-解码器(HRED) 智能交通系统(ITS)

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时间序列模型分析威海市近50年气温变化特征 被引量：4

18

作者 王朋朋 程杰 +3 位作者 袁峰 赵士伟 杨健 刘咏 《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1051-1055,共5页

利用时间序列模型,以及趋势分析、小波变换、M-K突变检验等统计学分析方法,分析了威海站1964年-2013年的平均气温、平均最高气温和平均最低气温的年变化、年平均气温的季节变化、时频特点,并对平均气温变化进行了突变检验,发现1964年-2... 利用时间序列模型,以及趋势分析、小波变换、M-K突变检验等统计学分析方法,分析了威海站1964年-2013年的平均气温、平均最高气温和平均最低气温的年变化、年平均气温的季节变化、时频特点,并对平均气温变化进行了突变检验,发现1964年-2013年威海市年平均气温呈上升趋势,气温倾向率为0.35℃/(10a);各季节气温倾向率分别为0.427℃/(10a)、0.268℃/(10a)、0.241℃/(10a)和0.287℃/(10a),其中春季(0.427℃/(10a))增温对该市年平均气温变化的贡献最大;春季气温呈现降-升-降-升-降的交替变化,为四季气温变化最明显的季节;年平均气温突变发生在1987年;各个季节在发生突变后均升温趋势显著。 展开更多

关键词 时间序列模型 威海站 趋势分析 小波变换 M2K突变检验

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LD2铝合金加速腐蚀蚀坑演化的ARIMA模型研究 被引量：13

19

作者 刘治国 穆志韬 边若鹏 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期608-614,共7页

依据加速腐蚀环境谱进行飞机LD2结构试件的加速腐蚀试验,并将LD2材料的加速腐蚀产生及发展过程视为随机过程,提出基于时间序列理论进行腐蚀损伤预测研究的方法,建立描述LD2材料在加速腐蚀环境下蚀坑深度演化规律的时间序列ARIMA(3,1,1)... 依据加速腐蚀环境谱进行飞机LD2结构试件的加速腐蚀试验,并将LD2材料的加速腐蚀产生及发展过程视为随机过程,提出基于时间序列理论进行腐蚀损伤预测研究的方法,建立描述LD2材料在加速腐蚀环境下蚀坑深度演化规律的时间序列ARIMA(3,1,1)模型,并利用模型进行腐蚀深度预测研究。结果表明,所建的ARIMA(autoregressive integrated moving average,求和自回归移动平均)模型能以较高的精度预测未来一段周期内LD2材料蚀坑深度的发展趋势,说明采用基于时间序列理论的ARIMA模型方法进行飞机LD2结构材料腐蚀损伤预测研究有效可行。 展开更多

关键词 LD2铝合金 加速腐蚀 腐蚀坑 时间序列 ARIMA模型 预测方法

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一种基于已存信息的序列模式挖掘更新方法 被引量：1

20

作者 王新 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第4期171-173,共3页

在挖掘序列模式过程中,用户需要多次调整(增加或减少)最小支持度,才能从事务数据库中获得有趣序列模式。文章给出了一个利用已存信息有效产生大序列的PSI-seq算法,它能显著地减少每次扫描数据库时候选序列的计算,从而,提高挖掘的效率。

关键词 数据挖掘 序列模式 ApriofiAll算法 PSI—seq算法

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