基于遗传算法的BP神经网络时间序列预测模型 被引量：55

1

作者 钟颖 汪秉文 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期9-11,共3页

神经网络能以任意精度逼近非线性函数 ,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映非线性系统发展的趋势 ,但神经网络训练速度慢、易陷入局部极值。针对这种情况 ,用具有良好的全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络时间序列预测... 神经网络能以任意精度逼近非线性函数 ,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映非线性系统发展的趋势 ,但神经网络训练速度慢、易陷入局部极值。针对这种情况 ,用具有良好的全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络时间序列预测模型 ,提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的学习算法来训练BP神经网络 ,并将该神经网络时间序列预测模型应用于某时间序列的预测。 展开更多

关键词 遗传算法 BP神经网络 时间序列预测模型

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中国棉花产量的时间序列预测模型 被引量：9

2

作者 潘晓君 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第17期59-59,共1页

时间序列分析预测的首要任务是辨识影响时间序列的项目因素，这个辨识过程称为分解。每个项目的辨识都独立进行。完成分解后的各项目再度组合，由此途径来分析预测时间序列的未来值。时间序列分析预测的主要任务就是对时间序列的观察样... 时间序列分析预测的首要任务是辨识影响时间序列的项目因素，这个辨识过程称为分解。每个项目的辨识都独立进行。完成分解后的各项目再度组合，由此途径来分析预测时间序列的未来值。时间序列分析预测的主要任务就是对时间序列的观察样本建立尽可能合适的分析预测模型。合理的模型会对所关心的时间序列的预测提供帮助。 展开更多

关键词 时间序列预测模型 棉花产量 时间序列分析 中国 辨识 分解

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径流趋势—随机时间序列预测模型——以大沽夹河为例

3

作者 刘德林 刘贤赵 李希国 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第17期18-20,共3页

关键词 时间序列预测模型 随机因素 径流量 线性回归法 马尔柯夫过程 转移概率 波动性 马尔柯夫链

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基于模糊时间序列的传感器网络感知数据预测模型 被引量：4

4

作者 南国芳 周帅印 +1 位作者 李敏强 寇纪淞 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第2期143-149,共7页

传感器网络监控系统属于大型复杂系统,由感知节点以一定的时间间隔向sink节点发送感知数据,以实现对应用环境的监控。由于网络本身及应用环境的影响,得到的感知数据往往存在不确定性。此外,周期性报告数据模式影响到实时监控数据的精确... 传感器网络监控系统属于大型复杂系统,由感知节点以一定的时间间隔向sink节点发送感知数据,以实现对应用环境的监控。由于网络本身及应用环境的影响,得到的感知数据往往存在不确定性。此外,周期性报告数据模式影响到实时监控数据的精确性。本文应用时间序列模型预测传感器数据以响应用户查询,可有效降低网络通信量。通过对无线传感器网络的数据分析,引入多属性模糊时间序列预测模型,充分考虑了无线传感器网络时间序列中存在的趋势因素,并提出了适合于传感器网络的修正预测模型。实验结果表明模糊时间序列模型可有效预测传感器网络数据,且能提高预测精度。 展开更多

关键词 信息管理与信息系统 模糊时间序列预测模型 传感器网络 分布式数据库

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东北夏季Venlo型温室温度的时间预测模型构建与检验 被引量：4

5

作者 韩跃 汪春 《黑龙江八一农垦大学学报》 2012年第3期19-23,共5页

温室温度的合理预测是夏季温度控制的重要根据。通过实验设计并测量温室内温度及其影响因素的数据,并运用时间序列分析方法对数据异常点处理及缺失值补足,并对无遮阳三种降温状态下的各变量分别进行平稳性检验,建立了三种状态下的时间... 温室温度的合理预测是夏季温度控制的重要根据。通过实验设计并测量温室内温度及其影响因素的数据,并运用时间序列分析方法对数据异常点处理及缺失值补足,并对无遮阳三种降温状态下的各变量分别进行平稳性检验,建立了三种状态下的时间序列预测模型,结果显示预测数值与实际数值吻合良好,为东北夏季Venlo型玻璃温室的温度控制提供了理论依据。 展开更多

关键词 Venlo型玻璃温室 时间序列预测模型 温度控制 三种降温状态

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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

6

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TimeSeries-Markov模型的煤矿瓦斯事故起数预测 被引量：8

7

作者 王玉丽 袁梅 +3 位作者 李闯 许石青 杨萌萌 徐林 《中国矿业》 北大核心 2017年第12期179-183,共5页

本文以2001~2016年我国煤矿瓦斯事故起数为基础,利用时间序列预测模型及改进马尔科夫预测模型分别预测了2001~2010年、2001~2011年、…及2001~2015年中各年瓦斯事故起数,并计算了其相对误差。其中,TS分别计算的上述六组值的相对误差平... 本文以2001~2016年我国煤矿瓦斯事故起数为基础,利用时间序列预测模型及改进马尔科夫预测模型分别预测了2001~2010年、2001~2011年、…及2001~2015年中各年瓦斯事故起数,并计算了其相对误差。其中,TS分别计算的上述六组值的相对误差平均值在18.72%~23.4%之间,而TSM计算的对应值为5.79%~7.09%,且TSM的预测值的波动趋势更符合真实情况。将上述两种模型分别预测后计算的2011~2016各年瓦斯事故发生起数的相对误差进行线性拟合,发现TSM的预测精度更高。因此,用TSM预测煤矿瓦斯事故起数比用TS预测更可靠,这也间接反映了TSM比TS更多地考虑了因素的近期状况对预测值的影响。最后,用此法预测了2017~2020年我国煤矿瓦斯事故起数,其依次为6起、7起、6起及4起。 展开更多

关键词 时间序列预测模型 马尔科夫预测模型 煤矿 瓦斯事故

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动态组合型神经网络的预测模型 被引量：7

8

作者 刘全 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第7期23-24,共2页

经济预测方法常可分为两类：一类是解释性预测方法，即找出预测量的各影响因素，建立回归分析模型；另一类是时间序列分析方法，它只依赖于被预测量的历史观测数据及数据模式，通过序列分析，找出其顺序变化规律。目前采用的时间序列模... 经济预测方法常可分为两类：一类是解释性预测方法，即找出预测量的各影响因素，建立回归分析模型；另一类是时间序列分析方法，它只依赖于被预测量的历史观测数据及数据模式，通过序列分析，找出其顺序变化规律。目前采用的时间序列模型（ARMA）就是这样的一种方法。然而，许多经济现象的变化具有很强的非线性性，同时又具有很强的时间上的相关性。若只是采用某一类预测方法建立近似的模型，难免要付出降低预测精度的代价。所以构建一种既具备解释性预测模型又具有时间序列预测模型共同特征的预测模型具有重要的意义。 展开更多

关键词 时间序列预测模型 时间序列分析方法 神经网络 组合型 经济预测方法 回归分析模型 时间序列模型 数据模式

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基于时间序列法的公司投资决策

9

作者 樊文跃 覃太贵 +1 位作者 刘家浩 丁佳 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第3期108-112,共5页

利用线性规划和时间序列自回归方法,建立了公司投资决策问题的优化模型,并利用MAT-LAB和Lingo软件编程得到了问题的最佳方案.

关键词 单目标规划 时间序列预测模型 投资决策

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桂林地区暴雨天气电离层VTEC时序预报模型适用性

10

作者 毛志锋 刘立龙 +3 位作者 黄良珂 韦律权 任丁 魏朋志 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期481-488,共8页

针对极端天气下VTEC的不规律变化更会增加预测难度的问题,以欧洲定轨中心(CODE)提供的桂林上空2019和2020年电离层VTEC值为样本值,使用滑动四分位距法探测桂林地区暴雨期间的电离层VTEC扰动规律,并建立多种预报模型比较暴雨期间的模型... 针对极端天气下VTEC的不规律变化更会增加预测难度的问题,以欧洲定轨中心(CODE)提供的桂林上空2019和2020年电离层VTEC值为样本值,使用滑动四分位距法探测桂林地区暴雨期间的电离层VTEC扰动规律,并建立多种预报模型比较暴雨期间的模型适用性及预报精度。选取5种时间序列预测模型(ARIMA模型和Single、 Holt、 Brown、 Damped指数平滑模型)对桂林市暴雨期间的电离层VTEC进行未来24 h内的短期预报,结果表明:4~9 h以内ARIMA模型预测效果最好,预测值的RMSE和MAE均小于2 TECu, Single和Damped指数平滑模型其次,Holt和Brown指数平滑模型预测效果最差;超过9 h后各模型的预测能力减弱,RMSE和MAE均大于3 TECu,已无法满足精确预测的需求。 展开更多

关键词 暴雨 VTEC 时间序列预测模型 桂林

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海州湾岸线蚀淤演变及预测

11

作者 孔德旋 张存勇 侯建康 《海洋地质前沿》 CSCD 北大核心 2024年第2期28-36,共9页

基于2013-2021年间海州湾18期Lansat 8遥感影像,利用海岸线类型多样性指数、岸线变化率(EPR)和净海岸移动量(NSM)对海州湾各类型岸线蚀淤演变情况进行分析,并基于Prophet时间序列预测模型对2025年岸线进行定量预测。结果表明,9年间基岩... 基于2013-2021年间海州湾18期Lansat 8遥感影像,利用海岸线类型多样性指数、岸线变化率(EPR)和净海岸移动量(NSM)对海州湾各类型岸线蚀淤演变情况进行分析,并基于Prophet时间序列预测模型对2025年岸线进行定量预测。结果表明,9年间基岩岸线整体较稳定;琴岛栈桥到临洪河口淤泥质岸线不稳定,岸线明显向海淤积;砂质岸线整体较稳定,无明显蚀淤倾向。预测2025年海州湾淤泥质岸线呈向海延伸趋势,临洪河口附近岸线呈向海延伸趋势,其余岸线均无明显淤蚀变化,较为稳定。 展开更多

关键词 海州湾 遥感 海岸线 岸线变化率 净海岸移动量 Prophet时间序列预测模型

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基于N-BEATS的托辊滚动轴承剩余寿命预测 被引量：1

12

作者 滕春阳 李庆健 +2 位作者 陈金刚 张建飞 薛国庆 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期246-252,共7页

为减少煤矿井下带式输送机因托辊故障带来的安全事故和经济损失,提高工作人员和机组设备的安全性和运输效率,对于不同工况下不同位置托辊滚动轴承出现的异常振动情况,应用具有深层结构和残差网络的N-BEATS预测模型进行滚动轴承寿命预测... 为减少煤矿井下带式输送机因托辊故障带来的安全事故和经济损失,提高工作人员和机组设备的安全性和运输效率,对于不同工况下不同位置托辊滚动轴承出现的异常振动情况,应用具有深层结构和残差网络的N-BEATS预测模型进行滚动轴承寿命预测。首先,分析时间序列预测模型N-BEATS的原理及结构,并根据N-BEATS原理建立适用于托辊滚动轴承的寿命预测模型;然后,以某矿带式输送机托辊实际运行工况为背景,搭建基于DVS技术的托辊滚动轴承振动信号监测平台,采集不同工况下的托辊轴承振动信号数据;最后,将采集到的托辊滚动轴承振动数据输入到基于时间序列预测模型(N-BEATS)、卷积神经网络(RCNN)、相似性预测模型中,与真实值进行对比,并评估3种托辊滚动轴承剩余寿命预测质量。结果表明:N-BEATS预测模型相对于RCNN和相似性预测模型,其平均绝对误差分别提升了5.3%和4.1%;N-BEATS预测模型相对均方根误差分别提升了6.3%和5.2%。 展开更多

关键词 基于时间序列(N-BEATS)预测模型 托辊 滚动轴承 寿命预测 带式输送机 振动信号

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基于小波神经网络的经济预测研究 被引量：11

13

作者 胡俊胜 肖冬荣 夏景明 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2005年第03X期18-20,共3页

本文通过小波变换和神经网络的结合,建立了相应的小波神经网络经济预测模型。该模型克服了传统时间序列预测模型只能进行线性预测,避免了一些BP神经网络的固有缺陷。

关键词 经济预测模型 时间序列预测模型 小波神经网络 BP神经网络 小波变换 线性预测

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基于模糊分类变系数的铅锌烧结过程综合透气性状态预测 被引量：3

14

作者 吴敏 徐辰华 王春生 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期825-828,871,共5页

针对铅锌烧结过程的强非线性、时变等特点,运用智能集成建模的思想,提出一种模糊分类变系数透气性状态预测方法。首先深入机理分析和工况参数相关性分析研究,采用神经网络方法建立工艺参数和时间序列透气性预测模型;然后借助于模糊组合... 针对铅锌烧结过程的强非线性、时变等特点,运用智能集成建模的思想,提出一种模糊分类变系数透气性状态预测方法。首先深入机理分析和工况参数相关性分析研究,采用神经网络方法建立工艺参数和时间序列透气性预测模型;然后借助于模糊组合器实现两个子模型的有机组合,设计了模糊分类变系数综合透气性集成预测模型结构,其中加权系数由工况波动程度确定。运行结果表明:提出的集成模型具有较高的预测精度和较强的自学习能力,并且在工况波动严重的情况下,仍然具有好的预测效果,该模型具有一定的灵敏度和鲁棒性。 展开更多

关键词 铅锌烧结过程 透气性 工艺参数预测模型 时间序列预测模型 模糊组合器 集成预测模型

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基于烟气温度场分布的烧穿点智能集成预测方法 被引量：4

15

作者 吴敏 徐辰华 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期1313-1320,共8页

铅锌密闭鼓风烧结过程具有强非线性、时变和时滞等特性.本文在分析过程热状态的基础上,通过研究烧结机烟气温度梯度分布,建立烟气温度分布烧穿点软测量判断模型,结合烧穿点的动态特性,运用智能集成建模的思想,提出采用神经网络方法建立... 铅锌密闭鼓风烧结过程具有强非线性、时变和时滞等特性.本文在分析过程热状态的基础上,通过研究烧结机烟气温度梯度分布,建立烟气温度分布烧穿点软测量判断模型,结合烧穿点的动态特性,运用智能集成建模的思想,提出采用神经网络方法建立工艺参数预测模型,采用灰色理论建立烟气温度分布时间序列预测模型,通过模糊组合器综合与协调两个模型来预测烧穿点位置.实际运行结果表明,智能集成预测方法为铅锌烧结过程烧穿点的判断和预测提供了一种可行、有效的解决思路,为实现过程的状态优化奠定了基础. 展开更多

关键词 铅锌烧结过程 烧穿点 烟气温度场分布 工艺参数预测模型 时间序列预测模型 集成预测模型

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基于数据挖掘的注塑产品质量在线故障检测及预测 被引量：6

16

作者 陈昱 项薇 龚川 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第14期1749-1755,共7页

注塑件的尺寸精度与注塑工艺参数、注塑过程中各阶段实时条件及实时工况的变化都有关联。开发了一个基于数据挖掘的工件质量诊断模型,利用模内温度、压力、位移等高频传感器采集到的实时数据构建了高维时序特征集,采用三段式特征选择法... 注塑件的尺寸精度与注塑工艺参数、注塑过程中各阶段实时条件及实时工况的变化都有关联。开发了一个基于数据挖掘的工件质量诊断模型,利用模内温度、压力、位移等高频传感器采集到的实时数据构建了高维时序特征集,采用三段式特征选择法确定了关键特征子集,并将其用于训练基于LightGBM分类器的质量在线检测模型。基于卷积神经网络长短期记忆网络(CNN-LSTM)的时序模型预测了各特征的未来值,结合分类器完成了产品质量的事前预测。验证结果显示在线检测宏的平均召回率达到89.1%,事前预测宏的平均召回率为81.6%。 展开更多

关键词 产品质量 关联规则挖掘 时间序列预测模型 机器学习

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面向预测的长短时神经网络记忆增强机制 被引量：2

17

作者 吴明慧 侯凌燕 王超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第21期109-115,共7页

基于时序数据建模的长短时神经网络(LSTM)可用于预测类问题。现实场景中,LSTM预测精度往往与输入序列长度相关,有效的历史信息会被新输入的数据淹没。针对此问题,提出在LSTM节点中构建强化门实现对遗忘信息的提取,并与记忆信息按比例选... 基于时序数据建模的长短时神经网络(LSTM)可用于预测类问题。现实场景中,LSTM预测精度往往与输入序列长度相关,有效的历史信息会被新输入的数据淹没。针对此问题,提出在LSTM节点中构建强化门实现对遗忘信息的提取,并与记忆信息按比例选取、融合、输入记忆单元,增加学习过程中的梯度传导能力,使网络对相对较远的信息保持敏感以提升记忆能力。实验采用工业故障数据,当序列长度超过100时,具有强化门机制的改进模型预测误差低于其他LSTM模型。预测精度的差距随序列增加而增大,当序列长度增至200时,改进模型的预测误差(RMSE/MAE)较原模型分别降低了26.98%与35.85%。 展开更多

关键词 长短时神经网络 时间序列预测模型 记忆增强机制 深度学习

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数据驱动的车载空调设定温度预测研究 被引量：2

18

作者 胡杰 杨博闻 宋洪干 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2022年第1期134-142,共9页

为了对用户期望的车载空调温度进行实时预测,本文提出了一种习惯温度预测模型和时间序列温度预测模型双模型耦合的方法对车载空调设定温度进行实时预测。该方法以车内和外界的多维度信息作为输入,通过过滤式和随机森林对特征进行筛选,... 为了对用户期望的车载空调温度进行实时预测,本文提出了一种习惯温度预测模型和时间序列温度预测模型双模型耦合的方法对车载空调设定温度进行实时预测。该方法以车内和外界的多维度信息作为输入,通过过滤式和随机森林对特征进行筛选,并根据实际应用场景集成模型来对用户期望的空调设定温度进行预测。最后使用该模型对测试数据进行验证。结果表明本文提出的双模型耦合的方法对用户空调设定温度的预测结果平均绝对百分比误差(MAPE)为0.049,能够精确地对车载空调温度进行预测,从而为智能化、个性化调控空调提供辅助决策。 展开更多

关键词 习惯温度预测模型 时间序列温度预测模型 应用场景 集成模型 个性化

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基于GJR-EVT-COPULA和下偏矩的最优资产组合分析 被引量：5

19

作者 周春阳 吴冲锋 《系统管理学报》 CSSCI 北大核心 2011年第3期322-326,共5页

与方差风险测度相比,下偏矩一方面能够度量下边风险,另一方面通过设置不同的风险因子它可以更广泛的反映投资者的风险偏好。Harlow[1]建立了基于历史数据的均值下偏矩最优投资组合模型,本文考虑建立预测数据下的均值下偏矩最优投资组合... 与方差风险测度相比,下偏矩一方面能够度量下边风险,另一方面通过设置不同的风险因子它可以更广泛的反映投资者的风险偏好。Harlow[1]建立了基于历史数据的均值下偏矩最优投资组合模型,本文考虑建立预测数据下的均值下偏矩最优投资组合模型,并同Harlow的模型进行实证比较。考虑到实际收益数据的时变性、杠杆效应和厚尾特征,引入AR(1)-GJR(1,1)-EVT模型来描述金融时间序列的上述特征,并通过t Copula函数描述资产收益之间的非线性相关性。对基于历史数据的均值-二阶下偏矩模型和基于预测数据的均值-二阶下偏矩模型的投资绩效进行考察。中国股市的实证结果表明,基于预测数据的均值二阶下偏矩模型可以得到更好的投资绩效。 展开更多

关键词 下偏矩 投资组合 时间序列预测模型 COPULA函数

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基于JN5139的农田无线传感器网内数据融合研究 被引量：7

20

作者 陈莎 高红菊 +2 位作者 刘艳哲 梁栋 伍丹 《农机化研究》 北大核心 2016年第5期6-14,共9页

在无线传感器网络中,各个节点的存储能力、通信能力、计算能力及能源的供给都十分有限,因而运用网内数据融合算法消除冗余数据,减小数据传输量,从而达到节省功耗、延长节点生命周期、提高数据采集效率和准确度的目的。介绍了系统结构及... 在无线传感器网络中,各个节点的存储能力、通信能力、计算能力及能源的供给都十分有限,因而运用网内数据融合算法消除冗余数据,减小数据传输量,从而达到节省功耗、延长节点生命周期、提高数据采集效率和准确度的目的。介绍了系统结构及主要模块JN5139,采用简单滑动平均法、指数平滑法及自回归滑动平均模型(ARMA),在分析大量WSN数据的基础上,利用时间序列对数据进行建模预测,提出了适合WSN的数据处理模型并用Mat Lab进行仿真,之后将程序烧写到节点中进行试验。试验表明:该方法在保证采集数据可靠性的前提下有效地减少了网络的耗能,延长了网络的生命周期。 展开更多

关键词 无线传感器网络 数据融合 时间序列预测模型 能量消耗

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