一种基于滑动差分的车辆边缘检测新方法 被引量：1

1

作者 白琮 寇超 陈泉林 《电子测量技术》 2008年第11期16-20,共5页

在基于视频的交通监控系统中,车辆的快速、有效提取是车辆检测中的一个重要环节。在彩色图像中,当车辆出现在道路上时,因为车辆与道路相比颜色上有较大的差异,所以在车辆的边缘像素点上会发生颜色的突变。本文以此为依据,结合车辆的几... 在基于视频的交通监控系统中,车辆的快速、有效提取是车辆检测中的一个重要环节。在彩色图像中,当车辆出现在道路上时,因为车辆与道路相比颜色上有较大的差异,所以在车辆的边缘像素点上会发生颜色的突变。本文以此为依据,结合车辆的几何信息,提出了一种新的车辆提取算法。此方法通过对彩色图像进行逐行扫描的方式,利用滑动差分滤波器,确定每行的车辆边缘像素点,进而将车辆从图像中提取出来。实验证明,该方法能简单有效地提取车辆。 展开更多

关键词 RGB色彩空间 滑动差分 车辆边缘 车辆提取

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基于差分自回归滑动平均模型的风电场短期风速预测 被引量：9

2

作者 孟天星 张厚升 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第33期9813-9818,共6页

目前,风力发电的并网规模越来越大;但是鉴于风力发电特有的间歇性和随机性,难免会对电力系统的稳定运行和电能质量造成巨大影响;也就限制了风电的发展速度与规模。对风力发电场的风速进行中、长、短期的预测可以在一定程度上有效地解决... 目前,风力发电的并网规模越来越大;但是鉴于风力发电特有的间歇性和随机性,难免会对电力系统的稳定运行和电能质量造成巨大影响;也就限制了风电的发展速度与规模。对风力发电场的风速进行中、长、短期的预测可以在一定程度上有效地解决该问题。依据风速序列的自相关性以及时序性,提出了一种基于时间序列分析的风电场短期风速预测ARIMA模型。重点讨论了建模的过程、模型的识别、模型的定阶和模型参数的估计。最后结合风电场实际,对比于持续法预测,给出了相应的预测结果和误差分析,验证了所提出的ARIMA模型用于风电场风速预测的可行性。 展开更多

关键词 风电 风速预测 时间序列 自回归滑动平均 差分自回归滑动平均

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基于SARIMA-SVM模型的季节性PM_(2.5)浓度预测

3

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... 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。 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

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基于滑动倒谱的自动语言辨识 被引量：4

4

作者 王洪海 刘刚 郭军 《智能系统学报》 2008年第4期336-341,共6页

滑动差分倒谱在自动语言辨识的研究中获得了广泛的应用.但是滑动差分倒谱并没有利用语音信号的静态倒谱信息,在方言辨识中的研究表明静态倒谱比差分倒谱含有更多的特征信息.为此,提出了滑动倒谱(SC)的概念,并与滑动差分倒谱特征矢量进... 滑动差分倒谱在自动语言辨识的研究中获得了广泛的应用.但是滑动差分倒谱并没有利用语音信号的静态倒谱信息,在方言辨识中的研究表明静态倒谱比差分倒谱含有更多的特征信息.为此,提出了滑动倒谱(SC)的概念,并与滑动差分倒谱特征矢量进行了对比研究.首先利用开发集的语音考察了滑动差分倒谱和滑动倒谱的控制参数在不同取值的情况下对识别性能的影响,利用爬山法确定了这2类特征矢量达到局部最优控制参数组合的路径,然后利用测试集的数据对优化后的2类特征矢量建立的模型进行了闭集辨识和开集辨识.2种情况下的测试结果都表明滑动倒谱的性能优于滑动差分倒谱.并且这2种参数还具有特征互补性,将它们进行决策级数据融合可以进一步提高系统的性能. 展开更多

关键词 自动语言辨识 滑动倒谱 滑动差分倒谱 高斯混合模型

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基于TCN模型的软件系统老化预测框架 被引量：1

5

作者 王艳超 姚江毅 +1 位作者 李雄伟 刘林云 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期25-29,61,共6页

随着软件规模的扩大和逻辑复杂度的提高,软件老化特征表现更加隐蔽,老化参数时序信号更加复杂,针对时序预测法对序列平稳性要求高和BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极值的问题,提出以时域卷积网络(TCN)模型为基础的软件老化预测框架... 随着软件规模的扩大和逻辑复杂度的提高,软件老化特征表现更加隐蔽,老化参数时序信号更加复杂,针对时序预测法对序列平稳性要求高和BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极值的问题,提出以时域卷积网络(TCN)模型为基础的软件老化预测框架。采集可用内存数据作为框架的输入,经TCN模型进行预测,通过检查预测输出的内存与实际内存的平均误差评价模型的效率。与ARIMA模型和RNN(LSTM)模型预测结果进行对比表明,TCN模型对时间序列平稳性要求低、适应性更强,不存在梯度爆炸或消失的问题,对采集的老化数据预测效果最好。 展开更多

关键词 软件老化 时域卷积网络 老化预测框架 预测误差 差分自回归滑动平均模型 长短时记忆模型

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基于自适应高斯混合模型与静动态听觉特征融合的说话人识别 被引量：18

6

作者 吴迪 曹洁 王进花 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1598-1604,共7页

对特征参数和高斯混合模型进行改进,提出了一种特征域和模型域混合补偿的方法用于解决说话人识别特征受噪声影响较大以及高斯混合模型随训练样本长度减小而性能下降的问题。通过模拟人耳听觉,给出了基于伽马通滤波器的伽马通滤波倒谱系... 对特征参数和高斯混合模型进行改进,提出了一种特征域和模型域混合补偿的方法用于解决说话人识别特征受噪声影响较大以及高斯混合模型随训练样本长度减小而性能下降的问题。通过模拟人耳听觉,给出了基于伽马通滤波器的伽马通滤波倒谱系数;考虑其只反映了语音的静态特征,提取了能够反映语音动态特征的伽马通滑动差分倒谱系数。基于因子分析技术,利用移动因子表示高斯混合模型的自适应过程,通过训练语料较充分的说话人模型中的均值向量补偿受训练语料长度影响较大的分量的均值向量。仿真实验表明:在纯净背景下,本文方法的识别率达到了98.46%;在不同噪声环境下,本文提出的混合补偿方法能有效提高说话人识别系统的性能。 展开更多

关键词 高斯混合模型 伽马通滤波器 滑动差分倒谱 因子分析 听觉特征

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融合韵律与动态倒谱特征的语音疲劳度检测 被引量：3

7

作者 吴礼福 徐行 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期709-714,共6页

通过语音实现疲劳度检测具有操作简单、无创伤和实时性等优点.为了提高语音疲劳度检测的性能,将韵律特征与动态倒谱特征相融合,采用高斯混合模型作为分类器进行语音疲劳度检测.分别考察了梅尔频率倒谱系数、滑动差分倒谱特征以及韵律特... 通过语音实现疲劳度检测具有操作简单、无创伤和实时性等优点.为了提高语音疲劳度检测的性能,将韵律特征与动态倒谱特征相融合,采用高斯混合模型作为分类器进行语音疲劳度检测.分别考察了梅尔频率倒谱系数、滑动差分倒谱特征以及韵律特征的检测性能.实验结果表明,在单特征时,梅尔频率倒谱系数比滑动差分倒谱特征和韵律特征的检测性能好,对于融合特征,检测性能均比单特征好,将三个特征融合后,检测正确率可达91%. 展开更多

关键词 疲劳度 梅尔频率倒谱系数 滑动差分倒谱 韵 律 高斯混合模型 融 合

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一种静态特征与动态特征结合的方言辨识方法 被引量：2

8

作者 何艳 于凤芹 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第13期105-108,共4页

针对MFCC仅反映语音静态特征导致的方言识别率低的问题,而SDC由于考虑了前后帧差分倒谱的影响,能反映语音的动态特征;同时考虑方言的静态与动态特征,对普通话、上海话、广东话和闽南话4种方言进行MFCC特征和SDC特征提取,将其两组特征组... 针对MFCC仅反映语音静态特征导致的方言识别率低的问题,而SDC由于考虑了前后帧差分倒谱的影响,能反映语音的动态特征;同时考虑方言的静态与动态特征,对普通话、上海话、广东话和闽南话4种方言进行MFCC特征和SDC特征提取,将其两组特征组合送入支持向量机进行辨识,并研究了针对4种方言的SDC的局部最优参数组合。仿真实验结果表明,同时考虑方言的静态与动态特征方法的识别率高达92.5%,但识别率的提高是以延长运算时间为代价的。 展开更多

关键词 方言辨识 MEL频率倒谱系数 滑动差分倒谱特征 支持向量机

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三种方法在风速预测中的应用研究 被引量：34

9

作者 韩爽 杨勇平 刘永前 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2008年第3期57-61,共5页

对持续法、ARIMA和BP网络三种方法在提前1 h风速预测中的应用进行了研究和比较。为消除季节对预测结果的影响,针对一年12个月分别建立预测模型;认为风速具有不平稳性,应该对原始风速序列进行差分处理;通过对样本数据进行相关性分析来确... 对持续法、ARIMA和BP网络三种方法在提前1 h风速预测中的应用进行了研究和比较。为消除季节对预测结果的影响,针对一年12个月分别建立预测模型;认为风速具有不平稳性,应该对原始风速序列进行差分处理;通过对样本数据进行相关性分析来确定神经网络的输入神经元个数;结果表明:大多数情况下,ARIMA模型和BP网络模型的预测结果都好于持续法,并且BP一般都好于ARIMA;但也有持续法好于ARIMA和BP网络模型的情况。不能笼统地说某个方法优于另外一个方法,应该根据具体情况进行分析和判断,选择合适的模型种类,以取得最优预测效果。 展开更多

关键词 风速预测 应用比较 持续法 差分自回归滑动平均模型 神经网络 相关性分析

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基于ARIMA与SVM的飞行事故组合预测方法 被引量：11

10

作者 甘旭升 端木京顺 +1 位作者 丛伟 高建国 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期79-84,共6页

飞行事故预测的目的在于预防事故。为提高事故预防的针对性和有效性,必须加强预测,以增强预防飞行事故的主动性。在ARIMA和SVM基础上,提出一种飞行事故组合预测方法。首先建立ARIMA模型,用以描述历史数据中的线性关系;然后,对ARIMA模型... 飞行事故预测的目的在于预防事故。为提高事故预防的针对性和有效性,必须加强预测,以增强预防飞行事故的主动性。在ARIMA和SVM基础上,提出一种飞行事故组合预测方法。首先建立ARIMA模型,用以描述历史数据中的线性关系;然后,对ARIMA模型的残差构建SVM模型,用以模拟数据中的非线性规律,两者预测值之和就是最后的预测结果。美国空军1954—1993年飞行事故损坏飞机万时率的实证分析结果表明:利用该方法所建立的模型,能够对飞行事故作出较为准确的预测,模型精度总体优于单一的ARIMA或SVM模型。 展开更多

关键词 差分自回归滑动平均(ARIMA) 单位根检验 支持向量机(SVM) 飞行事故 组合预测

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基于ARIMA模型的航空装备事故时序预测 被引量：17

11

作者 甘旭升 端木京顺 +1 位作者 高建国 赵录峰 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期97-102,共6页

为提高航空装备事故预防的针对性、有效性和主动性,预防和减少事故的发生,降低事故造成的损失,提出一种时序的差分自回归滑动平均(ARIMA)模型。其建模过程先在时间序列基础上辨识一个试用模型,然后加以诊断,并作出必要调整,反复进行辨... 为提高航空装备事故预防的针对性、有效性和主动性,预防和减少事故的发生,降低事故造成的损失,提出一种时序的差分自回归滑动平均(ARIMA)模型。其建模过程先在时间序列基础上辨识一个试用模型,然后加以诊断,并作出必要调整,反复进行辨识、估计、诊断,直至获得较为满意的ARIMA预测模型。在实例验证中,所构建的用来预测美国空军飞行事故万时率的ARIMA模型,能够将预测的平均相对误差控制在7%以内,预测结果总体反映航空装备的实际安全状况。 展开更多

关键词 航空装备事故 时间序列 差分自回归滑动平均(ARIMA)模型 飞行事故万时率 单位根检验

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交通事故损失的时间序列分析 被引量：10

12

作者 邵辉 王钰 +1 位作者 李保安 张蓉爱 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2007年第7期10-13,共4页

为揭示交通事故经济损失的变化规律,笔者研究并利用时间序列的方法,建立了ARIMA模型,对1985—2005年全国交通事故经济损失的数据进行了分析和预测。根据原始数据的特点,选择随机时间序列分析方法。通过对模型的识别和参数的选择,得到200... 为揭示交通事故经济损失的变化规律,笔者研究并利用时间序列的方法,建立了ARIMA模型,对1985—2005年全国交通事故经济损失的数据进行了分析和预测。根据原始数据的特点,选择随机时间序列分析方法。通过对模型的识别和参数的选择,得到2006—2008年的交通事故损失的预测值分别为2.9559,2.9707和3.0129亿元,置信区间为95%。通过对1985—2005年交通事故经济损失的预测结果与原始数据的比较表明,预测结果接近原始数据,该方法为交通事故的预防和控制提供了技术指导和有益参考。 展开更多

关键词 交通事故 损失 时间序列分析 ARIMA(差分自回归滑动平均)模型 统计分析系统(SAS)

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基于H-P滤波法、ARIMA和VAR模型的库区滑坡位移综合预测 被引量：25

13

作者 孟蒙 陈智强 +2 位作者 黄达 曾彬 陈赐金 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第S2期552-560,共9页

受库水位涨落及降雨等影响,库区滑坡位移表现出明显的周期性。基于位移时间序列分析,将滑坡监测位移分解为趋势项与周期项之和。趋势项反映滑坡变形的长期趋势,其主要受滑坡本身地质结构等因素影响。周期项反映滑坡变形的波动性,其主要... 受库水位涨落及降雨等影响,库区滑坡位移表现出明显的周期性。基于位移时间序列分析,将滑坡监测位移分解为趋势项与周期项之和。趋势项反映滑坡变形的长期趋势,其主要受滑坡本身地质结构等因素影响。周期项反映滑坡变形的波动性,其主要受外部因素影响。以三峡库区巫山塔坪滑坡为例,考虑长江水位与降雨量影响,采用H-P滤波法从滑坡位移中分解出趋势项及周期项,利用差分自回归滑动平均模型(ARIMA)对趋势项进行平稳处理并计算趋势项预测值,利用向量自回归模型(VAR)计算周期项预测值。趋势项预测值与周期项预测值之和为滑坡位移预测值。与实际监测值及多种方法分析比较,表明综合预测所得结果能较好反映滑坡变形的趋势性和波动性,位移预测效果较好。 展开更多

关键词 滑坡 变形预测 时间序列 H-P滤波法 差分自回归滑动平均(ARIMA)模型 向量自回归(VAR)模型

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苏州市空气质量的时间序列变化过程研究 被引量：12

14

作者 黄进 张金池 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期49-52,共4页

城市空气质量水平是以空气质量指数(API)来表征的,API的时空变化可以反映城市空气质量的变化过程。文章以苏州市2002～2007年各月API值为研究对象,将其构成一组时间序列,采用时间序列理论中的小波分析原理和差分自回归滑动平均模型(ARI... 城市空气质量水平是以空气质量指数(API)来表征的,API的时空变化可以反映城市空气质量的变化过程。文章以苏州市2002～2007年各月API值为研究对象,将其构成一组时间序列,采用时间序列理论中的小波分析原理和差分自回归滑动平均模型(ARIMA)原理对这组API序列进行趋势的辨识和数值预测,结果表明(1)苏州市近年来的空气质量水平不断提高,并将稳定保持在一个良好的水平上;(2)差分自回归滑动平均模型ARIMA(2,2,2)在拟合该地区API值时间尺度上的变化趋势效果较好,能够较好的预测苏州市月空气质量水平。 展开更多

关键词 空气质量指数 小波分析 差分自回归滑动平均模型 时间序列

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采用改进模糊层次分析法的风速预测模型 被引量：35

15

作者 黄文杰 傅砾 肖盛 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期164-168,共5页

针对风速具有较强随机性的特点,提出一种基于改进模糊层次分析法的风速预测组合模型。以风速预测周期、风速的振荡性及预测者对预测模型的信赖度为目标准则;通过模糊判断矩阵的方法确定组合模型的最优权重。该组合模型可以综合考虑影响... 针对风速具有较强随机性的特点,提出一种基于改进模糊层次分析法的风速预测组合模型。以风速预测周期、风速的振荡性及预测者对预测模型的信赖度为目标准则;通过模糊判断矩阵的方法确定组合模型的最优权重。该组合模型可以综合考虑影响风速预测的多种不确定性因素,在综合不同模型预测结果的基础上引入专家经验。算例分析表明,该组合预测模型的预测结果与传统的单一预测模型相比,误差更小,精度更高。 展开更多

关键词 风速预测 组合模型:模糊层次分析法 时序差分自回归滑动平均模型 自适应模糊神经删络模型

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基于组合模型的网络流量预测 被引量：6

16

作者 于静 王辉 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第8期92-95,共4页

网络流量预测是网络管理的基础,网络流量受到多种因素影响,具有周期性、时变性和非线性,传统单一线性模型ARIMA或非线性模型SVM均难以准确描述网络流量复杂变化规律,为此,提出一种网络流量组合预测模型(ARIMA-LSSVM)。采用ARIMA对网络... 网络流量预测是网络管理的基础,网络流量受到多种因素影响,具有周期性、时变性和非线性,传统单一线性模型ARIMA或非线性模型SVM均难以准确描述网络流量复杂变化规律,为此,提出一种网络流量组合预测模型(ARIMA-LSSVM)。采用ARIMA对网络流量进行预测,捕捉其周期性变化趋势,采用LSSVM对网络流量非线性变化趋势进行预测,同时采用遗传算法对LSSVM参数进行优化,采用LSSVM两种预测结果进行融合,得到网络流量的最终预测结果。仿真实验结果表明,相对于单一网络流量预测模型,ARIMA-LSSVM提高网络流量预测精度,更能全面刻画网络流量变化趋势。 展开更多

关键词 网络流量 差分自回归滑动平均模型 最小支持向量机 组合模型

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基于时间序列模型的舰炮武器系统动态精度评估方法 被引量：8

17

作者 刘德耀 韩旭 普仕凡 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期18-25,共8页

为了解决舰炮武器系统动态精度试验鉴定中长期存在的数据处理理论依据不足及方法不当问题,提出了一套基于时间序列模型的舰炮武器系统动态精度评估方法。分析了当前舰炮武器系统动态精度数据处理方法的现状与不足;给出了应用时间序列模... 为了解决舰炮武器系统动态精度试验鉴定中长期存在的数据处理理论依据不足及方法不当问题,提出了一套基于时间序列模型的舰炮武器系统动态精度评估方法。分析了当前舰炮武器系统动态精度数据处理方法的现状与不足;给出了应用时间序列模型对舰炮武器系统动态误差数据进行建模分析的基本思路。在对自回归滑动平均(Autoregressive moving average,ARMA)/差分自回归滑动平均(Autoregressive integrated moving average,ARIMA)建模方法和自回归条件异方差(Autoregressive conditional heteroscedasticity,ARCH)系列建模方法的相关理论、方法进行深入探讨的基础上,提出了应用ARIMA和广义自回归条件异方差(Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity,GARCH)模型方法实现动态精度评估的具体算法。以某型舰炮武器系统实测高低角动态误差的分析处理为例,给出了应用时间序列模型方法进行舰炮武器系统动态精度评估的具体实现过程。模型与实际数据的对比分析结果表明,该文提出的方法是可行的,可为有效解决舰炮武器系统动态精度试验鉴定的相关难题提供参考。 展开更多

关键词 时间序列 舰炮武器系统 动态精度 自回归滑动平均 差分自回归滑动平均 广义自回归条件异方差

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基于混合模型的国际原油价格预测研究 被引量：12

18

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... 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。 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

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基于时间序列的风电功率日前预测模型及其应用 被引量：2

19

作者 唐波 陈彬 +2 位作者 瞿子航 彭友仙 李昱 《水电能源科学》 北大核心 2014年第11期193-196,201,共5页

风电场发电功率随风速的无序变化是电网无法大规模接纳风电的关键因素,准确地预测风电场输出功率对电力系统大量接入风电有重要意义。针对风电功率无序变化的特征,基于时序分析法分别建立了指数加权移动平均和一阶差分自回归滑动平均的... 风电场发电功率随风速的无序变化是电网无法大规模接纳风电的关键因素,准确地预测风电场输出功率对电力系统大量接入风电有重要意义。针对风电功率无序变化的特征,基于时序分析法分别建立了指数加权移动平均和一阶差分自回归滑动平均的风电功率日前预测模型,进而运用穷举搜索法确定了指数加权移动平均模型的最佳加权因子为0.7,并得到此模型的风电功率预测值。同时,通过样本自相关函数定阶和最小二乘估计的方法,求得一阶差分自回归滑动平均模型的风电功率预测值。结果表明,一阶差分自回归滑动平均模型的风电场功率预测值的均方根误差比指数加权移动平均模型低0.88%,相应的准确率和合格率较高,可见一阶差分自回归滑动平均模型更能提高风电功率的预测精度。 展开更多

关键词 风电功率 预测模型 时序分析 指数加权移动平均 一阶差分自回归滑动平均 均方根误差

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基于改进熵值法和限幅小波的大波动地区短期负荷预测 被引量：5

20

作者 杨浩 何茜 殷家敏 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期70-75,共6页

为了使大波动地区的短期负荷预测精度得到改善,将大波动地区的负荷划分为基础负荷、冲击性负荷和小水电负荷,对波动大的的冲击性负荷和小水电负荷作出预测,并将限幅小波的理论引用到负荷预测模型中去。找出影响冲击负荷和小水电负荷相... 为了使大波动地区的短期负荷预测精度得到改善,将大波动地区的负荷划分为基础负荷、冲击性负荷和小水电负荷,对波动大的的冲击性负荷和小水电负荷作出预测,并将限幅小波的理论引用到负荷预测模型中去。找出影响冲击负荷和小水电负荷相关的若干因素。由于用于预测的信号随机波动大,因此先运用改进熵值法对历史数据进行筛选,再运用规则性系数选取适合的小波基对信号进行小波分解,然后对低频信号进行限幅滤波,对极大模值做异常处理和以低通滤波的方式去噪,再选用线性神经网络模型和改进的差分自回归-滑动平均模型(ARIMA)进行预测,对预测结果进行比较和分析。实验证明对于波动大的冲击性负荷和小水电负荷,基于单层限幅小波分析的负荷模型预测效果较单层小波分析的负荷预测效果好。改进的熵值法和限幅小波分析理论对提高冲击负荷和小水电负荷的短期预测结果精度有较好的实用价值。 展开更多

关键词 冲击负荷 改进熵值法 极大模值 规则性系数 限幅小波 线性神经网络 差分回归-滑动平均模型

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