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地铁隧道地表变形小波去噪及灰色-时序组合预测模型研究 被引量：9
1
作者 栾元重 翁丽媛 +1 位作者 杜超 栾亨宣 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2016年第8期678-681,共4页
以青岛地铁3号线地表变形横向观测线实测数据为例,开展小波去噪及时序组合预测模型的研究。首先,采用小波理论对观测值进行粗差剔除与去噪处理,根据均方误差最低、信噪比最高的原则,证实dmey小波1层分解、rigrsure软阈值小波去噪方法是... 以青岛地铁3号线地表变形横向观测线实测数据为例,开展小波去噪及时序组合预测模型的研究。首先,采用小波理论对观测值进行粗差剔除与去噪处理,根据均方误差最低、信噪比最高的原则,证实dmey小波1层分解、rigrsure软阈值小波去噪方法是最优的。其次,给出地铁隧道地表变形灰色-时序组合预测模型表达式,选用等维新息GM(1,1)模型和残差时间序列模型进行地表变形叠合预测。最后,通过小波去噪后时间序列预测模型、小波去噪前灰色-时序组合预测模型、小波去噪后灰色-时序组合预测模型进行计算分析,结果表明小波去噪后灰色-时序组合模型预测精度最高,并分析了各模型预测精度差别的成因。 展开更多
关键词 地铁隧道地表变形 小波去噪 灰色-时序组合预测模型 精度分析
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基于灰色-回归组合模型的淄博市卫生资源预测
2
作者 王玉芹 吕超 +1 位作者 胡俊俊 曹高芳 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第4期602-605,共4页
目的调查2005—2022年淄博市卫生人力资源及床位配置情况,对淄博市2023—2027年每千人口卫生技术人员数、医师数及床位配置情况进行预测,为淄博市卫生人力资源配置情况提供决策参考。方法查阅统计年鉴,提取医疗卫生公共预算支出、常住... 目的调查2005—2022年淄博市卫生人力资源及床位配置情况,对淄博市2023—2027年每千人口卫生技术人员数、医师数及床位配置情况进行预测,为淄博市卫生人力资源配置情况提供决策参考。方法查阅统计年鉴,提取医疗卫生公共预算支出、常住人口、城镇化率、人均可支配收入、卫生技术人员的数量、医师数及床位数等数据,使用GM(1,1)模型、多元回归模型和组合预测模型进行预测,并比较预测精度。结果2023—2027年淄博市每千人口卫生技术人员数分别为10.38、10.72、11.08、11.46、11.85;每千人口医师数分别为4.30、4.46、4.63、4.80、4.98;每千人口床位数分别为7.57、7.71、7.86、8.01、8.17。结论淄博市每千人卫生资源配置高于全国平均水平且呈现上升趋势,但人口老龄化、少子化大环境下,需采取有效措施提高资源配置质效。 展开更多
关键词 GM(1 1)灰色模型 多元回归预测 组合预测 卫生资源
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铝-木组合柱蠕变性能及其预测模型构建
3
作者 李洪毅 徐国林 +1 位作者 陈顺超 林宇杰 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第3期1174-1179,共6页
木材在长期荷载作用下产生的蠕变会使木梁或木柱的变形增大,给建筑结构带来安全隐患。为改善木构件的蠕变性能,设计一种铝合金-木组合柱(aluminum wood composite columns,AWC),制作铝合金含量分别为0、2%、3%、4%的AWC,开展0.25应力比... 木材在长期荷载作用下产生的蠕变会使木梁或木柱的变形增大,给建筑结构带来安全隐患。为改善木构件的蠕变性能,设计一种铝合金-木组合柱(aluminum wood composite columns,AWC),制作铝合金含量分别为0、2%、3%、4%的AWC,开展0.25应力比下柱的蠕变试验,试验持续时间30 d。获取蠕变应变-时间曲线和蠕变系数-时间曲线,分析AWC蠕变变化规律。采用Burgers模型对蠕变应变-时间曲线进行拟合,探究铝合金含量对AWC蠕变影响;从AWC材料特性和荷载传递两个方面分析铝合金对AWC蠕变抑制的原因。结果表明:与铝合金含量为0的AWC1相比,AWC2~AWC4蠕变变形呈现不同程度减小,即铝合金能有效增强木材抵抗蠕变变形能力;基于Burgers模型拟合的4条AWC蠕变应变-时间曲线相关系数均大于0.95,且以此模型构建的AWC铝合金蠕变预测模型能较好地预测AWC蠕变。 展开更多
关键词 铝合金-木组合柱(AWC) 蠕变性能 BURGERS模型 蠕变系数 蠕变预测模型
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零担物流时序预测的SARIMA-GRU-BPNN组合模型及应用 被引量：4
4
作者 秦音 郭杜杜 +2 位作者 周飞 王庆庆 王洋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第19期297-308,共12页
针对零担物流的需求物流量显著季节性、非线性和随机性特征使其预测难度大的问题,提出一种零担物流时序预测的SARIMA-GRU-BPNN组合模型的预测方法。使用季节性分解模型将物流量分解为趋势、季节性及残差,对趋势分量采用季节性差分自回... 针对零担物流的需求物流量显著季节性、非线性和随机性特征使其预测难度大的问题,提出一种零担物流时序预测的SARIMA-GRU-BPNN组合模型的预测方法。使用季节性分解模型将物流量分解为趋势、季节性及残差,对趋势分量采用季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)拟合线性变化,对季节性分量采用门控循环神经网络(GRU)拟合季节性变化,对残差分量采用反向传播神经网络(BPNN)拟合非线性及随机性变化,组合重构得到最终预测值。实验结果表明,与自身单一模型SARIMA、GRU及BPNN相比,均方根误差(RMSE)分别降低31.5%、34.5%及47.1%;与其他单一模型灰色模型、支持向量机、长短期记忆网络及多元线性回归相比,RMSE分别降低71.3%、68.9%、54.4%及70.7%;与组合模型ARIMA-GRU、ARIMA-BPNN及ARIMA-SVM相比,RMSE分别降低31.0%、43.0%及56.1%,且趋势和季节性分量预测模型拟合优度达到92%和99%,有效降低整体预测误差,提升了预测精度和模型稳健性。 展开更多
关键词 零担物流 需求预测 时序分解 组合模型 人工神经网络
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基于博弈论综合赋权改进的交通事故组合预测模型研究
5
作者 单小曼 刘尊青 +3 位作者 辛宁 侯金超 姚亮 王逸飞 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期120-126,共7页
为改善交通安全,提升交通事故预测模型的精度。基于熵权法、反熵权法、CRITIC法和变异系数法进行权重计算,继而通过等权法、乘积合成法和博弈论思想进行综合赋权,对组合模型进行改进。研究结果表明:基于博弈论综合赋权改进的GM(1,1)-指... 为改善交通安全,提升交通事故预测模型的精度。基于熵权法、反熵权法、CRITIC法和变异系数法进行权重计算,继而通过等权法、乘积合成法和博弈论思想进行综合赋权,对组合模型进行改进。研究结果表明:基于博弈论综合赋权改进的GM(1,1)-指数平滑-BP组合预测模型的预测效果最佳,其决定系数(R^(2))高达0.994,平均绝对误差百分比(MAPE)仅为1.426%,较单项模型和直接组合模型预测程度更好,误差率更低。基于博弈论思想离差最小化求解最优权重组合系数,能够有效结合不同赋权方法的优势,权衡各方法之间的最优解,从而避免模型出现过度拟合、预测误差大及缺乏动态适应性等问题。同时,组合预测模型以数据最大优化为核心原则,可有效克服单项预测模型的局限,使其能更好地适应复杂变化的环境及数据,显著提升了预测的准确性和稳定性,增强了模型的鲁棒性和适应性。 展开更多
关键词 交通安全 交通事故 博弈论 GM(1 1)-指数平滑-BP 赋权改进 组合预测模型
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灰色GM(1,1)-小波变换-GARCH组合模型预测松花江流域水质 被引量：15
6
作者 徐梅 晏福 +2 位作者 刘振忠 李高华 渠佩云 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期137-142,共6页
为了研究松花江流域水质变化情况,预测未来水质变化趋势以及对松花江流域水质的保护提供理论依据和决策方案,通过对松花江抚远段2012年前15周的实测溶解氧(dissolved oxygen,DO)、高锰酸盐指数CODMn、氨氮NH3-N数据分析,以灰色GM(1,1)... 为了研究松花江流域水质变化情况,预测未来水质变化趋势以及对松花江流域水质的保护提供理论依据和决策方案,通过对松花江抚远段2012年前15周的实测溶解氧(dissolved oxygen,DO)、高锰酸盐指数CODMn、氨氮NH3-N数据分析,以灰色GM(1,1)模型、小波分解与重构和广义自回归条件异方差(generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型为基础,建立了灰色GM(1,1)和灰色GM(1,1)-小波变换-GARCH组合的混合预测模型,并以抚远段实测DO、CODMn、NH3-N数据为实例进行验证,预测结果极显著(P<0.01),预测误差分别为3.39%、8.56%、7.83%,表明该预测模型精度较高,适用于对水质变化的预测研究。最后,利用该模型对松花江抚远、黑河、嘉荫和同江段2013年前8周的4个污染指标进行预测分析,预测结果与实测数据误差较小,基本符合水质未来变化趋势,为相关部门对松花江流域水质预测和保护提供参考。 展开更多
关键词 水质 模型 污染 预测 小波分解与重构 灰色GM(1 1)-小波变换 GARCH组合预测模型
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基于灰色-周期外延组合模型的电力负荷预测 被引量：12
7
作者 任峰 李伟 丁超 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第24期52-54,共3页
提出了灰色–周期外延组合模型,即在一般灰色模型GM(1,1)的基础上建立残差周期外延模型,并提取优势周期以重新构造新的数据序列,再将不同周期同一时刻的值叠加。该模型兼顾了电力负荷的增长性和周期波动性二重趋势,较好地克服了上述二... 提出了灰色–周期外延组合模型,即在一般灰色模型GM(1,1)的基础上建立残差周期外延模型,并提取优势周期以重新构造新的数据序列,再将不同周期同一时刻的值叠加。该模型兼顾了电力负荷的增长性和周期波动性二重趋势,较好地克服了上述二重趋势引起的负荷变化非线性组合特征给精确负荷预测带来的困难。实例计算结果表明该模型明显地提高了电力负荷预测精度。 展开更多
关键词 灰色预测 灰色一周期外延组合模型 电力负荷预 测 GM(1 1)模型
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航空装备事故的灰色时序组合预测模型 被引量：9
8
作者 甘旭升 端木京顺 王青 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期32-37,共6页
为提高航空装备事故预测水平,提出一种基于灰色和时间序列分析模型的航空装备事故组合预测模型。先构建灰色模型,提取历史数据中承载的趋势信息。然后进行模型选择、阶数识别和参数估计,建立灰色残差的时间序列分析模型,用以刻画历史数... 为提高航空装备事故预测水平,提出一种基于灰色和时间序列分析模型的航空装备事故组合预测模型。先构建灰色模型,提取历史数据中承载的趋势信息。然后进行模型选择、阶数识别和参数估计,建立灰色残差的时间序列分析模型,用以刻画历史数据中的随机波动特征。最后,将2个模型的预测值相加,得到所求的组合预测结果。实例中,以美国空军1996—1999年的A级飞行事故10万时率数据为基础,建立灰色时序组合模型,模型中短期预测精度优于单一灰色模型,平均相对误差控制在5%以内,预测结果能够反映航空装备安全的实际状况。 展开更多
关键词 灰色模型 时间序列分析模型 单位根检验 航空装备事故 组合预测
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短期电力负荷预测的灰色-小波网络组合模型 被引量：6
9
作者 汪克亮 杨宝臣 杨力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第32期186-188,共3页
短期电力负荷数据具有离散、无规则波动的特点,先利用灰色预测弱化其波动性,然后将负荷原始检测数据与其相对应的灰色预测数据进行重构后作为小波网络的训练样本,在此基础上建立基于灰色-小波网络组合模型的短期电力负荷预测新方法。该... 短期电力负荷数据具有离散、无规则波动的特点,先利用灰色预测弱化其波动性,然后将负荷原始检测数据与其相对应的灰色预测数据进行重构后作为小波网络的训练样本,在此基础上建立基于灰色-小波网络组合模型的短期电力负荷预测新方法。该方法有效整合了灰色理论、小波分析和人工神经网络的优点,与传统BP网络相比,收敛速度更快,预测精度更高。仿真试验表明了该方法用于短期电力负荷预测的可行性和有效性。 展开更多
关键词 灰色-小波网络 短期电力负荷预测 组合模型 GM(1 1)预测
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灰色Verhulst-BP网络组合模型在预测中的应用研究 被引量：7
10
作者 童新安 魏巍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第23期245-248,共4页
在灰色Verhulst模型和BP神经网络理论的基础上,对两者的结合方式进行了研究,提出了部分数据Verhulst模型组的概念,得到了一种结合灰色Verhulst与BP神经网络的组合预测模型。利用BP神经网络建立部分数据Verhulst模型组与原始数据之间的... 在灰色Verhulst模型和BP神经网络理论的基础上,对两者的结合方式进行了研究,提出了部分数据Verhulst模型组的概念,得到了一种结合灰色Verhulst与BP神经网络的组合预测模型。利用BP神经网络建立部分数据Verhulst模型组与原始数据之间的非线性映射关系,克服了小样本时间序列数据在神经网络训练时的缺陷。实验结果和仿真验证表明,该组合预测模型具有较高的预测精度和良好的稳定性。 展开更多
关键词 灰色VERHULST模型 BP神经网络 组合预测模型 部分数据Verhulst模型组
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灰色-周期外延组合模型在参考作物腾发量预测中的应用 被引量：2
11
作者 迟道才 李雪 +2 位作者 张兰芬 陈涛涛 王堃 《节水灌溉》 北大核心 2012年第12期30-36,共7页
参考作物腾发量ET0是计算作物需水量、制定灌溉制度和进行水资源优化配置的重要参数之一。因参考作物腾发量随季节性变化,并呈现以年为周期波动的特点;在这种情况下,提出了一种基于灰色GM(1,1)与周期外延相结合的预测模型,即灰色-周期... 参考作物腾发量ET0是计算作物需水量、制定灌溉制度和进行水资源优化配置的重要参数之一。因参考作物腾发量随季节性变化,并呈现以年为周期波动的特点;在这种情况下,提出了一种基于灰色GM(1,1)与周期外延相结合的预测模型,即灰色-周期外延组合模型。以沈阳、鞍山、铁岭、盘锦4个地区1997-2006年参考作物腾发量季节值为例进行分析和模拟。结果表明:运用灰色-周期外延组合模型预测参考作物腾发量比原有的GM(1,1)模型预测精度高。该模型预测过程简单,预测结果可靠,适应性强。因此,该模型可广泛的应用于参考作物腾发量的季节预测。 展开更多
关键词 参考作物腾发量预测 灰色-周期外延组合模型 灰色GM(1 1)模型
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灰色-周期外延组合模型在煤炭需求预测中的应用 被引量：3
12
作者 杨俊祥 程盛芳 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第13期162-163,共2页
文章针对煤炭需求的趋势性和季节性波动特点,提出了灰色-周期外延组合模型,即在灰色GM(1,1)模型的基础上建立残差周期外延模型。该模型能够较好的刻画了短期煤炭需求的增长性和季节波动性二重趋势。预测实例表明了该模型明显提高了短期... 文章针对煤炭需求的趋势性和季节性波动特点,提出了灰色-周期外延组合模型,即在灰色GM(1,1)模型的基础上建立残差周期外延模型。该模型能够较好的刻画了短期煤炭需求的增长性和季节波动性二重趋势。预测实例表明了该模型明显提高了短期煤炭需求预测精度。 展开更多
关键词 灰色预测 灰色-周期外延组合模型 煤炭需求预测 GM(1 1)模型
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上海市闵行区卫生人力资源的灰色-回归模型预测 被引量：4
13
作者 范梅梅 王瑞 +2 位作者 叶丽萍 江帆 赵春燕 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2024年第2期244-247,共4页
目的利用灰色-回归模型预测上海市闵行区卫生人力资源数量,为卫生人力的科学规划提供参考依据。方法通过闵行区统计年鉴,提取2010-2021年闵行区床位、卫生人员、执业(助理)医师、注册护士、历年国民生产总值、常住人口数据。采用SPSS A... 目的利用灰色-回归模型预测上海市闵行区卫生人力资源数量,为卫生人力的科学规划提供参考依据。方法通过闵行区统计年鉴,提取2010-2021年闵行区床位、卫生人员、执业(助理)医师、注册护士、历年国民生产总值、常住人口数据。采用SPSS AU统计软件分别建立闵行区每千人口卫生人员数、执业(助理)医师、注册护士数以及床位数的灰色-回归模型,对2022-2026年闵行区卫生技术人员的相对数量进行预测。结果应用灰色-回归模型预测,2026年闵行区每千人口卫生技术人员数为8.31人、每千人口执业(助理)医师数为2.86人、每千人口注册护士数为3.99人、每千人口床位数为2.7个,年均增长率分别为5.9%、5.3%、6.4%、1.2%。平均绝对百分比误差≤3.7%,预测精度较高。结论灰色-回归模型对卫生服务资源整体预测具有实用价值,上海市闵行区应继续加大基层医疗卫生投入与卫生服务体系建设。 展开更多
关键词 灰色-回归模型 线性回归模型 卫生人力资源 预测
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体检指标健康预警的灰色-时序组合模型 被引量：2
14
作者 朱人杰 叶春明 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期271-280,共10页
对于个体健康体检数据而言,传统的以大样本为基础的数学模型无法满足体检数据的建模需求。基于个体体检数据特征分析,首先构建适用于个体体检指标健康预警的近似非齐次指数序列的改进离散灰色模型。其次,为降低单个模型预测精度的有限性... 对于个体健康体检数据而言,传统的以大样本为基础的数学模型无法满足体检数据的建模需求。基于个体体检数据特征分析,首先构建适用于个体体检指标健康预警的近似非齐次指数序列的改进离散灰色模型。其次,为降低单个模型预测精度的有限性,利用方差倒数法为离散灰色模型和差分自回归移动平均模型赋权重,在模型误差平方和达到最小时取得最佳的权重值。从而将两个模型的预测结果进行组合,实现对健康指标的建模与趋势分析,及时掌握个体健康指标的变化并发现潜在的疾病隐患。预测模型在实验数据集上的相对模拟误差与最优基准模型相比有所下降,表明灰色–时序组合模型具有更高的模拟精度,解决了传统的依据单次体检指标进行静态分析的弊端以及单个模型预测结果的局限性,更加关注个体差异,能有效提升健康预警的效果。 展开更多
关键词 灰色–时序组合模型 体检指标 离散灰色模型 差分自回归移动平均模型 健康预警
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灰色──时序线性组合预测模型的研究 被引量：1
15
作者 温永仙 《农业系统科学与综合研究》 CSCD 北大核心 2000年第2期139-141,144,共4页
对于趋势随机型数据序列的预测问题，文章在ＧＭ（１，１）模型和基于均生函数的 ＥＯＦ模型 的基础上，提出了线性组合预测方法，并将此方法用于预测分析福建省农林牧渔业总产值指数，结 果表明，该方法具有拟会效果好，预测精度高的... 对于趋势随机型数据序列的预测问题，文章在ＧＭ（１，１）模型和基于均生函数的 ＥＯＦ模型 的基础上，提出了线性组合预测方法，并将此方法用于预测分析福建省农林牧渔业总产值指数，结 果表明，该方法具有拟会效果好，预测精度高的特点。表１，参６。 展开更多
关键词 线性组合预测模型 灰色-时序 社会经济预测
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中山大学附属医院总诊疗人次灰色-周期外延组合预测模型分析
16
作者 刘素芳 邓卓燊 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2012年第6期875-876,共2页
目的研究我校七所附属医院诊疗人次的变化规律,建立、分析和比较各医院预测模型,为医院运营策略制定和资源调配提供依据。方法对各医院2005～2010年各季度的总诊疗人次进行数据分析,建立灰色-周期外延组合预测模型。结果各医院模型中反... 目的研究我校七所附属医院诊疗人次的变化规律,建立、分析和比较各医院预测模型,为医院运营策略制定和资源调配提供依据。方法对各医院2005～2010年各季度的总诊疗人次进行数据分析,建立灰色-周期外延组合预测模型。结果各医院模型中反映总诊疗人次发展态势的参数-a的值分别为0.014、0.016、0.027、0.013、0.018、0.012、0.025,均小于0.3,各模型的平均残差均小于10%。结论各医院总诊疗人次既有一致的长期增长趋势又有季节变动效应,灰色-周期外延组合模型是较为理想的预测模型。 展开更多
关键词 灰色-周期外延组合模型 统计预测 诊疗人次
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配电网负荷预测中信号分解和预测模型组合的双层优化策略 被引量：1
17
作者 张扬 《智慧电力》 北大核心 2024年第9期104-111,共8页
负荷时间序列的波动性和非线性特征的加剧对负荷预测方法提出了更高的要求,而常规组合预测方法针对海量负荷数据存在应用局限性问题。为此,提出了配电网负荷预测中时序分解方法和预测模型组合的双层优化策略。首先针对某一负荷预测数据... 负荷时间序列的波动性和非线性特征的加剧对负荷预测方法提出了更高的要求,而常规组合预测方法针对海量负荷数据存在应用局限性问题。为此,提出了配电网负荷预测中时序分解方法和预测模型组合的双层优化策略。首先针对某一负荷预测数据,在时序信号分解层配置权重,以负荷均方根误差最小寻优各分解方法的权重系数,进而获得各时序信号分解方法的最优组合;在此基础上,在预测模型层进行组合方案寻优,通过配置权重系数以获得各预测模型的最优组合,进一步提升负荷预测的精度。仿真结果表明,所提策略可根据预测对象的特征优化组合各信号分解方法和预测模型,降低了配电网负荷序列的非平稳性对预测精度的影响。 展开更多
关键词 配电网 预测模型 时序信号分解 双层优化 组合预测
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考虑时序特征的深圳港集装箱吞吐量组合方法预测 被引量：1
18
作者 贾红雨 李昊林 +2 位作者 杨浩浩 李一 蔡思源 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第27期11861-11868,共8页
集装箱吞吐量预测对港口企业运营及决策具有重要的作用。传统集装箱吞吐量预测方法存在预测精度不高的缺点。为解决这一问题,提出了一种考虑季节性和不确定性的SARIMA-XGBoost组合预测方法。针对集装箱吞吐量的季节性特征,选取季节性自... 集装箱吞吐量预测对港口企业运营及决策具有重要的作用。传统集装箱吞吐量预测方法存在预测精度不高的缺点。为解决这一问题,提出了一种考虑季节性和不确定性的SARIMA-XGBoost组合预测方法。针对集装箱吞吐量的季节性特征,选取季节性自回归移动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average model,SARIMA)捕捉周期性特征和线性特征;针对集装箱吞吐量中的不确定性因素,选取极致梯度提升树算法(extreme gradient boosting,XGBoost)自适应学习时间序列数据中的复杂模式和非线性特征。通过选取优化指标并计算分配权重的方式实现了预测模型中线性和非线性特征的有效融合,从而提升预测精度。通过对深圳港2013—2022年集装箱吞吐量月度数据进行实证研究和对比分析,结果表明SARIMA-XGBoost组合方法预测精度最高、稳定性好,验证了该组合方法在集装箱吞吐量预测中的有效性。 展开更多
关键词 集装箱吞吐量 组合预测 时序特征 SARIMA模型 XGBoost算法
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褐土全氮含量Vis/NIRS组合预测模型的构建
19
作者 张秀全 马世兴 +2 位作者 李志伟 郑德聪 宋海燕 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2310-2317,共8页
准确掌握农田土壤全氮含量对于评估土壤肥力,合理施用氮肥具有重要意义。为综合利用各个单预测模型的优势,提升整体预测性能、降低模型方差,提高鲁棒性,以农田褐土土壤为研究对象,基于近红外-可见光高光谱数据,提出了一种基于标准差的... 准确掌握农田土壤全氮含量对于评估土壤肥力,合理施用氮肥具有重要意义。为综合利用各个单预测模型的优势,提升整体预测性能、降低模型方差,提高鲁棒性,以农田褐土土壤为研究对象,基于近红外-可见光高光谱数据,提出了一种基于标准差的预测有效度组合预测模型(CPM),用于预测土壤全氮含量。对原高光谱数据采用Savitzky-Golay平滑和一阶微分变换,采用树模型进行特征波段提取,利用决策树回归(DTR)(模型1)、高斯核回归(GKR)(模型2)、随机森林回归(RF)(模型3)、LASSO回归(模型4)、多层感知器回归(MLP)(模型5)5个单预测模型,通过单预测模型的线性组合建立组合预测模型。结果表明:(1)通过广义简约梯度优化算法求得组合预测模型中5个单预测模型的权重分别为ω_(1)*=0.407,ω_(2)*=0.378,ω_(30*=0.215,ω_(4)*=0,ω_(5)*=0;(2)对于所有数据,基于5种单预测模型和组合预测模型对土壤全氮含量预测的预测有效度分别为M_(1)=0.855,M_(2)=0.856,M_(3)=0.847,M_(4)=0.785,M_(5)=0.796,M_(CPM)=0.880;与单模型预测有效度最大值相比,组合预测模型预测有效度提高了2.924%;(3)对于所有数据,基于5种单预测模型和组合预测模型对土壤全氮含量预测的预测精度和标准差分别为E(A_(1))=0.924,σ(A_(1))=0.075,E(A_(2))=0.928,σ(A_(2))=0.077,E(A_(3))=0.923,σ(A_(3))=0.082,E(A_(4))=0.882,σ(A_(4))=0.109,E(A_(5))=0.889,σ(A_(5))=0.104,E(A_(CPM))=0.937,σ(A_(CPM))=0.066,与单模型预测精度最大值相比,组合预测模型预测精度提高了0.970%,模型稳定性提高了12.000%,且为优性组合预测。组合预测模型可用于可见光-近红外光谱数据的农田褐土土壤全氮含量的有效估测,可为农田土壤全氮含量的快速监测提供依据和参考。 展开更多
关键词 可见光-近红外 高光谱预测 全氮含量 组合预测模型
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中长期电力负荷的变权灰色组合预测模型 被引量：60
20
作者 余健明 燕飞 +1 位作者 杨文宇 夏超 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第17期26-29,共4页
提出了一种基于灰色理论的中长期负荷变权组合预测模型,通过分析负荷曲线走向,对不同变化趋势的阶段组合后建立不同的灰色模型分别进行预测,通过基于累加残差的变权组合预测得到最终结果,简单有效地将变权组合预测应用到电力负荷预测中... 提出了一种基于灰色理论的中长期负荷变权组合预测模型,通过分析负荷曲线走向,对不同变化趋势的阶段组合后建立不同的灰色模型分别进行预测,通过基于累加残差的变权组合预测得到最终结果,简单有效地将变权组合预测应用到电力负荷预测中。实例计算证明了该模型在中长期电力负荷预测中的有效性,该模型兼具了灰色模型的简单性和变权组合预测的精确性。 展开更多
关键词 负荷预测 灰色模型 组合预测 变权 电力系统
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