基于自回归积分滑动平均模型的无线传感网络通信传输信号延迟消除方法

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作者 崔蕾 王同 《传感技术学报》 北大核心 2025年第3期543-549,共7页

为了解决受环境影响无线传感网络通信传输信号的延迟问题,提出了一种传输信号延迟消除的方法。将自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和小波神经网络(WNN)相结合,进行通信传输信号延迟的组合预测。根据延迟预测结果设计传输信号延迟消除流程... 为了解决受环境影响无线传感网络通信传输信号的延迟问题,提出了一种传输信号延迟消除的方法。将自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和小波神经网络(WNN)相结合,进行通信传输信号延迟的组合预测。根据延迟预测结果设计传输信号延迟消除流程的步骤和约束条件,并以此构建无线传感网络通信传输的优化目标函数,引入免疫克隆蛙跳算法对目标函数进行求解,获取最优的传输方案。仿真分析表明,所提方法的延迟预测误差和端到端延迟误差低于0.01 s,能量消耗最大值为6.4 W,平均丢包率最大值为0.286%。上述结果证明了所提方法可以有效准确预测和消除无线传感网络通信传输信号延迟。 展开更多

关键词 无线传感网络 传输信号 延迟消除 自回归积分滑动平均模型 小波神经网络

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乘积季节自回归积分滑动平均模型在长沙市手足口病发病率预测中的应用 被引量：11

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作者 谈婷 陈立章 刘富强 《中南大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1170-1176,共7页

目的:建立长沙市手足口病发病率的乘积季节自回归积分滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),探讨乘积季节ARIMA模型在手足口病疫情预测的可行性。方法:运用EVIEWS 6.0软件对长沙市2008年5月至2013年8月... 目的:建立长沙市手足口病发病率的乘积季节自回归积分滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),探讨乘积季节ARIMA模型在手足口病疫情预测的可行性。方法:运用EVIEWS 6.0软件对长沙市2008年5月至2013年8月的手足口病发病率资料建立乘积季节ARIMA模型,以2013年9月至2014年2月的发病资料作为模型预测效果的检验样本,最后再用所得到的模型对2014年3月至2014年8月的月发病率进行预测。结果:经过序列平稳化、模型识别以及模型诊断后,建立乘积季节ARIMA模型(1,0,1)×(0,1,1)12,模型拟合度R2=0.81,预测均方根误差为8.29,平均绝对误差为5.83。结论:乘积季节ARIMA模型是一种较好的预测模型,所建模型拟合度较好,能为手足口病的防治工作提供参考。 展开更多

关键词 手足口病 时间序列 乘积季节自回归积分滑动平均模型

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基于自回归积分滑动平均模型的可转移负荷竞价策略 被引量：39

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作者 艾欣 周志宇 +2 位作者 魏妍萍 张宏志 李乐 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第20期26-31,104,共7页

研究了在较成熟的电力市场环境下,可转移负荷在日前市场和实时市场的最优竞价策略。在最优报价计算过程中,必须满足可转移负荷在截止时间内完成运行一定的电能消耗的约束条件。考虑到传统平均值短期负荷预测结果存在偏差,提出了一种基... 研究了在较成熟的电力市场环境下,可转移负荷在日前市场和实时市场的最优竞价策略。在最优报价计算过程中,必须满足可转移负荷在截止时间内完成运行一定的电能消耗的约束条件。考虑到传统平均值短期负荷预测结果存在偏差,提出了一种基于自回归积分滑动平均模型的可转移负荷最优竞价策略,通过历史电价的变化特征估计模型的参数,从而预测第二天的日前电价和实时电价曲线,并以此为依据优化竞价策略。在此基础上,考虑功率限制,提出了基于贪心算法思想的电能竞价自动调整算法。通过实际电价数据进行计算,验证了此策略比单纯利用历史数据的期望值作为模型参数为购电者节省了更多购电费用,并能够有效完成竞价调整,以满足各个周期的功率限制。 展开更多

关键词 可转移负荷 电价预测 日前市场 实时市场 自回归积分滑动平均模型

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基于自回归积分滑动平均模型的玉竹价格预测分析 被引量：2

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作者 胡晟 肖深根 《湖南农业科学》 2018年第12期88-92,共5页

通过网络爬虫技术和文献搜集采集了2010年1月至2018年9月湖南省玉竹统条月度价格数据;首先对数据进行了平稳性检验,获取平稳时间序列的阶数值;再采用自回归积分滑动平均模型(ARIMA),求取平稳时间序列的自相关和偏相关系数,初步判断模型... 通过网络爬虫技术和文献搜集采集了2010年1月至2018年9月湖南省玉竹统条月度价格数据;首先对数据进行了平稳性检验,获取平稳时间序列的阶数值;再采用自回归积分滑动平均模型(ARIMA),求取平稳时间序列的自相关和偏相关系数,初步判断模型的p、d、q值;通过对模型参数的比较分析,得出最适合玉竹价格预测的模型,并通过残差序列检验模型的相关性;最后对2019年湖南省玉竹价格走势进行预测,结果显示玉竹价格在2019年呈下降趋势,但其下降幅度相对平稳。 展开更多

关键词 自回归积分滑动平均模型 玉竹 价格 预测 湖南

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保定市8种乔灌木开花始期对气候变化响应的积分回归分析 被引量：7

5

作者 裴顺祥 郭泉水 +2 位作者 贾渝彬 辛学兵 许格希 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期11-18,共8页

基于1986—2011年保定市气象和物候观测资料,运用积分回归法研究常见的8种乔灌木开花始期对气候变化的响应,并建立开花始期积分回归预测模型。结果显示：保定市8种乔灌木的开花始期受气温、降水量和日照等3种气候要素的共同影响,但各气... 基于1986—2011年保定市气象和物候观测资料,运用积分回归法研究常见的8种乔灌木开花始期对气候变化的响应,并建立开花始期积分回归预测模型。结果显示：保定市8种乔灌木的开花始期受气温、降水量和日照等3种气候要素的共同影响,但各气候要素影响作用的大小不同,总体表现为气温〉降水〉日照。不同气候要素对各树种开花始期的影响方式、＂驱动＂力度与时俱变。在开花始期前几个月,各气候要素对物候影响的正负效应同时出现;除榆树和栆外,其他6个树种开花始期前几天的气温对开花始期的影响均为负效应。利用积分回归法建立的多变量预测模型具有较高的精度。对开花始期模拟的结果显示,当3月中旬气温改变1℃,降水量改变1 mm,日照时长改变1 h,8种乔灌木开花始期将改变约0.1~1.6 d。 展开更多

关键词 开花始期 气候变化 响应 多因素 积分回归模型

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空间自回归模型在水库边坡位移预测中的应用 被引量：4

6

作者 秦栋 陈慧艳 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期104-108,共5页

针对传统位移监测很少考虑不同测点之间相互作用的问题,基于经济学领域空间计量学基本理论,研究了空间自回归模型在边坡位移预测中的应用。以某工程高边坡外观位移数据为例,对边坡的位移状况进行预测,并与传统的自回归积分滑动平均模型... 针对传统位移监测很少考虑不同测点之间相互作用的问题,基于经济学领域空间计量学基本理论,研究了空间自回归模型在边坡位移预测中的应用。以某工程高边坡外观位移数据为例,对边坡的位移状况进行预测,并与传统的自回归积分滑动平均模型相比较。结果表明:(a)在空间自相关系数较为显著的条件下,运用空间自回归模型可以较为精确地预测边坡变形状况,且优于传统模型;(b)空间自回归模型相较于传统模型参数更加简洁、考虑的影响因素更全面,可以同时对空间所有测点位移进行估计。 展开更多

关键词 空间计量学 空间自回归模型 水库边坡 边坡位移预测 自回归积分滑动平均模型

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组合模型对肺结核发病趋势的预测研究 被引量：11

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作者 陈银苹 吴爱萍 +6 位作者 余亮科 许雅丽 蒋宁 杨阳 张锦 张静宇 曹燕花 《中国全科医学》 CAS CSCD 北大核心 2014年第21期2452-2456,共5页

目的建立肺结核发病率(1/10万)自回归积分移动平均(ARIMA)-灰色模型(GM)组合模型,并将其应用于肺结核发病率的预测,为及早发现疾病发展趋势和及时采取控制对策提供科学依据。方法收集迁安市2004年1月—2012年12月肺结核月发病率资料,应... 目的建立肺结核发病率(1/10万)自回归积分移动平均(ARIMA)-灰色模型(GM)组合模型,并将其应用于肺结核发病率的预测,为及早发现疾病发展趋势和及时采取控制对策提供科学依据。方法收集迁安市2004年1月—2012年12月肺结核月发病率资料,应用SPSS 13.0软件对肺结核逐月发病率进行ARIMA建模拟合;然后用GM(1,1)模型对其带阈值的残差序列进行修正并构造出组合模型,利用此模型对迁安市2013年肺结核逐月发病率进行预测。结果 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型较好地拟合了肺结核的发病情况,模型的所有参数都通过统计学检验;用一阈值为4的GM(1,1)模型对其残差序列进行修正,预测模型通过了精度检验(C=0.573,P=0.805),模型拟合精度为基本合格,ARIMA-GM组合模型的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)都比单个模型小,利用组合模型对2013年肺结核发病率预测。结论 ARIMA-GM组合模型能较好地拟合迁安市肺结核发病情况,且该方法比ARIMA季节乘积模型预测具有更高的精度。预测结果能够对肺结核的早期预测预警模型的建立提供借鉴,从而有针对性地采取相应的控制措施。 展开更多

关键词 结核 肺 预测 自回归积分移动平均模型 灰色模型

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基于ARIMA-GM组合模型的湖北省电力需求预测研究 被引量：8

8

作者 王莉琳 张维 +3 位作者 赖敏 向铁元 杨再鹤 周波 《中国农村水利水电》 北大核心 2013年第4期101-105,共5页

通过分析湖北省历年电力消费量,利用灰色模型(GM)和自回归积分移动平均(ARIMA)模型分别对2012-2020期间的湖北省电力需求量进行了预测,然后通过方差倒数法进行组合预测,得到了精度更高的预测结果。通过分析整个预测过程及结果,该方法易... 通过分析湖北省历年电力消费量,利用灰色模型(GM)和自回归积分移动平均(ARIMA)模型分别对2012-2020期间的湖北省电力需求量进行了预测,然后通过方差倒数法进行组合预测,得到了精度更高的预测结果。通过分析整个预测过程及结果,该方法易于操作,精度较高,是一种对电力需求预测方法有益的探索。 展开更多

关键词 时间序列 灰色模型 自回归积分移动平均模型 方差倒数法

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多时序协同中期负荷预测模型 被引量：14

9

作者 刘江永 刘文翰 易灵芝 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期48-53,共6页

针对负荷预测中前馈神经网络无法记忆序列间关联信息,且长短期记忆网络容易出现过拟合、泛化能力差等问题,提出了加法自回归积分滑动平均ARIMA(auto-regressive integrated moving average)模型结合长短期记忆LSTM(long short-term memo... 针对负荷预测中前馈神经网络无法记忆序列间关联信息,且长短期记忆网络容易出现过拟合、泛化能力差等问题,提出了加法自回归积分滑动平均ARIMA(auto-regressive integrated moving average)模型结合长短期记忆LSTM(long short-term memory)网络的多时序协同中期负荷预测ARIMA-LSTM模型。该模型考虑了季节、温度和节假日的影响,采用ARIMA提取负荷序列内部因素,用Adam算法优化ARIMA-LSTM模型的网络参数。最后将某地区实际负荷数据用于该模型,并与神经网络NN(neural network)模型和LSTM进行对比,其均方根误差分别降低了7.698%和2.154%,验证了该模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 中期负荷预测 加法自回归积分滑动平均模型 长短期记忆网络 预测精度

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汽车零部件第三方物流仓储需求量集成预测模型 被引量：9

10

作者 金淳 曹迪 +1 位作者 王聪 李文立 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第6期1157-1165,共9页

考虑到汽车零部件第三方物流企业仓储需求量的预测精度受众多非线性、不可量化的不确定因素的影响,提出一种将定量预测与定性预测相结合的集成预测模型(SIF)。SIF模型中,用RBF神经网络模型预测复杂非线性波动趋势;为补足RBF模型的若干问... 考虑到汽车零部件第三方物流企业仓储需求量的预测精度受众多非线性、不可量化的不确定因素的影响,提出一种将定量预测与定性预测相结合的集成预测模型(SIF)。SIF模型中,用RBF神经网络模型预测复杂非线性波动趋势;为补足RBF模型的若干问题,用ARIMA模型预测在库量的季节性趋势,用定性预测模型解决难以量化的外部因素的变动对需求量的影响问题。最后,将三部分结果动态叠加作为SIF模型的输出。实例分析结果表明:与各单一模型、ARIMA与RBF的组合模型相比,SIF模型具有更高的预测精度和稳定性。研究表明了SIF模型对于第三方仓储物流需求量预测的有效性和适用性。 展开更多

关键词 集成预测模型 需求量 自回归积分滑动平均模型 RBF神经网络 定性预测

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基于集合经验模式分解的ARIMA行业售电量预测模型 被引量：22

11

作者 林女贵 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2019年第2期128-133,共6页

售电量的准确预测是电力市场课题研究的重要内容之一,目前已有许多模型用于售电量预测。在此背景下,考虑售电量时间序列的非线性、波动性和周期性,提出基于集合经验模式分解和自回归积分滑动算法的预测模型。该模型首先对售电量时间序... 售电量的准确预测是电力市场课题研究的重要内容之一,目前已有许多模型用于售电量预测。在此背景下,考虑售电量时间序列的非线性、波动性和周期性,提出基于集合经验模式分解和自回归积分滑动算法的预测模型。该模型首先对售电量时间序列进行集合经验模态分解,通过添加白噪声得到不同时间尺度分布的售电量时间序列,分解后得到一系列相对平稳的本征模态函数和趋势项,然后利用自回归积分滑动算法对各平稳化本征模态函数和趋势项分别进行预测,得到各分量的预测结果,最后将分量预测结果叠加得到最终的售电量预测值。基于历史统计售电量数据的预测结果分析表明,基于集合经验模式分解的 ARIMA模型具有良好的预测精度。 展开更多

关键词 售电量预测 集合经验模式分解 自回归积分滑动平均模型

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基于预测控制模型的一种状态空间实现 被引量：2

12

作者 张帆 童调生 +1 位作者 周荔丹 杨志华 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期44-46,共3页

以受控自回归滑动平均模型和受控自回归积分滑动平均模型为研究对象,根据估计理论,利用参数递推方法,构造了广义预测控制的一种状态空间实现,从而避免了解Diophantine方程,大大地减少了预估算法的计算量.为控制系统的性能分析提供了便... 以受控自回归滑动平均模型和受控自回归积分滑动平均模型为研究对象,根据估计理论,利用参数递推方法,构造了广义预测控制的一种状态空间实现,从而避免了解Diophantine方程,大大地减少了预估算法的计算量.为控制系统的性能分析提供了便利条件 文末,对状态空间实现的可控与可观性加以了证明. 展开更多

关键词 广义预测控制 受控自回归滑动平均模型 受控自回归积分滑动平均模型 状态空间实现

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基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型 被引量：2

13

作者 赵国生 邵子豪 +1 位作者 王健 任孟其 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期558-565,共8页

可生存系统安全态势的形势日趋严峻,增强生存性的前提是识别出目标系统的生存态势,该文构建了一种基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型。首先,对生存态势数据采用Ward增强聚类法实现不同服务等级生存簇的分类和识别;其次,使用自回... 可生存系统安全态势的形势日趋严峻,增强生存性的前提是识别出目标系统的生存态势,该文构建了一种基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型。首先,对生存态势数据采用Ward增强聚类法实现不同服务等级生存簇的分类和识别;其次,使用自回归积分滑动平均(ARIMA)模型预测目标系统生存态势的未来趋势,并对预测结果进行了残差修正;最后,结合事前识别和事后预测实现了对可生存系统生存态势的感知。仿真实验表明,该模型具有良好识别效果和较高的预测准确度。 展开更多

关键词 自回归积分滑动平均模型 残差修正 生存簇 生存态势 Ward聚类

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基于EEMD和ARIMA的海温预测模型研究 被引量：12

14

作者 张莹 谭艳春 +2 位作者 彭发定 廖杏杰 余昱昕 《海洋学研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期9-14,共6页

类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域... 类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。首先利用最适于分解自然信号的EEMD方法,将海温数据分解成多个确定频率的序列;再利用ARIMA分别对各个频率的序列进行预测,最后将各个序列的预测结果进行组合。该方法在丰富数据的支撑下,比以往直接使用海温数据所建立的预测模型精度更高,为更好地进行海温预测提供了新方法。 展开更多

关键词 集合经验模态分解 机器学习 自回归积分滑动平均模型 海表温度

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基于离散灰色预测模型与人工神经网络混合智能模型的时尚销售预测 被引量：10

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作者 刘卫校 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期3378-3384,共7页

时尚销售预测对零售领域十分重要,准确的销售情况预测有助于大幅度提高最终时尚销售利润。针对目前时尚销售预测数据量有限并且数据波动大导致难以进行准确预测的问题,提出了一种结合人工神经网络(ANN)算法和离散灰色预测模型(DGM(1,1)... 时尚销售预测对零售领域十分重要,准确的销售情况预测有助于大幅度提高最终时尚销售利润。针对目前时尚销售预测数据量有限并且数据波动大导致难以进行准确预测的问题,提出了一种结合人工神经网络(ANN)算法和离散灰色预测模型(DGM(1,1))算法的混合智能预测算法。该算法通过关联度分析得到关联度大的影响变量,在利用DGM(1,1)+ANN预测之后,引入二次残差的思想,将实际销售数据与DGM(1,1)+ANN预测结果的残差加入影响变量利用ANN进行第二次残差预测。最后通过真实的时尚销售数据验证算法预测的可行性及准确性。实验结果表明,该算法在时尚销售数据的预测中,预测平均绝对百分误差(MAPE)在25%左右,预测性能优于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、扩展极限学习机(EELM)、DGM(1,1)、DGM(1,1)+ANN算法,相较于以上几种算法平均预测精度大约提高8个百分点。所提混合智能算法可用于时尚销售即时预测,且能够大幅度提高销售的效益。 展开更多

关键词 时尚销售预测 神经网络算法 离散灰色模型 关联度分析 自回归积分滑动平均模型

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1990-2021年中国2型糖尿病肾病的疾病负担变化趋势及预测研究

16

作者 李书楠 张诗妍 +4 位作者 邓亚楠 胡丹青 郑雨心 李丹阳 李灿东 《中国全科医学》 北大核心 2025年第33期4214-4226,共13页

背景2型糖尿病肾病(T2DN)是2型糖尿病的主要慢性并发症之一,也是导致终末期肾病和心血管疾病的重要原因,给患者和社会带来沉重的疾病负担,已成为全球日益严峻的公共卫生挑战。目的本研究旨在基于全球疾病负担数据,分析中国T2DN疾病负担... 背景2型糖尿病肾病(T2DN)是2型糖尿病的主要慢性并发症之一,也是导致终末期肾病和心血管疾病的重要原因,给患者和社会带来沉重的疾病负担,已成为全球日益严峻的公共卫生挑战。目的本研究旨在基于全球疾病负担数据,分析中国T2DN疾病负担的变化趋势,预测T2DN至2050年的发展趋势,为T2DN防控和公共卫生政策提供数据支持。方法本研究以2021年全球疾病负担数据库(GBD 2021)为数据来源,提取1990—2021年中国T2DN的发病率、患病率、伤残调整生命年率(DALY率)和死亡率和作为评估T2DN疾病负担的指标。采用年度百分比变化估计值(EAPC)评估这些指标在不同性别和年龄组的变化趋势。采用自回归积分滑动平均(ARIMA)模型和指数平滑(ES)模型分别对不同性别和年龄组的各指标进行时间序列预测,并通过绝对百分比误差(APE)评估模型预测误差。结果1990—2021年,中国T2DN的年龄标准化发病率呈上升趋势(EAPC=0.42%,95%CI=0.34%~0.50%);年龄标准化患病率呈轻微下降趋势(EAPC=-0.24%,95%CI=-0.39%~-0.10%);年龄标准化DALY率呈轻微下降趋势(EAPC=-0.7%,95%CI=-0.8%~-0.6%);年龄标准化死亡率呈下降趋势(EAPC=-0.57%,95%CI=-0.66%~-0.49%)。按性别划分,女性年龄标准化发病率上升幅度相对较大(EAPC=0.6%,95%CI=0.49%~0.71%),男性上升幅度较小(EAPC=0.23%,95%CI=0.17%~0.29%);男性年龄标准化患病率下降幅度较女性更为明显(男性EAPC=-0.27%,95%CI=-0.41%~-0.13%;女性EAPC=-0.22%,95%CI=-0.37%~-0.07%);女性年龄标准化DALY率和死亡率呈显著下降趋势(DALY率EAPC=-1.13%,95%CI=-1.25%~-1.02%;死亡率EAPC=-1.10%,95%CI=-1.20%~-1.01%),男性变化较小(DALY率EAPC=-0.28%,95%CI=-0.40%~-0.15%;死亡率EAPC=-0.06%,95%CI=-0.19%~0.08%)。年龄别分析显示,各项疾病负担指标均随年龄增长而升高,高龄人群负担沉重,且部分高年龄组发病率和DALY率呈上升趋势。ARIMA模型预测结果显示,2050年男性年龄标准化发病率增至27.34/10万,患病率降至877.11/10万,DALY率保持在140.79/10万,死亡率保持在7.64/10万。女性年龄标准化发病率增至18.17/10万,患病率降至938.24/10万,DALY率降至69.66/10万,死亡率保持在4.77/10万。ES模型预测结果显示,2050年男性的年龄标准化发病率增至19.57/10万,患病率降至1055.85/10万,DALY率降至140.38/10万,死亡率保持在7.30/10万;女性的年龄标准化发病率增至16.49/10万,患病率增至1092.09/10万,DALY率降至105.84/10万,死亡率降至5.16/10万。模型误差评估显示,ES模型在大多数年龄标准化率和患病人数的预测上误差较小,而ARIMA模型在部分人数指标和女性年龄标准化死亡率上误差相对较小。结论1990—2021年,中国T2DN的整体疾病负担在年龄标准化后有所改善,尤其在死亡率和DALY率方面,但年龄标准化发病率持续上升,且疾病负担向高龄人群集中的趋势日益明显。本研究预测至2050年,中国新发病例仍将持续增加。应制定针对高风险人群,尤其是针对高龄人群和男性的精准防控策略,加强全科医学在慢病管理中的核心作用,以应对未来的公共卫生挑战。 展开更多

关键词 糖尿病肾病 糖尿病 2型 全球疾病负担 自回归积分滑动平均模型 指数平滑模型 预测

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基于FARIMA模型的智能变电站通信流量异常分析 被引量：38

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作者 郝唯杰 杨强 李炜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期158-167,共10页

随着输变电设备自动化、变电站智能化建设的快速发展,电网信息安全隐患日益凸显。精确可靠的变电站通信网络流量模型建模和异常检测方法已成为预防网络安全问题和识别网络攻击的重要手段。文中在对变电站站控层网络流量行为特性进行分... 随着输变电设备自动化、变电站智能化建设的快速发展,电网信息安全隐患日益凸显。精确可靠的变电站通信网络流量模型建模和异常检测方法已成为预防网络安全问题和识别网络攻击的重要手段。文中在对变电站站控层网络流量行为特性进行分析的基础上,采用分形自回归积分滑动平均(FARIMA)模型对网络流量构建了阈值模型。针对变电站典型的网络攻击模式和流量异常特征,基于运行状态评估算法对某实际变电站站控层流量数据进行分析,并计算典型网络异常概率,从而实现了变电站在网络攻击情形下的安全态势评价。 展开更多

关键词 IEC 61850 分形自回归积分滑动平均模型 智能变电站 通信流量 回归模型

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基于ARIMA-SVM模型的微电网短期负荷组合预测研究 被引量：9

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作者 王友春 文闪闪 +3 位作者 秦跃进 范黎 杨再鹤 郑丹 《陕西电力》 2014年第3期19-23,共5页

在对比分析微电网负荷特性与传统电力负荷特性的基础上,针对微电网负荷不确定性和波动性强的特点,提出了一种基于预测误差指标的最优组合预测方法进行微电网短期负荷预测。方法中结合了自回归积分移动平均法和支持向量机模型的优点,以... 在对比分析微电网负荷特性与传统电力负荷特性的基础上,针对微电网负荷不确定性和波动性强的特点,提出了一种基于预测误差指标的最优组合预测方法进行微电网短期负荷预测。方法中结合了自回归积分移动平均法和支持向量机模型的优点,以两种预测方法误差绝对值和最小为目标,分析确定预测方法在组合模型中的权重,进而得到组合预测中的最优权重组合。研究表明,与方差倒数法组合预测模型所得结果相比,该组合预测方法具有更高的预测精度,能满足实际要求。 展开更多

关键词 微电网 自回归积分移动平均模型 支持向量机 组合预测

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基于数据分解的上海港集装箱吞吐量预测模型 被引量：11

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作者 冯宏祥 GRIFOLL Manel +1 位作者 AGUSTI Martinmallofre 郑彭军 《中国航海》 CSCD 北大核心 2019年第2期132-138,共7页

根据“分而治之”的框架,分别运用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法和季节性自回归积分滑动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA)算法,将月度集装箱吞吐量时间系列数据分解为不同特征... 根据“分而治之”的框架,分别运用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法和季节性自回归积分滑动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA)算法,将月度集装箱吞吐量时间系列数据分解为不同特征的分量,用支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)模型分别对各分量进行预测,EMD-SVR模型和SARIMA-SVR模型预测结果的平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Errors, MAPE)分别为 5.18%和7.26%,与港口实际吞吐量均较为一致,优于SVR模型的8.55%、自回归积分滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA)模型的11.8%和灰色系统(Grey Model, GM(1,1))模型的10.1%,验证数据分解方法在上海港集装箱月度吞吐量预测中的可行性,支持间接性预测模型精度高于直接模型的观点。 展开更多

关键词 经验模式分解 支持向量回归 自回归积分滑动平均模型 灰色预测

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基于ARIMA模型的固原月降水量预测 被引量：1

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作者 范小明 杨长军 +1 位作者 李淑珍 张成军 《安徽农业科学》 CAS 2013年第1期204-205,224,共3页

采用ARIMA模型来拟合1957～2013年5～10月的月降水量并给出预测值。结果表明,ARIMA(0,2,1)能较好地拟合5～10月的月降水量数据,准确率较目前业务使用的阴阳历方法有所提高,可作为月预报的依据。

关键词 自回归积分滑动平均(ARIMA)模型 月降水量 预测 固原

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