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小波分析和考虑外生变量的广义自回归条件异方差模型在电价预测中的应用被引量：6: 1; 作者刘达王尔康牛东晓《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第18期99-104,共6页; 电力市场中的电价序列存在很大的随机波动和价格尖峰。文章提出根据电价序列的变化特点,通过小波变换将其分解为概貌序列和细节序列,从而在不同尺度上反映电价的变化规律。通过概貌分量找出电价的主要波动规律,并由此对电价进行预测,剔... 展开更多; 关键词电力市场电价预测小波分析广义自回归条件异方差(GARCH) 自回归移动平均(ARMA); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于平均移动自回归理论的中国进出口贸易实证研究: 2; 作者谢沅潮《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第5期153-156,共4页; 文章通过对中国国际贸易进口和出口的数据分析,应用自回归滑动平均模型和条件异方差理论,对国际贸易进口的差分数据构建了6月份及8月份的自回归平均移动模型和,并应用进口增长率自回归平均移动-条件异方差模型对国际贸易出口增长率进行... 展开更多; 关键词国际贸易进出口自回归平均移动-条件异方差理论差分模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑碳排放权交易风险的能源运营商-区域综合能源系统联盟混合博弈优化调度: 3; 作者刘英培信明垚 +1 位作者秦浩然单泓元《电力自动化设备》北大核心 2025年第6期15-22,49,共9页; 随着碳排放权交易市场的不断完善,区域综合能源系统(RIES)在参与碳排放权交易时应充分考虑碳价波动的影响。为此,构建以能源运营商为主体、RIES联盟为从体的混合博弈架构。主体以最大化自身效益为目标制定购售电价策略,从体以供能成本... 展开更多; 关键词区域综合能源系统碳排放权交易风险混合博弈纳什谈判条件风险价值自回归差分移动平均模型广义自回归条件异方差模型优化调度; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑异方差效应的风电不确定性建模及其在调度中的应用被引量：15: 4; 作者李力行苗世洪 +3 位作者涂青宇李姚旺李超段偲默《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期36-47,共12页; 随着风电在电力系统中渗透率的不断提升,其不确定性为电网的安全经济运行带来了重大挑战。为获得精准的风电不确定性模型,帮助运行人员实现系统的安全经济运行,文中提出了考虑异方差效应的风电预测误差条件概率分布建模方法。首先,分析... 展开更多; 关键词动态Copula 广义自回归条件异方差差分整合移动平均自回归预测误差机组组合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于WPD-ARIMA-GARCH组合模型的酱卤肉制品安全风险区间预测被引量：3: 5; 作者尹佳黄茜 +7 位作者陈翔陈晨陈锂张涛徐成黄亚平郭鹏程文红《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期176-184,共9页; 针对传统确定性预测不能提供不确定性信息的难题,本研究提出了一种点估计和区间估计组合预测模型,并将其创新性地应用在食品安全风险预警领域。在点估计部分,使用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)对周风险等级序列分解后,... 展开更多; 关键词酱卤肉制品小波包分解差分自回归移动平均模型广义自回归条件异方差模型区间估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ARIMA-GARCH模型的生育率随机预测被引量：2: 6; 作者封铁英罗天恒《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第24期21-24,共4页; 文章针对传统确定性预测方法的局限性,提出了一种基于随机理论和时间序列分析的生育率随机预测ARIMA-GARCH建模与仿真方法,通过模拟时间序列随机波动特征来估计生育率的未来值和预测区间。以中国总和生育率为例,应用ARIMA-GARCH模型对... 展开更多; 关键词自回归求和移动平均(ARIMA)模型广义自回归条件异方差(GARCH)模型生育率随机预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于EGARCH过程的电磁频谱占用状态波动特性分析被引量：4: 7; 作者王磊苏东林 +1 位作者谢树果王国玉《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2767-2773,共7页; 针对传统频谱占用度自回归移动平均(ARMA)模型由于未考虑序列的条件二阶矩,导致无法准确描述频谱占用状态的非线性时变特性问题,该文提出一种基于指数广义自回归条件异方差(EGARCH)过程的频谱占用状态时间序列建模方法。首先通过对ARMA... 展开更多; 关键词电磁频谱电磁环境自回归移动平均指数广义自回归条件异方差; 在线阅读下载PDF 职称材料

时间序列模型预测大气臭氧浓度被引量：6: 8; 作者王一龙董韶妮 +1 位作者孙丽萍王上《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第2期178-183,共6页; 为了给大气污染防治预警预报提供参考,利用时间序列模型对大气臭氧浓度进行预测;以2020年1月1日至2020年12月31日期间366个烟台市区大气臭氧日均质量浓度作为研究数据,建立自回归移动平均模型,引入广义自回归条件异方差模型消除时间序... 展开更多; 关键词臭氧浓度预测时间序列模型自回归移动平均模型广义自回归条件异方差模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

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