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浙江省月度电力需求的变分模态分解-自适应模糊神经网络-差分整合移动平均自回归组合预测模型及应用 被引量:6
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作者 董知周 黄建平 +6 位作者 许晓敏 李铮 纪正森 高恬 吴庚奇 夏洪涛 陈浩 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第12期4957-4967,共11页
为提高电力需求预测的精度,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应模糊神经网络(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)相结合的方法并应用到月度电力需求预测中。首先将原始数据通过... 为提高电力需求预测的精度,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应模糊神经网络(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)相结合的方法并应用到月度电力需求预测中。首先将原始数据通过VMD分解成有限带宽的子模态序列,选用差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)、ANFIS、经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与ANFIS相结合和VMD-ANFIS几种模型进行预测结果对比。结果表明:相比直接利用ANFIS模型得到的预测结果,增加VMD分解过程能有效减小预测误差。说明所应用的VMD-ANFIS方法更具优越性,可以获得更好的预测结果。 展开更多
关键词 电力需求预测 差分整合移动平均自回归模型(arima) 变分模态分解 自适应模糊神经网络
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基于ARIMA-DBO-LSTM组合模型的矿区地表沉降预测:以贵州省开阳县洋水矿区为例
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作者 文林海 刘萍 +4 位作者 黄鑫康 高方玲 刘贞智 李正龙 王春华 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10193-10203,共11页
随着矿产资源的大规模开采,矿区地表沉降问题日益严重,对环境安全和矿区可持续发展构成了重大威胁。以贵州省开阳县洋水矿区内平安一矿和双阳磷矿为研究对象,融合时序合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar, I... 随着矿产资源的大规模开采,矿区地表沉降问题日益严重,对环境安全和矿区可持续发展构成了重大威胁。以贵州省开阳县洋水矿区内平安一矿和双阳磷矿为研究对象,融合时序合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)技术和机器学习算法模型,对该磷矿矿区地表沉降进行监测与预测研究。利用小基线集技术获取2020年9月—2023年5月的地表累积时间序列沉降,并通过全球定位系统(global positioning system, GPS)实测沉降数据进行精度评估,得出监测结果具有准确性,并基于该结果,选取研究区内重要沉降点E1和E2,分别建立自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)和蜣螂优化算法(dung beetle optimizes, DBO)优化的长短期记忆网络(long short term memory, LSTM)预测模型以及基于不同权重下的ARIMA-DBO-LSTM组合模型,对其沉降趋势进行预测分析。结果表明:基于残差倒数法权重分配下的ARIMA-DBO-LSTM组合模型预测精度在E1和E2点均为最高,组合模型在处理复杂时序数据时弥补了单一预测模型的不足。所提方法能够为该研究区地表沉降预测提供一定的参考价值。 展开更多
关键词 小基线集雷达干涉测量(SBAS-InSAR) 蜣螂优化算法(DBO) 自回归滑动平均(arima)模型 长短期记忆网络(LSTM)模型
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改进的差分自回归移动平均模型的共轭梯度参数估计法 被引量:6
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作者 单锐 刘雅宁 刘文 《河南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2015年第4期85-90,9,共6页
为了提高差分自回归移动平均模型的拟合精度,本文结合已有的文献,借助无约束优化方法来解决此模型中的参数估计问题。主要提出了一种改进的差分自回归移动平均模型参数的优化估计法,并对提出的算法进行详细说明,在强Wolfe条件下对全局... 为了提高差分自回归移动平均模型的拟合精度,本文结合已有的文献,借助无约束优化方法来解决此模型中的参数估计问题。主要提出了一种改进的差分自回归移动平均模型参数的优化估计法,并对提出的算法进行详细说明,在强Wolfe条件下对全局收敛性进行了证明。该方法保证了迭代计算的收敛性,并且提高了收敛的速度。数值试验结果说明:该算法是一种较为有效的方法,与其他方法比较,参数估计值更为显著,提高了预测精度。 展开更多
关键词 差分自回归移动平均模型(arima模型) 自回归滑动平均模型(ARMA模型) 参数估计 无约束问题 共轭梯度法 WOLFE搜索
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应用乘积季节ARIMA模型的话务量预测及结果分析 被引量:5
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作者 于艳华 王军 宋俊德 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第20期99-102,共4页
话务量预测功能对于电信网络规划建设、网络优化意义重大。深入研究了某省某移动网络运营商的多年的话务量数据,利用自相关函数对其周期性和趋势性方面的规律进行了探测,并在此基础上提出应用乘积季节ARIMA模型进行建模和预测的方案。... 话务量预测功能对于电信网络规划建设、网络优化意义重大。深入研究了某省某移动网络运营商的多年的话务量数据,利用自相关函数对其周期性和趋势性方面的规律进行了探测,并在此基础上提出应用乘积季节ARIMA模型进行建模和预测的方案。进行了2008年7月到12月的全省及各地区月日均话务量的预测,并与网络实际运营结果进行了比较。所应用方法的一步预测值平均绝对百分比误差MAPE为1.382%,6步预测的MAPE值均在6%以内,是精确度很高的预测;对预测误差较大的某地区进行了原因分析,证明了模型的正确性,并为实际预测应用中经常遇到的预测误差偏大的问题提供了一种有效的分析思路和方法。 展开更多
关键词 自回归整合滑动平均(arima) 乘积季节arima 自相关函数 相关系数 话务量
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ARIMA模型在细菌性痢疾预测预警中的应用 被引量:23
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作者 张文增 冀国强 +2 位作者 史继新 马玉欣 张松建 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2009年第6期636-637,639,共3页
关键词 arima模型 细菌性痢疾 预测模型 预警 自回归滑动平均 美国学者 动态数据 时间变化
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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
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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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基于ARIMA模型的航空装备事故时序预测 被引量:17
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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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基于小波分析的短期电价ARIMA预测方法 被引量:51
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作者 周明 聂艳丽 +1 位作者 李庚银 倪以信 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期50-55,共6页
电力市场中的电价具有特殊的周期性,以天、周、年为周期波动,且大周期中嵌套小周期。作者提出一种基于小波分析的累积式自回归滑动平均方法(WARIMA)用于短期电价预测,首先利用小波变换能将交织不同频率成份的混合信号分解成不同频带上... 电力市场中的电价具有特殊的周期性,以天、周、年为周期波动,且大周期中嵌套小周期。作者提出一种基于小波分析的累积式自回归滑动平均方法(WARIMA)用于短期电价预测,首先利用小波变换能将交织不同频率成份的混合信号分解成不同频带上的块信号的特性,将电价这一随机序列进行小波分解,得到低频上的概貌序列和高频上的细节序列,并在此基础上对各个子电价序列分别利用累积式自回归滑动平均模型(ARIMA)进行预测,然后在电价平稳时段用概貌序列预测结果直接作为电价预测结果,而在电价非平稳时段将各子序列预测结果重构作为最终的预测结果。为了对比分析,将直接使用ARIMA模型的预测结果和采用WARIMA方法的预测结果进行了比较,表明引入小波分析对提高预测精度是有益的。 展开更多
关键词 小波分析 预测方法 短期 自回归滑动平均模型 arima模型 预测结果 电力市场 周期波动 电价预测 平均方法 信号分解 小波分解 随机序列 序列预测 对比分析 预测精度 周期性 同频率 积式 概貌 时段 平稳 构作
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基于ARIMA与SVM的飞行事故组合预测方法 被引量:11
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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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SARIMA模型在医院住院人次预测中的应用 被引量:10
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作者 马春柳 刘海霞 +5 位作者 李小升 雷海科 王红 李琳 马喆 周宏 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2013年第3期432-433,共2页
住院量是评价一个医院医疗工作的重要指标,直接或间接地反映出一个医院的规模、医疗质量及医疗水平。因此,了解住院量的变化情况,对于合理安排资源,提高医疗工作效率意义重大。要了解住院量的情况,就要对其进行预测。目前预测的模... 住院量是评价一个医院医疗工作的重要指标,直接或间接地反映出一个医院的规模、医疗质量及医疗水平。因此,了解住院量的变化情况,对于合理安排资源,提高医疗工作效率意义重大。要了解住院量的情况,就要对其进行预测。目前预测的模型及方法主要有线性回归模型、神经网络模型、灰色预测模型、马尔科夫链模型以及时间序列模型等。针对住院量数据的特殊性,本文选用季节自回归滑动平均模型(seasonal auto regressive integrated movong average model,SARIMA模型),分析2000-2011年住院量的历史数据,探讨其发生发展的规律并预测未来半年医院住院量的情况,为医院规划自身发展提供科学的依据。 展开更多
关键词 arima模型 灰色预测模型 住院人次 医院住院 自回归滑动平均模型 医疗工作效率 线性回归模型 神经网络模型
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基于FARIMA模型的流量抽样测量方法 被引量:6
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作者 潘乔 罗辛 +1 位作者 王高丽 裴昌幸 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第15期7-8,11,共3页
目前的流量抽样测量方法主要基于传统的数学理论,并没有考虑到实际网络流量的特征,基于此,提出基于FARIMA流量预测的抽样方法,根据流量预测值动态调整抽样率,既减轻了CPU的负载,又节省了存储空间。通过对比实际使用中的流量抽样测量方... 目前的流量抽样测量方法主要基于传统的数学理论,并没有考虑到实际网络流量的特征,基于此,提出基于FARIMA流量预测的抽样方法,根据流量预测值动态调整抽样率,既减轻了CPU的负载,又节省了存储空间。通过对比实际使用中的流量抽样测量方法取得的数据报文样本均值和Hurst参数,表明该方法能够正确体现原始数据的流量行为统计特征。 展开更多
关键词 网络测量 流量抽样 自回归分数整合滑动平均模型 流量预测
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一种新的基于ARIMA-SVM网络流量预测研究 被引量:10
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作者 邵忻 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第5期1901-1903,共3页
研究网络流量预测精度问题,网络流量受多种因素的综合影响,其变化具有周期性、非线性和随机性等特点,将ARIMA模型和SVM模型相结合建立一种网络流量预测模型。采用ARIMA预测网络流量周期性和线性变化趋势;然后采用SVM对网络流量非线性和... 研究网络流量预测精度问题,网络流量受多种因素的综合影响,其变化具有周期性、非线性和随机性等特点,将ARIMA模型和SVM模型相结合建立一种网络流量预测模型。采用ARIMA预测网络流量周期性和线性变化趋势;然后采用SVM对网络流量非线性和随机性趋势进行拟合;最后将两者结果再次输入SVM进行融合,得到网络流量最终预测结果。采用具体网络流量数据对模型性能进行测试,仿真结果表明,ARIMA-SVM提高了网络流量预测精度,降低了预测误差,能更全面刻画网络流量变化规律。 展开更多
关键词 自回归滑动平均模型(arima) 支持向量机(SVM) 网络流量 预测
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一类基于FARIMA过程的电梯导轨振动模型
13
作者 安德洪 丁春蕾 +1 位作者 刘嘉焜 许树荆 《机械设计》 CSCD 北大核心 2004年第4期31-33,41,共4页
研究电梯运行中导轨的随机振动时 ,将电梯运行中测得的导轨间距离DGB看作一时间序列 ,发现具有长相关性。常用的整数自回归模型、分数噪声模型都只能片面地描述该类数据的短相关性或长相关性。给出了利用FARIMA(自回归分数整合滑动平均... 研究电梯运行中导轨的随机振动时 ,将电梯运行中测得的导轨间距离DGB看作一时间序列 ,发现具有长相关性。常用的整数自回归模型、分数噪声模型都只能片面地描述该类数据的短相关性或长相关性。给出了利用FARIMA(自回归分数整合滑动平均模型 )拟合DGB的方法 ,该模型可同时刻画实测数据DGB的长相关和短相关特性 ,并通过对实测数据的实验 ,证明了模型的优效性。 展开更多
关键词 电梯 导轨 随机振动 长相关性 整数自回归模型 自回归分数整合滑动平均模型 Farima
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变分模态分解与时间序列模型相结合的结构损伤识别方法研究
14
作者 姚小俊 孙守鹏 +1 位作者 王强 杨小梅 《振动与冲击》 北大核心 2025年第5期131-139,217,共10页
针对准确定位土木工程结构突变损伤的损伤时刻和损伤位置问题,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与差分整合移动平均自回归(autoregressive integration moving average,ARIMA)模型的突变损伤识别方法。首先... 针对准确定位土木工程结构突变损伤的损伤时刻和损伤位置问题,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与差分整合移动平均自回归(autoregressive integration moving average,ARIMA)模型的突变损伤识别方法。首先,利用自回归模型功率谱确定初始频率及需要分解的模态数量,接着通过VMD方法将振动非平稳信号初步分解为多个平稳的分量信号;然后,利用ARIMA模型来拟合各阶信号分量,获取模型残差,再利用ARIMA拟合模型信号分量得到的模型残差确定损伤的具体时刻;最后,利用主成分分析法获取结构的模态振型,构造一个基于频率与振型的损伤指标,结合损伤阈值定位出损伤位置。该方法通过地震激励下十自由度框架模拟算例以及实际简支钢桁梁桥数据进行分析。结果证实,该方法能够用于平稳及非平稳激励下的结构损伤时刻和损伤位置的定位。 展开更多
关键词 损伤识别 变分模态分解(VMD) 差分整合移动平均自回归(arima)模型 自回归模型功率谱 模型残差
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基于ARIMA模型的信息构建研究主题趋势预测研究 被引量:24
15
作者 岳丽欣 周晓英 陈旖旎 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2019年第5期54-63,72,共11页
[目的/意义]识别某学科领域期刊论文中蕴含的主要研究主题并预测其发展趋势,有助于掌握学科领域的研究热点和研究动态,对于深入分析领域发展趋势具有一定的意义。[研究设计/方法]首先利用LDA模型进行主题识别,并通过自定义函数获取各个... [目的/意义]识别某学科领域期刊论文中蕴含的主要研究主题并预测其发展趋势,有助于掌握学科领域的研究热点和研究动态,对于深入分析领域发展趋势具有一定的意义。[研究设计/方法]首先利用LDA模型进行主题识别,并通过自定义函数获取各个主题的年度概率分布,从而得到主题变化时间序列数据;而后建立ARIMA模型对信息构建领域的主要主题时间序列进行预测分析。[结论/发现]目前国内信息构建领域信息构建评价指标、信息组织、网络信息和知识构建等研究主题呈现良好的发展势头。[创新/价值]将ARIMA模型应用于信息构建领域,一方面对近20年国内信息构建领域研究主题加以识别并对主要主题的演变趋势进行预测,为信息构建与主题预测有关研究提供参考借鉴,另一方面也验证了本文提出的主题预测方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 差分整合移动平均回归模型(arima模型) 信息构建 研究主题识别 趋势预测 可视化
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基于Holt-ARIMA-Lagrange Multiplier的CWC信息熵时序研究 被引量:1
16
作者 张仙 吴琼 +2 位作者 陈以祺 黎亚少 王巍巍 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期367-378,共12页
降水云系的发展过程及其特征分析,是云降水物理学中的一个重要问题.本文选取一次云发展过程中的700 hPa云水含量(Cloud Water Content, CWC)和大气垂直方向上气流速度(Omega, OMG)的1 h值,以信息熵来度量CWC空间分布的混沌程度,辅以OMG... 降水云系的发展过程及其特征分析,是云降水物理学中的一个重要问题.本文选取一次云发展过程中的700 hPa云水含量(Cloud Water Content, CWC)和大气垂直方向上气流速度(Omega, OMG)的1 h值,以信息熵来度量CWC空间分布的混沌程度,辅以OMG的时间变化来判断云的发展,并提出了一种基于多尺度分解、Holt模型、自回归滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)和Lagrange Multiplier的组合预测方法.结果表明:1)CWC熵具有非线性和非平稳性;2)在云的不同发展阶段,北方CWC熵序列的均值都小于南方,方差普遍大于南方;3)OMG区域均值与CWC熵的小波低频重构的极值点在时间上有很好的对应关系,相近的极值点在南方中占50%,在北方中占83.3%,表明CWC熵可以在一定程度上反映云系的发展;4)CWC熵序列往往具有多种时间尺度特征,故进行多尺度分解之后再组合建模的Holt-ARIMA-Lagrange Multiplier模型比单一预测方法、单层分解的预测模型更优,准确率提高3%以上. 展开更多
关键词 云水含量 信息熵 小波分解 经验模态分解(EMD) 自回归滑动平均模型(arima) Holt两参数指数平滑法
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基于纵向修正ARIMA的负荷聚合商潜力计算及调峰策略 被引量:9
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作者 周颖 石坤 +3 位作者 李德智 陈宋宋 窦迅 严胜 《电力工程技术》 北大核心 2023年第2期2-10,共9页
负荷聚合商组织需求侧资源参与调峰市场和电能量市场时,存在负荷预测准确度不够导致合同购电量误差大、市场界限模糊导致考核结算重复等问题,因此文中提出基于纵向修正差分自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARI... 负荷聚合商组织需求侧资源参与调峰市场和电能量市场时,存在负荷预测准确度不够导致合同购电量误差大、市场界限模糊导致考核结算重复等问题,因此文中提出基于纵向修正差分自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型的负荷聚合商潜力计算和调峰策略。首先,利用纵向修正ARIMA算法预测基线负荷,构建负荷聚合商的调峰潜力测算模型,挖掘需求侧资源的可调节能力,为电力市场交易提供数据基础;其次,制定电能量市场与调峰市场的负荷偏差考核方式,以月度滚动时域综合结算收益最大为目标,构建考虑偏差考核的负荷聚合商调峰模型;最后,基于某典型地区负荷聚合商月度历史负荷数据,对所提方法进行算例分析。结果表明考虑负荷偏差考核的负荷聚合商调峰策略可以提升聚合商的调峰收益约23.7%,降低负荷聚合商峰谷差约10%,验证了文中方法的合理性和有效性。 展开更多
关键词 可调潜力 纵向修正 差分自回归滑动平均(arima)模型 滚动优化 调峰策略 偏差考核
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基于ARIMA模型的固原月降水量预测 被引量:1
18
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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交通事故损失的时间序列分析 被引量:10
19
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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二重趋势时间序列的灰色组合预测模型 被引量:7
20
作者 宋仙磊 刘业政 +1 位作者 陈思凤 许波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期115-117,142,共4页
神经网络、ARIMA等广泛应用于具有趋势变动性和周期波动性的二重趋势特征的时间序列预测,而这些单一的模型难以达到满意的预测效果。提出一种针对该特征的灰色组合模型,其基本思想是:从二重趋势时间序列中分离趋势变动项和周期波动项后... 神经网络、ARIMA等广泛应用于具有趋势变动性和周期波动性的二重趋势特征的时间序列预测,而这些单一的模型难以达到满意的预测效果。提出一种针对该特征的灰色组合模型,其基本思想是:从二重趋势时间序列中分离趋势变动项和周期波动项后,用灰色G(1,1)模型预测趋势变动项,引用BP网络和ARIMA的组合模型预测周期波动项,用乘积模型合成两部分预测值为灰色组合模型的最终预测值。实验表明:该灰色组合模型适应了二重趋势时间序列的特征,具有很好的预测效果。 展开更多
关键词 灰色理论 反向传播(BP)神经网络 自回归滑动平均(arima) 二重时间序列 预测
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