图像的二维自回归滑动平均模型 被引量：2

1

作者 张俊 哈迪 李介谷 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第9期1157-1160,共4页

在一维自回归求和滑动平均模型（ＡＲＩＭＡ（ｐ；ｄ；ｑ）的基础上，探讨了其在二维图像空域序列的模型推广．讨论了图像的二维自回归滑动平均模型ＡＲＭＡ（ｍ ，ｎ；ｐ，ｑ）的建模方法，包括利用模型的自相关和偏相关函数的截尾性... 在一维自回归求和滑动平均模型（ＡＲＩＭＡ（ｐ；ｄ；ｑ）的基础上，探讨了其在二维图像空域序列的模型推广．讨论了图像的二维自回归滑动平均模型ＡＲＭＡ（ｍ ，ｎ；ｐ，ｑ）的建模方法，包括利用模型的自相关和偏相关函数的截尾性及Ｆ检验准则对模型定阶，采用两步估计法进行自回归模型（ＡＲ（ｐ））和滑动平均模型（ＭＡ（ｑ））的参数估计．将此模型应用于对一类纹理图像的建模中，在较低阶时就能得到较好的定量描述，从而为图像的纹理特征提取提供了分类依据． 展开更多

关键词 自回归 滑动平均 自协方差函数 arma 图像处理

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基于ARMA误差修正的LM-BP模型的风功率预测 被引量：8

2

作者 梁涛 杨改文 +1 位作者 姜文 李永强 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2019年第5期487-493,共7页

风的间歇性和波动性导致训练样本的多样性,为提高短期风电功率预测精度,保证电网正常运行以及电能质量,对风功率进行建模预测尤为紧迫。针对上述问题,首先对原始数据进行预处理将非正常数据剔除。其次,运用Levenberg-Marquardt(LM)改进... 风的间歇性和波动性导致训练样本的多样性,为提高短期风电功率预测精度,保证电网正常运行以及电能质量,对风功率进行建模预测尤为紧迫。针对上述问题,首先对原始数据进行预处理将非正常数据剔除。其次,运用Levenberg-Marquardt(LM)改进的牛顿算法优化反向传播(BP)神经网络(LM-BP)构建预测模型,并与传统的前馈BP神经网络进行比较,仿真结果表明,提出的基于LM-BP的预测模型相比单一的BP模型更加接近实际功率值,性能更优。最后,针对LM-BP模型的预测误差建立自回归滑动平均(ARMA)模型来修正负荷预测结果,结果表明误差修正后预测精度明显提高。 展开更多

关键词 风功率预测 Levenberg-Marquardt(LM) 反向传播(BP)神经网络 自回归滑动平均(arma)误差修正

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基于EM算法的混合自回归滑动平均模型的参数估计

3

作者 安潇潇 单锐 +1 位作者 刘文 杨洋 《数学理论与应用》 2007年第4期1-5,共5页

研究了一类用于时间序列建模的混合自回归滑动平均模型.该模型是由m个ARMA分量经过混合得到的,给出了混合自回归滑动平均模型参数估计的期望极大化(EM)算法,从而得到了混合系数和分量模型的参数,通过仿真说明了其有效性.

关键词 混合自回归滑动平均模型 期望极大化算法 arma模型

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自回归滑动平均模型对上证指数(000001)的预测 被引量：1

4

作者 程成 《中国高新科技》 2021年第20期150-151,共2页

文章应用时间序列中的自回归滑动平均模型(ARMA模型)理论,使用Box-Jenkins方法对过去28年(1991年7月15日-2019年2月31日)上证指数(000001)的历史收盘价日线数据进行分析,对2020年(2020年1月1日-2020年8月30日)的上证指数进行每日滚动预... 文章应用时间序列中的自回归滑动平均模型(ARMA模型)理论,使用Box-Jenkins方法对过去28年(1991年7月15日-2019年2月31日)上证指数(000001)的历史收盘价日线数据进行分析,对2020年(2020年1月1日-2020年8月30日)的上证指数进行每日滚动预测并与实际数据相比对,分析用ARMA模型短期预测的可行性。 展开更多

关键词 自回归滑动平均模型(arma模型) 上证指数(000001) 指数预测

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基于ARMA-AKF的HRG随机误差建模分析

5

作者 杨浩天 汪立新 王琪 《压电与声光》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期101-104,109,共5页

针对半球谐振陀螺(HRG)随机误差影响惯性测量单元测量精度的问题,提出了一种改进的基于自回归滑动平均(ARMA)模型和自适应滤波(AKF)的随机误差处理方法。该文对预处理的数据进行了自相关和偏相关特性分析,判断随机误差的适用模型,以及... 针对半球谐振陀螺(HRG)随机误差影响惯性测量单元测量精度的问题,提出了一种改进的基于自回归滑动平均(ARMA)模型和自适应滤波(AKF)的随机误差处理方法。该文对预处理的数据进行了自相关和偏相关特性分析,判断随机误差的适用模型,以及利用贝叶斯信息准则(BIC)准则估计ARMA模型的阶数,通过长自回归模型计算残差法获取模型参数,引入加权自适应因子在线调整一步预测误差阵和量测噪声矩阵用于改进滤波方程,并比较了5项主要误差系数值。结果表明,改进的算法能够有效抑制随机误差,为HRG的随机误差建模补偿提供了新方法。 展开更多

关键词 随机误差 自回归滑动平均(arma)模型 BIC准则 自适应滤波(AKF) Allan方差法

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高效ARMA模型高分辨率地震子波提取方法 被引量：4

6

作者 张亚南 戴永寿 +2 位作者 王少水 彭星 牛慧 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期686-694,836+660,共9页

ARMA模型的最大优点是用较少的参数描述一个精确的子波,超定阶容易造成计算量大、运算速度慢,欠定阶不能满足精确子波描述的要求。针对高阶累积量对特殊切片敏感,且在短时数据下应用效果差的问题,本文采用基于自相关函数的奇异值分解(S... ARMA模型的最大优点是用较少的参数描述一个精确的子波,超定阶容易造成计算量大、运算速度慢,欠定阶不能满足精确子波描述的要求。针对高阶累积量对特殊切片敏感,且在短时数据下应用效果差的问题,本文采用基于自相关函数的奇异值分解(SVD)法确定AR模型阶数,同时将信息量准则法与高阶累积量法相结合,提出了一种新的MA模型定阶法。数值仿真和实际地震数据处理结果均表明,本文所用方法可有效地压制加性高斯色噪声,信息量准则法可有效提高MA定阶的准确率,在保证子波精度的同时尽可能降低模型阶数,实现运算高效率。 展开更多

关键词 地震子波 高阶累积量 自回归滑动平均(arma) 奇异值分解(SVD) 信息量准则

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基于ARMA和遗传算法优化的BP神经网络电动机断条故障诊断 被引量：3

7

作者 边宁 许允之 《煤矿机电》 2017年第3期23-26,30,共5页

为判断鼠笼式三相异步电动机转子断条故障情况,提出了一种利用定子电流信号,基于ARMA和遗传算法优化的BP神经网络的诊断方法。首先,使用改进的ARMA算法对电动机的定子电流波形进行拟合,将自回归系数模型系数提取出来,作为表征电动机故... 为判断鼠笼式三相异步电动机转子断条故障情况,提出了一种利用定子电流信号,基于ARMA和遗传算法优化的BP神经网络的诊断方法。首先,使用改进的ARMA算法对电动机的定子电流波形进行拟合,将自回归系数模型系数提取出来,作为表征电动机故障的特征向量,并分为训练集和测试集。然后利用遗传算法优化BP神经网络的初始阈值和权值,以避免BP神经网络陷入局部极值点的问题。再用训练集对BP神经网络进行训练,用训练好的神经网络对测试集进行判断。实验结果显示,ARMA模型可较好地对三相异步电动机定子电流波形进行拟合,BP神经网络可较为准确地判断特征向量表征的故障情况,此方法具有较好的诊断结果。 展开更多

关键词 鼠笼式三相异步电动机 转子断条 自回归滑动平均(arma)模型 BP神经网络 故障诊断

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高阶统计量地震子波估计建模 被引量：15

8

作者 戴永寿 郑德玲 +1 位作者 魏磊 霍志勇 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期514-518,540,共6页

本文在反射系数序列为非高斯、平稳和统计独立的随机过程,地震子波为非因果、混合相位的假设条件下,分别应用滑动平均(MA)和自回归滑动平均(ARMA)模型对地震记录进行建模,并采用运算代价较小的基于高阶累积量的线性化求解方法——累积... 本文在反射系数序列为非高斯、平稳和统计独立的随机过程,地震子波为非因果、混合相位的假设条件下,分别应用滑动平均(MA)和自回归滑动平均(ARMA)模型对地震记录进行建模,并采用运算代价较小的基于高阶累积量的线性化求解方法——累积量矩阵方程法进行了子波提取和模型适应性的研究。数值模拟结果和实际地震数据处理结果表明:自回归滑动平均(ARMA)模型比滑动平均(MA)模型具有参数节省、模型更为高效的特点;累积量矩阵方程法可以有效地压制加性高斯噪声,但对累积量样本估计的准确性要求较高;如果累积量样本估计的误差和方差适度,结合自回归滑动平均(ARMA)模型描述的累积量矩阵方程法可以高效、准确地估计出地震子波。 展开更多

关键词 高阶累积量 子波 自回归滑动平均(arma) 滑动平均(MA) 建模

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基于纯相位滤波器的子波相位校正方法研究 被引量：5

9

作者 张亚南 戴永寿 +2 位作者 丁进杰 张漫漫 王蓉蓉 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期26-31,共6页

针对子波相位提取不准确影响反褶积后地震剖面分辨率的问题,提出了一种基于纯相位滤波器的子波相位校正方法来校正子波残余相位,以提高反褶积后地震剖面的分辨率。该方法采用自回归滑动平均(Autoregressive moving average,ARMA)模型和... 针对子波相位提取不准确影响反褶积后地震剖面分辨率的问题,提出了一种基于纯相位滤波器的子波相位校正方法来校正子波残余相位,以提高反褶积后地震剖面的分辨率。该方法采用自回归滑动平均(Autoregressive moving average,ARMA)模型和单位化振幅谱的方式构造纯相位滤波器,以描述任意特性的子波残余相位;在最大方差模准则约束下,采用改进的粒子群算法对子波残余相位进行寻优,最终实现反褶积结果中子波残余相位的校正。正演模拟数据和实际地震资料处理结果表明了该方法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 地震子波 自回归滑动平均(arma) 反褶积 相位校正 纯相位滤波器

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弹用电磁继电器贮存退化试验及其寿命预测方法 被引量：11

10

作者 王召斌 符赛 +1 位作者 尚尚 翟国富 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期2610-2619,共10页

弹用电磁继电器(EMR)是国防武器系统中重要的机电元件,负责信号传递、电路保护与控制、负载切换等功能,对弹用EMR贮存可靠性的可靠评估已成为亟待解决的问题。以装备应用普遍的某型弹用EMR为例,提出一种考虑性能退化的贮存可靠性试验和... 弹用电磁继电器(EMR)是国防武器系统中重要的机电元件,负责信号传递、电路保护与控制、负载切换等功能,对弹用EMR贮存可靠性的可靠评估已成为亟待解决的问题。以装备应用普遍的某型弹用EMR为例,提出一种考虑性能退化的贮存可靠性试验和评价方法。通过研制的弹用EMR贮存退化试验综合系统,获得了其贮存退化敏感参数的变化情况,对弹用EMR的贮存可靠性建模方法进行了探索性研究。提出了基于时间序列分析和小波变换方法的实测参数预处理方法,提高了预测精度。通过回归理论估计了贮存退化模型的参数,并用所建模型对弹用EMR正常温度应力下的贮存寿命进行了预测。 展开更多

关键词 电磁继电器(EMR) 接触电阻 贮存可靠性 退化试验 自回归滑动平均(arma)模型 小波变换 寿命预测

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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

11

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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基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型 被引量：2

12

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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一种MEMS陀螺随机漂移的高精度建模方法 被引量：5

13

作者 王可东 武雨霞 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1584-1592,共9页

为补偿MEMS陀螺随机漂移,采用时间序列分析法对其进行自回归滑动平均(ARMA)模型辨识,提出一种滑动平均(MA)参数估计的新方法。先将陀螺随机漂移建模为带观测噪声的ARMA模型,在估计出自回归(AR)部分的参数后,针对AR滤波后的残差,推导出... 为补偿MEMS陀螺随机漂移,采用时间序列分析法对其进行自回归滑动平均(ARMA)模型辨识,提出一种滑动平均(MA)参数估计的新方法。先将陀螺随机漂移建模为带观测噪声的ARMA模型,在估计出自回归(AR)部分的参数后,针对AR滤波后的残差,推导出一种方差小的MA自协方差估计值,并将该估计值作为输入,利用Gevers-Wouters(GW)算法估计出MA部分的参数。仿真结果表明,MA参数估计精度得到提升的同时,参数估计可靠性也得到了增强。MEMS陀螺的随机漂移补偿实验进一步验证本文所提算法的补偿精度高于改进前。 展开更多

关键词 MEMS陀螺 随机漂移 滑动平均(MA) 自协方差函数 时间序列 自回归滑动平均(arma)

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一种光纤陀螺随机噪声时间序列建模与实时滤波方法 被引量：3

14

作者 胡俊伟 刘明雍 张加全 《鱼雷技术》 2011年第1期31-34,共4页

为了减小光纤陀螺(FOG)的随机噪声,利用时间序列分析法对FOG的随机噪声进行了分析与建模,并在建立的自回归滑动平均(ARMA(2,1))模型基础上,采用一种将改进递推增广最小二乘(RELS)算法和Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法相结合的方法,对采... 为了减小光纤陀螺(FOG)的随机噪声,利用时间序列分析法对FOG的随机噪声进行了分析与建模,并在建立的自回归滑动平均(ARMA(2,1))模型基础上,采用一种将改进递推增广最小二乘(RELS)算法和Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法相结合的方法,对采集的FOG静态输出随机噪声进行实时补偿,同时与标准kalman滤波算法进行仿真对比。仿真结果表明,该方法具有更好的补偿效果,可更有效地抑制FOG随机噪声。 展开更多

关键词 光纤陀螺(FOG) 自回归滑动平均(arma)模型 递推增广最小二乘法(RELS) Sage-Husa自适应卡尔曼滤波

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基于卡尔曼滤波算法的新疆棉花产量预测 被引量：2

15

作者 王艳 《国际纺织导报》 2018年第6期57-60,共4页

棉花是重要的纺织原料,科学预测棉花的产量是制订棉花生产和纺织工业计划的基础。运用卡尔曼滤波算法对新疆棉花产量进行预测,并取得较好的效果。卡尔曼滤波算法的平均预测误差仅为0.869 79%,比自回归滑动平均(ARMA)模型的预测误差(3.39... 棉花是重要的纺织原料,科学预测棉花的产量是制订棉花生产和纺织工业计划的基础。运用卡尔曼滤波算法对新疆棉花产量进行预测,并取得较好的效果。卡尔曼滤波算法的平均预测误差仅为0.869 79%,比自回归滑动平均(ARMA)模型的预测误差(3.390 34%)减小了74.345 20%。经预测,2018年新疆棉花产量为444.477 8万t。 展开更多

关键词 新疆 棉花产量 预测 卡尔曼滤波算法 自回归滑动平均(arma)模型

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中国科技企业孵化器规模效益分析及预测

16

作者 杨毅 贺浩浩 《创新科技》 2021年第5期60-69,共10页

随着科技企业孵化器的日益发展,其在联结科技与经济发展方面的正向作用愈加凸显,因而有必要把握其未来发展趋向,为相关主体决策提供有益参考。本研究选取1995—2019年中国科技企业孵化器的6项主要经济指标数据,在对数据协整关系检验的... 随着科技企业孵化器的日益发展,其在联结科技与经济发展方面的正向作用愈加凸显,因而有必要把握其未来发展趋向,为相关主体决策提供有益参考。本研究选取1995—2019年中国科技企业孵化器的6项主要经济指标数据,在对数据协整关系检验的基础上构建误差修正模型,并基于适宜的经济指标序列建立自回归移动平均模型,以此预测未来五年内我国科技企业孵化器的经济规模。结果表明:我国科技企业孵化器的在孵企业从业人员总数与新增毕业企业数存在协整关系,意味着人力资源投入对科技企业孵化事业具有长效促进作用。同时预测值显示,未来几年内我国科技企业孵化器每年将直接创造约30万个就业机会与620亿元经济收入,但规模经济很可能遇到瓶颈,因而此后应以提质增效为主要抓手。 展开更多

关键词 科技企业孵化器 协整检验 误差修正模型 自回归移动平均模型 预测

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阶跃型位移特征滑坡的预测预报研究 被引量：1

17

作者 王延宁 赵其华 韩刚 《人民黄河》 CAS 北大核心 2014年第10期106-109,共4页

针对以往滑坡预测预报模型对于阶跃型变形特征滑坡破坏时间预测精度较低的缺点,需建立以位移作为目标函数来反映滑坡位移变化规律的预测模型。基于时间序列分析方法将滑坡位移分解为趋势项位移和波动项位移,并采用移动平均法分离趋势项... 针对以往滑坡预测预报模型对于阶跃型变形特征滑坡破坏时间预测精度较低的缺点,需建立以位移作为目标函数来反映滑坡位移变化规律的预测模型。基于时间序列分析方法将滑坡位移分解为趋势项位移和波动项位移,并采用移动平均法分离趋势项位移和波动项位移。然后分别采用多项式拟合和自回归滑动平均(ARMA)模型对滑坡趋势项位移和波动项位移进行预测,最后叠加两个位移分量得到总位移预测值。将此方法应用于三峡库区某典型阶跃型变形特征滑坡,预测值曲线与总位移观测值曲线基本吻合,较好地反映了滑坡阶跃型的演化特征,表明该模型预测阶跃型变形特征滑坡位移精度较高。且该方法计算原理清晰明确,计算过程容易实现,具有较强的工程实用性。 展开更多

关键词 滑坡 位移预测 阶跃型 非平稳时间序列 自回归滑动平均(arma)模型

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三浮陀螺随机漂移数据建模 被引量：7

18

作者 李璐 孙纯祥 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2011年第3期378-381,共4页

采用时间序列分析理论,通过实测数据对三浮陀螺的随机漂移建立了自回归滑动平均(ARMA)模型,详细探讨了数据处理与模型建立的过程。利用MATLAB设计了建模软件,减轻了数据计算的工作量,并分析了相关结论。结果表明,模型能准确反映陀螺漂... 采用时间序列分析理论,通过实测数据对三浮陀螺的随机漂移建立了自回归滑动平均(ARMA)模型,详细探讨了数据处理与模型建立的过程。利用MATLAB设计了建模软件,减轻了数据计算的工作量,并分析了相关结论。结果表明,模型能准确反映陀螺漂移的特性。 展开更多

关键词 时间序列 随机漂移 自回归滑动平均(arma)模型

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