自回归滑动平均模型中阶数及参数的确定 被引量：4

1

作者 杨振成 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2004年第12期8-9,共2页

关键词 自回归滑动平均模型 模型阶数 时间序列 建模方法 参数估计 经济预测

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基于类噪声信号和ARMA-P方法的振荡模态辨识 被引量：21

2

作者 吴超 陆超 +2 位作者 韩英铎 吴小辰 柳勇军 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1-6,共6页

弱阻尼低频振荡是影响互联电网安全稳定运行的主要因素,振荡模态是表征系统振荡特性的重要参数,反映了各节点对振荡模式的参与情况。目前基于测量信号一般在振荡发生后进行模态分析,缺乏在系统正常运行情况下的分析手段。大量广域实测... 弱阻尼低频振荡是影响互联电网安全稳定运行的主要因素,振荡模态是表征系统振荡特性的重要参数,反映了各节点对振荡模式的参与情况。目前基于测量信号一般在振荡发生后进行模态分析,缺乏在系统正常运行情况下的分析手段。大量广域实测数据表明,因负荷的随机变化,电网内持续存在类似噪声信号的小幅波动。文中提出一种自回归滑动平均-Prony(ARMA-P)方法对这种类噪声信号进行处理,在采用ARMA模型拟合类噪声信号估计低频振荡模式参数的基础上,进一步建立信号的Prony模型,最终实现对低频振荡模态的辨识。将该方法用于对新英格兰系统仿真数据进行处理,其辨识结果与小干扰稳定计算结果进行了比较,并进一步将该方法用于处理南方电网实测数据,证明了其有效性。 展开更多

关键词 振荡模态 类噪声信号 自回归滑动平均-prony方法

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基于小波分析的短期电价ARIMA预测方法 被引量：50

3

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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热带气旋强度的卫星探测客观估计方法研究 被引量：12

4

作者 王瑾 江吉喜 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2005年第3期283-292,共10页

运用2001～2002年6月10日到8月10日西北太平洋上15个热带气旋的日本静止气象卫星(GMS5)高分辨率红外辐射亮温(TBB)资料,从代表热带气旋强度的热带气旋云系特征中选取多个TBB因子及热带气旋中心所在纬度等因子,结合《热带气旋年鉴》资料... 运用2001～2002年6月10日到8月10日西北太平洋上15个热带气旋的日本静止气象卫星(GMS5)高分辨率红外辐射亮温(TBB)资料,从代表热带气旋强度的热带气旋云系特征中选取多个TBB因子及热带气旋中心所在纬度等因子,结合《热带气旋年鉴》资料,采用逐步回归方法,经多次试验求得热带气旋强度的客观估计算式,复相关系数达到0.80以上。由此式估计的热带气旋中心气压,经24h滑动平均后的结果与年鉴气压的复相关系数提高到0.89,且两者之间的气压差在±10hPa之内的占整个样本数的83%以上,与美国新近展示的相关研究结果十分接近。用2000年两个热带气旋作检验,结果很好。该客观方法有望替代目前的Dvorak主观估计方法,成为一种新的业务方法。 展开更多

关键词 热带气旋强度 估计方法 卫星探测 2002年6月 复相关系数 静止气象卫星 逐步回归方法 西北太平洋 2000年 辐射亮温 高分辨率 云系特征 中心气压 滑动平均 研究结果 客观方法 B因子 计算式 样本数 气压差 年鉴 纬度

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非平稳和长记忆时间序列主频率估计方法研究 被引量：1

5

作者 徐梅 张世英 樊智 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期507-511,共5页

许多经济时间序列表现出非平稳性和长记忆性,对这样的序列进行谱分析并估计其主频率,采用传统的谱分析方法已不适用.基于平稳和非平稳分数阶差分自回归滑动平均模型,研究了具有非平稳性和长记忆性序列的主频率的估计方法,同时提出了包... 许多经济时间序列表现出非平稳性和长记忆性,对这样的序列进行谱分析并估计其主频率,采用传统的谱分析方法已不适用.基于平稳和非平稳分数阶差分自回归滑动平均模型,研究了具有非平稳性和长记忆性序列的主频率的估计方法,同时提出了包括模型定阶在内的基于极小化残差平方和的近似极大似然参数估计算法.通过对上海和深圳证券交易所综合指数收益序列的分析,说明了此方法的可行性和有效性. 展开更多

关键词 经济时间序列 非平稳序列 长记忆序列 主频率 估计方法 谱分析 差分自回归滑动平均模型 近似极大似然估计

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改进的递推增广最小二乘参数估计方法 被引量：2

6

作者 邓自立 杜洪越 马建为 《科学技术与工程》 2002年第5期1-2,共2页

基于用递推最小二乘(RLS)法拟合高阶自回归(AR)模型得到的白噪声估值,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的一种改进的递推增广最小二乘法。它由两段RLS算法组成,可在线实现,具有快的收敛速度。一个仿真例子说明了其有效性。

关键词 估计方法 ARMA模型 参数估计 递推增广最小二乘法 二段递推最小二乘法 自回归滑动平均模型

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一种推算设计波高的新方法 被引量：1

7

作者 宫成 《海洋工程》 CSCD 北大核心 1992年第1期58-64,共7页

本文提出了一种推求设计波高的新方法。用时间序列分析中的自回归-滑动平均(ARMA)模型分析年极值波高,进行建模、预报和频率分析,推求一定重现期设计波高。对于没有特大值的年极值波高序列,本文提出的方法推求的长重现期设计波高比规范... 本文提出了一种推求设计波高的新方法。用时间序列分析中的自回归-滑动平均(ARMA)模型分析年极值波高,进行建模、预报和频率分析,推求一定重现期设计波高。对于没有特大值的年极值波高序列,本文提出的方法推求的长重现期设计波高比规范方法推求的相应设计波高偏小;对于有特大值的年极值波高序列,本文提出的方法推求的长重现期设计波高较规范方法推求的相应设计波高大许多。本文中的方法所得结果较为合理。 展开更多

关键词 设计波高 重现期 时间序列分析 模型分析 滑动平均 频率分析 概率分布 自协方差函数 回归参数 参数方法

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基于SARIMA模型的近岸海表温度短期预报研究 被引量：2

8

作者 赵强 王擎宇 舒志光 《海洋预报》 CSCD 北大核心 2024年第1期42-49,共8页

基于石浦海洋站实测数据,采用周期性自回归积分滑动平均方法(SARIMA)构建了逐时海表温度短期预报模型,根据观测数据的周期特征和模型预报误差比选确定了模型参数。结果表明:与采用逐时观测数据作为输入的模型相比,采用逐0.5 h内插数据... 基于石浦海洋站实测数据,采用周期性自回归积分滑动平均方法(SARIMA)构建了逐时海表温度短期预报模型,根据观测数据的周期特征和模型预报误差比选确定了模型参数。结果表明:与采用逐时观测数据作为输入的模型相比,采用逐0.5 h内插数据构建的SARIMA模型的预报结果与实测数据间的相位更为一致,预报误差更小,但进一步将输入数据的时间分辨率提高,72 h逐时预报精度提升不明显;研究还发现模型预报误差总体随输入数据时长的减小而增大;采用366 d逐0.5 h数据构建的SARIMA(2,0,2)(2,1,0)25模型的预报结果较优,0~24 h、24~48 h、48~72 h预报的平均绝对误差分别为0.176℃、0.350℃、0.520℃,相应的均方根误差分别为0.217℃、0.396℃、0.567℃。 展开更多

关键词 周期性自回归积分滑动平均方法 统计预报 海表温度 预报

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基于Mallat算法与ARMA模型的露天矿卡车故障率预测 被引量：13

9

作者 白润才 柴森霖 +2 位作者 刘光伟 李浩然 张靖 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期31-37,共7页

为提高露天矿山运输卡车故障率预测精度、降低因非平稳时间序列数据造成的精度损失及有效解决模型参数估计困难等问题,提出一种基于小波分析与自回归滑动平均模型(ARMA)的露天矿山卡车故障率预测方法。首先,根据矿山时间序列数据的非平... 为提高露天矿山运输卡车故障率预测精度、降低因非平稳时间序列数据造成的精度损失及有效解决模型参数估计困难等问题,提出一种基于小波分析与自回归滑动平均模型(ARMA)的露天矿山卡车故障率预测方法。首先,根据矿山时间序列数据的非平稳特征,采用Mallat算法分频处理原始数据,将原始的时间序列分解为一组近似系数和多组细节系数;然后,采用ARMA模型拟合与预测单支重构后的小波系数;其次,引入模型的相关变量,将ARMA模型的参数估计问题转化为带有相关变量的多维高斯分布参数估计问题;最后,通过计算模型中的典型相关变量实现ARMA模型的定阶与参数估计并与其他算法模型进行对比。结果表明:采用此法预测测试集数据,绝对误差的平均值为0. 322,相对误差的平均值为5. 49%;这说明此种组合模型具有更高的拟合精度,应用该模型进行卡车故障率预测是可行且有效的。 展开更多

关键词 露天矿山卡车 故障率 预测方法 小波分析 自回归滑动平均模型(ARMA)

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用对称映射ARMA模型的零极点研究子波相位对反射系数序列反演的影响 被引量：4

10

作者 张亚南 戴永寿 +3 位作者 陈健 魏玉琴 丁进杰 张漫漫 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期2043-2054,共12页

为研究地震子波相位对反射系数序列反演的影响,在自回归滑动平均(ARMA)模型描述子波的基础上,提出采用z域对称映射ARMA模型零极点的方法构造了一系列相同振幅谱、不同相位谱的地震子波,并结合谱除法对人工合成地震记录进行反射系数序列... 为研究地震子波相位对反射系数序列反演的影响,在自回归滑动平均(ARMA)模型描述子波的基础上,提出采用z域对称映射ARMA模型零极点的方法构造了一系列相同振幅谱、不同相位谱的地震子波,并结合谱除法对人工合成地震记录进行反射系数序列反演.理论分析表明,子波相位估计不准时反射系数序列反演结果中残留一个纯相位滤波器,该纯相位滤波器的相位谱为真实子波和构造子波的相位谱之差.采用丰度和变分作为评价方法,在反演结果中确定出真实的或准确的反射系数序列.仿真实验和实际数据处理结果也验证了子波相位对反射系数序列反演的影响规律和评价方法的有效性,为进一步提高反射系数序列反演结果精度指明了研究方向. 展开更多

关键词 地震子波 反射系数序列反演 纯相位滤波器 自回归滑动平均模型 评价方法

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基于EMD的太阳黑子时间序列组合预测模型 被引量：5

11

作者 王曦 毕贵红 唐京瑞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第24期176-179,共4页

针对太阳黑子的复杂性,利用经验模态分解(EMD)方法,将太阳活动在各时间尺度上的变化分量分解为平稳的固有模态函数(IMF)分量及余项。观察各分量的频谱,根据低频IMF分量和高频IMF分量的特点,分别采用自回归滑动平均模型和神经网络方法进... 针对太阳黑子的复杂性,利用经验模态分解(EMD)方法,将太阳活动在各时间尺度上的变化分量分解为平稳的固有模态函数(IMF)分量及余项。观察各分量的频谱,根据低频IMF分量和高频IMF分量的特点,分别采用自回归滑动平均模型和神经网络方法进行预测。通过各分量的预测值,重构出原始信号的预测序列。仿真结果表明,该模型具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 太阳黑子数 经验模态分解方法 自回归滑动平均模型 反向传播

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居住环境宽带电磁辐射的分析与预测 被引量：1

12

作者 李若凡 宋欣蔚 +1 位作者 岳云涛 计赛阁 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期476-484,共9页

针对居住环境内电磁辐射在周期性规律中混有较多高频分量,导致传统时序建模方法和神经网络方法预测性能受限的问题,提出了一种小波分解与季节性差分自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型相结... 针对居住环境内电磁辐射在周期性规律中混有较多高频分量,导致传统时序建模方法和神经网络方法预测性能受限的问题,提出了一种小波分解与季节性差分自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型相结合的混合预测方法.该方法根据辐射数据的时频特性,利用SARIMA模型对小波分解得到的主要周期分量和细节分量进行分层预测,以适应居住环境内多种发射源形成的复杂电磁辐射状况.实验结果表明,该方法不仅比单一时序建模方法以及神经网络方法具有更高的预测准确度,而且具有更强的异常值适应性与稳定性. 展开更多

关键词 居住环境 电磁辐射 混合预测方法 小波分解 季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)

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径赛成绩预测研究

13

作者 张路 齐维义 《沈阳体育学院学报》 1987年第4期28-32,共5页

一、前言预测是科学训练体系的重要组成部分。依靠科学的预测,人们可以制定出正确的决策和规划。在科学技术高度发展的今天,预测研究显得尤其重要,因为它是制定科学训练规划的第一步。本文试图对人们较常采用的预测方法进行进一步的评... 一、前言预测是科学训练体系的重要组成部分。依靠科学的预测,人们可以制定出正确的决策和规划。在科学技术高度发展的今天,预测研究显得尤其重要,因为它是制定科学训练规划的第一步。本文试图对人们较常采用的预测方法进行进一步的评价和研究,并对未来奥运会径赛成绩进行预测,以期对径赛项目进行有目的和有针对性的训练提供有益的参考。二。 展开更多

关键词 径赛成绩 预测方法 奥运会 预测研究 径赛项目 预测模型 滑动平均模型 重要组成部分 回归模型 指数平滑模型

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