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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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利用ARIMA(自回归移动平均)模型对跑道侵入事件的分析及预测 被引量:9
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作者 高扬 李阳 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2008年第11期25-30,共6页
综合运用具有相当精度的时间序列分析方法,建立美国民航运输安全中的机场跑道侵入的AR IMA(自回归移动平均)模型,克服了样本空间总是有限带来的不足,揭示出民航跑道侵入的动态变化规律,并对未来美国民航跑道侵入事故发生次数进行较准确... 综合运用具有相当精度的时间序列分析方法,建立美国民航运输安全中的机场跑道侵入的AR IMA(自回归移动平均)模型,克服了样本空间总是有限带来的不足,揭示出民航跑道侵入的动态变化规律,并对未来美国民航跑道侵入事故发生次数进行较准确的预测,为我国民航部门科学地制定飞行计划、人员培训、提高安全管理水平,提供可靠的依据。 展开更多
关键词 时间序列分析 跑道侵入 arima(自回归移动平均)模型 社会科学统计软件包(SPSS) 美国联邦航空局(FAA)
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模型和数据联合驱动的ARIMA-IDSSA-LSSVM建筑安全事故预测
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作者 曹红梅 陈元 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第2期129-139,共11页
针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improv... 针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improved adaptive salp swarm algorithm optimized least squares support vector machine,IDSSA-LSSVM)的组合预测模型。首先利用ARIMA模型获得时序数据中线性部分,利用IDSSA-LSSVM模型分析ARIMA模型获得的残差,获得时序数据中非线性部分;然后通过线性部分和非线性部分相加获得最终组合预测值;最后通过2010—2020年房屋市政工程生产安全事故数据对所提算法进行验证。结果表明,所提预测模型在E_(rmse)上较其他算法分别下降73.73%、77.21%、46.09%、46.80%、78.19%,在E_(mae)上较其他算法分别下降74.20%、77.44%、48.15%、48.85%、77.50%,在E_(mape)上较其他算法分别下降84.95%、87.77%、75.97%、88.49%、80.27%。在不同规模的数据集下,文中算法在E_(rmse)指标下均最优。同时能够通过预测未来阶段事故,提供辅助决策。表明ARIMA-SSA-LSSVM组合模型能够充分挖掘建筑安全事故数据的隐藏信息,在准确性、泛化性和应用性3个角度均表现不错,优势明显。 展开更多
关键词 建筑安全 事故预测 联合驱动 差分自回归移动平均模型 支持向量机
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自回归求和移动平均乘积季节模型在西安地区出生缺陷预测中的应用 被引量:11
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作者 张丽 米白冰 +7 位作者 相晓妹 宋辉 董敏 张水平 章琦 王玲玲 屈鹏飞 党少农 《西安交通大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期371-374,426,共5页
目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测西安市出生缺陷的发生率。方法利用2009年10月至2015年8月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据构建ARIMA乘积季节模型,同时利用2015年9月至12月实际出生缺陷发生率与模型拟... 目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测西安市出生缺陷的发生率。方法利用2009年10月至2015年8月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据构建ARIMA乘积季节模型,同时利用2015年9月至12月实际出生缺陷发生率与模型拟合数据进行比较,评价模型的预测性能,并预测西安市2016年的出生缺陷发生率。结果西安市出生缺陷的发生率具有一定的趋势及季节性,建立了ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型,利用2015年9月至12月拟合值与实际出生缺陷发生率比较,绝对误差的平均9.5,相对误差的平均0.084,提示ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型具有较佳的预测能力。预测2016年西安市出生缺陷发生率与2015年接近,总体略有抬升,但峰值下降。结论 ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型可用于西安市出生缺陷发生率的预测。 展开更多
关键词 出生缺陷 自回归求和移动平均乘积季节模型 预测
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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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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
6
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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自回归移动平均模型在医疗服务需求预测中的应用 被引量:9
7
作者 张柠 苏学艳 李力 《中国医院管理》 2011年第10期6-8,共3页
目的拟合医疗服务需求时间序列资料的预测模型。方法采用自回归移动平均模型对出院人次进行模型拟合。结果模型拟合得到的最优模型为一阶自回归移动平均模型,模型预测2020年某市三甲医院的出院总人次将为93.88万人次。结论自回归移动平... 目的拟合医疗服务需求时间序列资料的预测模型。方法采用自回归移动平均模型对出院人次进行模型拟合。结果模型拟合得到的最优模型为一阶自回归移动平均模型,模型预测2020年某市三甲医院的出院总人次将为93.88万人次。结论自回归移动平均模型适用于出院总人次时间序列模型拟合,预测结果显示,在没有外来干预因素影响的情况下,三甲医院出院总人次将会延续2009年以前的上升趋势继续上涨。 展开更多
关键词 自回归移动平均模型 医疗服务需求 时间序列分析
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基于季节自回归单整移动平均模型的电梯交通流递归预测方法 被引量:4
8
作者 宗群 赵占山 商安娜 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期653-659,共7页
针对电梯交通流预测提出了一种基于季节自回归单整移动平均(SARIMA)模型的递归预测方法.通过离线分析,对电梯交通流利用时间序列分析得到初始的SARIMA模型,引入异常值检测对训练数据中的异常值进行修正,利用修正的序列得到电梯交通流SAR... 针对电梯交通流预测提出了一种基于季节自回归单整移动平均(SARIMA)模型的递归预测方法.通过离线分析,对电梯交通流利用时间序列分析得到初始的SARIMA模型,引入异常值检测对训练数据中的异常值进行修正,利用修正的序列得到电梯交通流SARIMA模型;在线预测时,将离线得到修正的SARIMA模型转化为状态空间形式,通过Kalman滤波实时调整状态向量,实现电梯交通流的实时在线预测.仿真表明该方法具有很好的预测性能,且运行时间短,满足实时性的要求. 展开更多
关键词 电梯交通流预测 季节自回归单整移动平均模型 异常值检测 KALMAN滤波 状态空间模型
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长沙市流行性腮腺炎季节性自回归移动平均模型预测研究 被引量:3
9
作者 刘琳玲 刘如春 +5 位作者 陈田木 张本忠 李亚曼 胡伟红 谢知 赵锦 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2017年第2期187-190,共4页
目的采用季节性自回归移动平均(SARIMA)模型预测长沙市流行性腮腺炎发病数。方法收集2005—2015年长沙市报告的流行性腮腺炎病例数据,将2005—2014年数据作为建模数据,将2015年数据作为验证数据,开展SARIMA模型建立与验证研究,并对2016... 目的采用季节性自回归移动平均(SARIMA)模型预测长沙市流行性腮腺炎发病数。方法收集2005—2015年长沙市报告的流行性腮腺炎病例数据,将2005—2014年数据作为建模数据,将2015年数据作为验证数据,开展SARIMA模型建立与验证研究,并对2016年流行性腮腺炎发病数进行预测。结果 SARIMA(3,0,0)×(1,0,0)_(12)模型可以很好地拟合实际数据,模型的展开式为:Y_t=222.545+1.225Y_(t-1)-0.713Y_(t-2)+0.291Y_(t-3)+0.366Y_(t-12)-0.448Y_(t-13)+0.261Y_(t-14)-0.107Y_(t-15)+a_t。将验证数据与预测数据进行相关性分析,结果显示呈显著性相关(r=0.61,P<0.001)。SARIMA模型预测2016年长沙市全年发病数将达到3 032例,平均月病例数为253例。结论 SARIMA模型可以用于流行性腮腺炎发病数预测,长沙市2016年流行性腮腺炎疫情仍处于高发态势。 展开更多
关键词 流行性腮腺炎 时间序列 季节性自回归移动平均模型 预测
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自回归求和移动平均模型在湖南省食物中毒预测中的应用 被引量:7
10
作者 陈玲 徐慧兰 《中南大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期142-146,共5页
目的:探索自回归求和移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)在湖南省食物中毒预测中的应用,为食物中毒的预防和控制提供依据。方法:收集2003年1月至2009年12月湖南省食物中毒人数进行ARIMA模型拟合,用2010年的... 目的:探索自回归求和移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)在湖南省食物中毒预测中的应用,为食物中毒的预防和控制提供依据。方法:收集2003年1月至2009年12月湖南省食物中毒人数进行ARIMA模型拟合,用2010年的中毒资料验证模型的预测效果,并预测2011年湖南省食物中毒人数。结果:ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12较好地拟合了既往时间段中毒人数的时间序列,拟合预测误差为9.59%,2011年湖南省食物中毒预测人数为834人。结论:ARIMA预测模型能较好地拟合短期内食物中毒人数在时间序列上的变化趋势,若用于长期预测,应根据长期监测数据不断调整模型参数。 展开更多
关键词 自回归求和移动平均模型 食物中毒 预测
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差分自回归移动平均模型在南通市手足口病疫情预测中的应用 被引量:3
11
作者 练维 魏叶 +1 位作者 韩颖颖 帅小博 《南京医科大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期59-64,共6页
目的:应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测南通市手足口病疫情趋势。方法:以2010年1月—2019年6月南通市手足口病分月报告病例数据为基础,构建符合季节性时间序列的ARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)S模型,用2019年7—12月全市手足口病月发... 目的:应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测南通市手足口病疫情趋势。方法:以2010年1月—2019年6月南通市手足口病分月报告病例数据为基础,构建符合季节性时间序列的ARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)S模型,用2019年7—12月全市手足口病月发病率为验证数据进行验证,检验模型的预测效果。结果:2010—2019年南通市共报告手足口病90 766例,年平均发病率为124.36/10万,疫情有明显季节性,呈双峰特征,为夏季(5、6、7月)高峰和冬季(11、12月)次高峰;近年来南通市手足口病的病原谱以其他肠道病毒为主;利用ARIMA(1,0,1)(1,1,1)12模型,预测2019年7—12月手足口病发病率分别为7.08/10万、1.81/10万、3.74/10万、7.21/10万、10.71/10万和11.29/10万,与实际发病率相比,两者差异无统计学意义(Z=0.48,P=0.63)。结论:差分自回归移动平均模型能较好地预测手足口病的发病趋势,可用于短期的预警监测。 展开更多
关键词 差分自回归移动平均模型 手足口病 预测
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自回归求和移动平均模型在湖北省戊型病毒性肝炎发病率预测中的应用 被引量:3
12
作者 严婧 杜玉开 杨北方 《郑州大学学报(医学版)》 CAS 北大核心 2017年第3期290-295,共6页
目的:应用自回归求和移动平均模型(ARIMA模型)对湖北省戊型病毒性肝炎疫情报告数据进行分析、预测,为戊型病毒性肝炎的监测、预警提供理论依据。方法:采用SAS 9.2对2004年1月至2015年12月湖北省戊型病毒性肝炎的报告疫情数据进行ARIMA... 目的:应用自回归求和移动平均模型(ARIMA模型)对湖北省戊型病毒性肝炎疫情报告数据进行分析、预测,为戊型病毒性肝炎的监测、预警提供理论依据。方法:采用SAS 9.2对2004年1月至2015年12月湖北省戊型病毒性肝炎的报告疫情数据进行ARIMA模型的参数估计、拟合检验,预测2016年1月至12月戊型病毒性肝炎的月发病数,并用实际数据验证评估预测效果。结果:ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)12模型拟合误差RMSE为0.045,2016年1月至12月戊型病毒性肝炎预测值平均相对误差为14.23%,能较好地拟合原始序列数据,预测精度较高。结论:ARIMA模型对湖北省戊型病毒性肝炎报告发病率短期预测精度良好,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 戊型病毒性肝炎 自回归求和移动平均模型 发病率 预测 湖北省
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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
13
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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自回归移动平均模型在骨科Ⅰ类切口感染预测中的应用 被引量:1
14
作者 陈丽 杨玉妹 方朕 《军事护理》 CSCD 北大核心 2023年第11期36-39,44,共5页
目的应用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型建立骨科Ⅰ类切口感染预测模型,预测未来6个月的感染发病率。方法回顾性分析2013年1月至2021年12月上海交通大学医学院附属第六人民医院骨科Ⅰ类切口感染... 目的应用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型建立骨科Ⅰ类切口感染预测模型,预测未来6个月的感染发病率。方法回顾性分析2013年1月至2021年12月上海交通大学医学院附属第六人民医院骨科Ⅰ类切口感染发病率数据。选取2013年1月至2021年6月的数据作为训练集,建立ARIMA模型;以2021年7-12月的发病率数据作为验证集,评价模型的预测效果,并预测未来6个月的发病率。结果2013年1月至2021年12月骨科Ⅰ类切口手术患者共有228647例,发生Ⅰ类切口感染628例,手术切口感染发病率为0.275%。ARIMA(1,0,0)(1,0,0)12为确定的最佳模型,2021年7-12月的实际值均落在预测值的95%可信区间范围内。采用该模型预测未来6个月的感染发病率依次分别为0.276%、0.283%、0.288%、0.285%、0.297%和0.291%。结论ARIMA模型能有效拟合、预测骨科Ⅰ类切口感染发病率,模型预测结果提示未来6个月内的发病率呈现低水平流行的态势,可为临床干预措施的实施提供科学依据。 展开更多
关键词 骨科 Ⅰ类切口 自回归移动平均模型 预测 感染
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自回归移动平均模型在预测门诊输液人次中的应用
15
作者 王萍 刘钰 《解放军护理杂志》 2009年第2期64-65,共2页
目的评价自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)在预测门诊输液人次中的作用,为医疗资源配置提供依据。方法对某医院门诊部治疗室2003年1月至2007年12月的门诊输液患者进行统计分析,并使用SAS的AR... 目的评价自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)在预测门诊输液人次中的作用,为医疗资源配置提供依据。方法对某医院门诊部治疗室2003年1月至2007年12月的门诊输液患者进行统计分析,并使用SAS的ARIMA过程预测模型对2008年度门诊输液人次进行预测。结果5年间门诊输液人次逐年增加,在各年度内存在波峰和波谷;不同年度每月门诊量有明显变化,但2月份均为门诊输液人次的低谷期。预测2008年门诊输液人次将明显增加,并呈现出季节性。结论ARIMA模型可以合理预测各月门诊输液人次的变化,为医疗资源配置提供重要依据。 展开更多
关键词 门诊医疗 补液疗法 自回归移动平均模型 预测 资源分配
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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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差分自回归移动平均与广义回归神经网络组合模型在丙型肝炎月发病率中的预测应用 被引量:7
17
作者 刘红杨 刘洪庆 +1 位作者 李望晨 赵晶 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2017年第2期182-186,共5页
目的探讨差分自回归移动平均(ARIMA)与广义回归神经网络(GRNN)组合模型在丙型肝炎月发病率中预测建模效果及应用前景,为疫情预测提供依据。方法 2015年5月—2016年5月,选取山东省疾病预防控制中心法定传染病直报系统2004—2014年丙型肝... 目的探讨差分自回归移动平均(ARIMA)与广义回归神经网络(GRNN)组合模型在丙型肝炎月发病率中预测建模效果及应用前景,为疫情预测提供依据。方法 2015年5月—2016年5月,选取山东省疾病预防控制中心法定传染病直报系统2004—2014年丙型肝炎月度发病率数据及山东省统计局发布的同期人口资料。对2004—2014年山东省丙型肝炎月发病率数据构建ARIMA模型,验证拟合精度并外推预测;将ARIMA模型拟合值作为GRNN模型的输入,实际值作为GRNN模型的输出,对样本进行训练和预测。比较单纯ARIMA模型和ARIMA-GRNN组合模型在丙型肝炎月发病率中的预测效果。结果 2004—2014年山东省丙型肝炎年均发病率为17.28/10万,并随着时间的推移呈上升趋势(Z=29.05,P<0.01)。ARIMA(1,2,1)模型预测2014年山东省丙型肝炎发病率与实际发病率基本一致,落在95%置信区间内,拟合效果较好。以ARIMA(1,2,1)模型拟合值作为GRNN模型的输入,丙型肝炎月发病率实际值作为GRNN模型的输出,取最优光滑因子0.12训练模型,ARIMA-GRNN组合模型预测的拟合值与实际值基本吻合。ARIMA模型和ARIMA-GRNN组合模型的平均误差率(MER)分别为16.87%、15.30%;决定系数(R^2)分别为0.53、0.60;平均绝对误差(MAE)分别为0.17、0.09;平均绝对百分误差(MAPE)分别为1.18、0.35。结论 ARIMA-GRNN组合模型对山东省丙型肝炎月发病率拟合及预测效果优于单纯ARIMA模型,具有较高的拟合精度,有较为广阔的应用前景,对于疫情预测工作有一定的实用性意义。 展开更多
关键词 丙型肝炎 发病率 预测 差分自回归移动平均模型 广义回归神经网络
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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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基于自回归移动平均模型的国际金融危机对四川经济的影响分析研究 被引量:2
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作者 郑彬 《生态经济》 北大核心 2011年第4期57-60,65,共5页
2008年发生的美国次贷危机引发的全球金融危机给世界各国的经济特别是金融行业带来了强烈的冲击。金融危机主要通过投资渠道、贸易渠道、汇率渠道以及预期渠道直接或间接影响四川经济。为估算这种影响,文章基于自回归移动平均模型(ARIMA... 2008年发生的美国次贷危机引发的全球金融危机给世界各国的经济特别是金融行业带来了强烈的冲击。金融危机主要通过投资渠道、贸易渠道、汇率渠道以及预期渠道直接或间接影响四川经济。为估算这种影响,文章基于自回归移动平均模型(ARIMA)的特殊性,选取了2000~2008年的样本数据,运用时间序列建模技术,从直接影响和间接影响两个维度7项指标所描述的经济发展指标上,详尽分析研究了国际金融危机对四川经济的影响。文章克服了实际工作部门在测算该种影响时,不考虑经济序列长期发展趋势的不足,并就其对我国经济和四川经济发展的影响作了探讨,在此基础上,提出四川省市应对经济危机的措施,以供相关部门决策时参考。 展开更多
关键词 金融危机 经济发展指标 自回归移动平均模型 自相关函数 偏自相关函数
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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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