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基于自回归求和滑动平均模型的居民区电动汽车负载特性分析 被引量:5
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作者 赖国书 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第34期176-182,共7页
随着电动汽车规模的日益扩大和居民区充电设施的逐渐完善,大量电动汽车的充电行为将给居民区电网负荷带来较大影响。在电动汽车充电特性研究的基础上,提出了一种基于自回归求和滑动平均(ARIMA)模型的面向居民区的电动汽车负载特性分析方... 随着电动汽车规模的日益扩大和居民区充电设施的逐渐完善,大量电动汽车的充电行为将给居民区电网负荷带来较大影响。在电动汽车充电特性研究的基础上,提出了一种基于自回归求和滑动平均(ARIMA)模型的面向居民区的电动汽车负载特性分析方法,通过构建多辆电动汽车的总耗电模型,较好地预测了电动汽车总体充电需求,进而实现对居民区变压器容量的合理配置。最后选取若干具有代表性的小区,测试分析了电动汽车接入前后的台区负载变化情况,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电动汽车 面向居民区 负载特性分析 自回归求和滑动平均模型
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木材干燥微波-真空木材干燥过程ARMA模型建立及其控制器仿真 被引量:2
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作者 孙丽萍 曹军 李志辉 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期86-91,共6页
结合模糊控制的智能性与常规PID控制的可靠性,针对花旗松的微波-真空干燥工艺建立时间序列下的自回归滑动平均数学模型,设计一种Fuzzy-PID自整定控制器,采用模糊推理的方法实现PID参数的在线整定。应用Matlab/SIMULINK工具对干燥窑常规... 结合模糊控制的智能性与常规PID控制的可靠性,针对花旗松的微波-真空干燥工艺建立时间序列下的自回归滑动平均数学模型,设计一种Fuzzy-PID自整定控制器,采用模糊推理的方法实现PID参数的在线整定。应用Matlab/SIMULINK工具对干燥窑常规PID控制和fuzzy-PID自整定控制进行仿真,通过分析与比较得到:fuzzy-PID自整定控制器的阶跃响应曲线具有上升快,稳态性能好,过渡过程时间短,超调量小的优点,控制特性满足系统的要求。能够提高木材干燥过程的控制水平,有效地保证木材干燥质量和降低能源消耗。 展开更多
关键词 自回归滑动平均模型 木材 微波-真空干燥 模糊推理 fuzzy-PID自整定
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基于MEEMD-ARIMA模型的波浪能发电系统输出功率预测 被引量:15
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作者 吴峰 王飞 +1 位作者 顾康慧 周能萍 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期65-70,共6页
波浪能作为一种储量丰富的清洁能源,是未来理想的能源之一。但其具有较强的随机波动特性,因此,可靠地预测波浪能发电系统的输出功率能给复杂电网的调度带来极大的便利。文中提出基于改进的总体经验模态分解(MEEMD)-差分整合移动平均自回... 波浪能作为一种储量丰富的清洁能源,是未来理想的能源之一。但其具有较强的随机波动特性,因此,可靠地预测波浪能发电系统的输出功率能给复杂电网的调度带来极大的便利。文中提出基于改进的总体经验模态分解(MEEMD)-差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型的波浪能组合预测。首先,基于海浪计算原理,计算混合浪的每小时平均波高与周期。其次,采用MEEMD对每小时平均波高与周期进行分解,得到一系列特征互异的本征模态函数(IMF)和余量,并将平均波高分解的结果与离散小波变换分解结果做对比。然后,将得到的分量分别建立ARIMA预测模型,通过叠加得到每小时平均波高与周期的预测值。最后,建立直驱式波浪能发电系统波高-功率转换模型,实例结果验证了该组合模型预测的有效性。 展开更多
关键词 波浪能 预测 离散小波变换 改进的总体经验模态分解-差分整合移动平均自回归 功率转换模型
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基于ARIMA-ANN预测模型的能量感知路由算法 被引量:2
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作者 蔡钊 马林华 +1 位作者 宋博 唐红 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第6期1064-1070,共7页
针对传统能量感知OLSR协议在减少传输功率消耗和均衡节点剩余能量之间不能兼顾的特点,提出了一种新型的基于剩余能量比例和传输功率消耗的OLSR路由协议OLSR_RC,它利用上述两方面的指标构造复合能量开销,并将其作为路由选择的度量值。在... 针对传统能量感知OLSR协议在减少传输功率消耗和均衡节点剩余能量之间不能兼顾的特点,提出了一种新型的基于剩余能量比例和传输功率消耗的OLSR路由协议OLSR_RC,它利用上述两方面的指标构造复合能量开销,并将其作为路由选择的度量值。在减小网络开销的同时,也防止了部分低电量节点的能量被快速耗尽,延长了网络的生存周期。此外,新路由还采用ARIMA-ANN组合能量预测模型对节点的剩余电量进行预测,降低了由于拓扑控制(TC)消息丢失对选择路由所造成的影响。这种新型路由协议在无线传感器网络领域有比较广阔的应用前景。 展开更多
关键词 OLSR路由 能量感知 复合能量开销 人工神经网络-自回归差分滑动平均组合模型
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基于平均移动自回归理论的中国进出口贸易实证研究
5
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... 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了波动率和变化率的拟合估计。根据所拟合的模型,发现在8月份拟合的自回归平均移动-条件异方差模型下的国际贸易进口差分数据更接近实际的国际贸易差分数据,并且国际贸易进口增长率差分对出口增长率差分的波动率具有正向的作用。中国国际贸易进口具有滞后的时间效应,并且中国国际贸易进口差分波动率对出口差分有正向的溢出效应。 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
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基于GBD数据库分析与预测中国鼻咽癌疾病负担 被引量:1
6
作者 宋业勋 刘霞静 +1 位作者 张永全 李和清 《中南大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第4期675-683,共9页
目的:鼻咽癌发病位置隐匿导致早期诊断率低,且具有明显的地域聚集性,是中国一个重要的公共卫生问题。本研究旨在通过2021年全球疾病负担(the Global Burden of Diseases,GBD)数据库分析中国鼻咽癌的疾病负担,为鼻咽癌的精准防控提供流... 目的:鼻咽癌发病位置隐匿导致早期诊断率低,且具有明显的地域聚集性,是中国一个重要的公共卫生问题。本研究旨在通过2021年全球疾病负担(the Global Burden of Diseases,GBD)数据库分析中国鼻咽癌的疾病负担,为鼻咽癌的精准防控提供流行病学依据。方法:选取年龄标化发病率、病死率、伤残调整寿命年(disability adjusted life year,DALY)率作为疾病负担的评价指标,按照不同年龄、性别、社会人口学指数及其相关危险因素进行分层分析,同时应用差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和贝叶斯年龄-时期-队列分析模型(Bayesian age-period-cohort,BAPC)将年龄标化发病率预测至2050年。结果:2021年中国鼻咽癌年龄标化发病率、病死率、DALY率分别为3.4/10万、1.5/10万、48.7/10万,均高于同期全球水平。在所有年龄段,中国男性年龄标化发病率、病死率、DALY率均高于女性。中国鼻咽癌的疾病负担从1990至2021年随着社会人口学指数(socio-demographic index,SDI)的增高逐渐降低。中国归因于饮酒、吸烟、职业甲醛暴露的鼻咽癌疾病负担占比均高于全球水平,且在男性中尤为显著。模型预测中国及全球男性、女性、全人群的年龄标化发病率均提示从2022至2050年呈上升趋势。结论:既往30年中国鼻咽癌的疾病负担随着SDI的升高逐渐降低,但仍高于同期全球水平。同时,中国鼻咽癌的年龄标化发病率在未来30年呈上升趋势。中国仍需进一步增加医疗资源的投入以应对鼻咽癌的防控与诊疗,尤其针对高风险男性群体。 展开更多
关键词 鼻咽癌 疾病负担 社会人口学指数 贝叶斯年龄-时期-队列分析模型 差分自回归移动平均模型
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分布式光伏功率预测的时空特征融合方法研究
7
作者 张晓辉 刘钰婷 +1 位作者 马锴 钟嘉庆 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第S1期231-244,共14页
准确的光伏功率预测对电网调度和电站运行具有重要意义。由于分布式光伏(distributed photovoltaics,DPV)系统受多种时空因素影响,传统基于单一模型的方法难以充分挖掘其时序变化规律与空间相关特性,导致预测精度低、模型适应性弱。该... 准确的光伏功率预测对电网调度和电站运行具有重要意义。由于分布式光伏(distributed photovoltaics,DPV)系统受多种时空因素影响,传统基于单一模型的方法难以充分挖掘其时序变化规律与空间相关特性,导致预测精度低、模型适应性弱。该文提出一种融合时空特征,结合麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化极端梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)和差分移动自回归平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型的DPV功率预测方法。首先,提出基于斯皮尔曼相关系数筛选与历史光伏功率高度相关的气象因素,并将其输入到SSA优化的XGBoost模型中,以提取和预测时间相关性特征;然后,结合日累计发电量与功率变化率,提出一种基于天气类型的光伏功率数据分类方法,并进一步提出利用斯皮尔曼分析识别与目标站点功率高度相关的参考电站;在此基础上,构建结合动态权重的ARIMA模型,实现对空间相关性特征的建模与预测;最后,提出一种基于信息熵加权的时空特征融合框架模型,根据时间与空间预测模型的误差动态调整其贡献度,生成融合预测结果。以f1电站为研究对象的对比实验结果表明,该文所提出的方法在预测精度与鲁棒性方面均优于传统单一模型,验证了其在DPV功率预测中的实用性和有效性。 展开更多
关键词 分布式光伏 时空特征融合 功率预测 麻雀搜索算法-极端梯度提升算法-差分移动自回归平均模型 信息熵
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ARIMA模型和GM(1,1)模型预测全国3种肠道传染病发病率 被引量:42
8
作者 金如锋 邱宏 +3 位作者 周霞 黄品贤 王中民 魏建子 《复旦学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期675-680,共6页
目的分别采用求和自回归滑动平均模型(ARIMA模型)和灰色模型GM(1,1)对全国法定报告的3种肠道传染病年发病率进行预测,并比较两者预测的准确性。方法采用1995年1月至2005年12月的月发病率建立ARIMA模型。采用1995年至2005年的年发病率建... 目的分别采用求和自回归滑动平均模型(ARIMA模型)和灰色模型GM(1,1)对全国法定报告的3种肠道传染病年发病率进行预测,并比较两者预测的准确性。方法采用1995年1月至2005年12月的月发病率建立ARIMA模型。采用1995年至2005年的年发病率建立GM(1,1)模型。采用2006年的实际年发病率验证两种模型的预测效果,评价指标为相对误差。选取相对误差最小的模型预测2007年至2008年的年发病率。结果对于甲型肝炎、痢疾、伤寒副伤寒的年发病率,预测准确率较高的模型分别是GM(1,1)、ARIMA、GM(1,1)模型,相对误差分别为0.05%、5.47%、38.89%。对2007年甲型肝炎、痢疾、伤寒副伤寒预测的年发病率分别为4.59/105、30.84/105、2.53/105;对2008年预测的年发病率分别为4.03/105、29.03/105、2.34/105。结论对于某种肠道传染病发病率的预测,应同时拟合几种模型,并选择其中拟合效果最好的一种模型。 展开更多
关键词 求和自回归滑动平均模型 灰色模型 肠道传染病
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基于ARIMA与ESN的短期风速混合预测模型 被引量:16
9
作者 田中大 李树江 +1 位作者 王艳红 高宪文 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1603-1610,共8页
提出一种基于自回归求和滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)与回声状态网络(echo state network,ESN)的短期风速预测模型。首先利用ARIMA模型对短期风速时间序列进行线性特征的预测,使得短期风速的残差仅包... 提出一种基于自回归求和滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)与回声状态网络(echo state network,ESN)的短期风速预测模型。首先利用ARIMA模型对短期风速时间序列进行线性特征的预测,使得短期风速的残差仅包含非线性特征,然后利用ESN模型对非线性的残差序列进行预测,最后将ARIMA模型的短期风速线性预测值与ESN模型的短期风速非线性预测残差值进行相加得到最终的短期风速的预测值。单步与多步预测的仿真实验表明该混合预测模型具有更高的预测精度与更小的预测误差。 展开更多
关键词 短期风速 预测 自回归求和滑动平均模型 回声状态网络
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基于信号模型参数辨识的变电站局部放电电磁波信号重构 被引量:21
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作者 侯慧娟 盛戈皞 +3 位作者 姜文娟 孙岳 孙旭日 江秀臣 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期209-216,共8页
抑制现场噪声干扰、有效提取信号特征是局部放电(PD)信号检测和分析的关键,为此,利用自回归–滑动平均(ARMA)模型对局部放电辐射的特高频(UHF)电磁波信号建模,给出了利用高阶累积量估计模型阶数和参数的理论依据和算法。以混有Gauss白... 抑制现场噪声干扰、有效提取信号特征是局部放电(PD)信号检测和分析的关键,为此,利用自回归–滑动平均(ARMA)模型对局部放电辐射的特高频(UHF)电磁波信号建模,给出了利用高阶累积量估计模型阶数和参数的理论依据和算法。以混有Gauss白噪声及定频干扰的双指数振荡衰减函数模拟局部放电辐射的UHF信号,利用ARMA模型参数重构信号的Fourier变换幅值,利用双谱估计重构其Fourier变换的相位,最终重构时域信号,以验证该算法重构信号的有效性。利用该方法重构变电站实测的局部放电辐射的UHF信号,验证了该算法在变电站现场干扰情况下,可从现场采集到的含有噪声的信号中重构出只相差常数因子和线性相移的有用信号。且算法辨识得到了信号的ARMA模型参数及重构得到的UHF信号频谱及时域信号,可以给局部放电类型识别等进一步处理提供参数。 展开更多
关键词 特高频电磁波 局部放电 自回归-滑动平均模型 高阶累积量 双谱 参数辨识 信号重构
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基于非线性时间序列的预测模型检验与优化的研究 被引量:17
11
作者 单伟 何群 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期2485-2489,共5页
模型的适用性检验和参数优化是系统建模的最关键环节,对于预测模型的适用性检验,常采用残差方差图、最小信息准则和AIC准则等方法,存在计算量大、准确性低、模型不唯一等缺点.本文给出采用自相关系数和偏自相关系数的拖尾先对ARIMA模型... 模型的适用性检验和参数优化是系统建模的最关键环节,对于预测模型的适用性检验,常采用残差方差图、最小信息准则和AIC准则等方法,存在计算量大、准确性低、模型不唯一等缺点.本文给出采用自相关系数和偏自相关系数的拖尾先对ARIMA模型检验,再对其进行F适用性检验,克服了由于观测样本的长度是有限的,偏相关的估计存在误差,拖尾时不能为ARMA定阶的缺陷,并采用具有超线性收敛性等诸多优点的变尺度法对模型参数进行了优化,得到了较为精确的、单一AIRMA模型,该方法可应用于网络流量模型的适用性检验和模型优化,为网络流量的预测、异常检测和服务器负载预测的应用奠定了坚实的基础. 展开更多
关键词 非线性 时间序列 适用性检验 自回归求和滑动平均模型
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ARIMA模型在半导体产品需求预测上的应用 被引量:7
12
作者 钮轶君 钱省三 任建华 《半导体技术》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期391-393,共3页
半导体市场需求的动态变化给半导体制造业的生产决策带来了很大的不确定性。以我国某半导体制造企业的历史订单数据为例,利用SPSS软件的时间序列分析模块建立ARIMA模型进行半导体产品的需求预测。实例表明,应用ARIMA模型进行需求预测具... 半导体市场需求的动态变化给半导体制造业的生产决策带来了很大的不确定性。以我国某半导体制造企业的历史订单数据为例,利用SPSS软件的时间序列分析模块建立ARIMA模型进行半导体产品的需求预测。实例表明,应用ARIMA模型进行需求预测具有精度高、数据可靠、操作方便、运行迅速、应变能力强等优点。从而可提高企业以及其合作伙伴的收益,并帮助企业进行更好的生产决策。 展开更多
关键词 半导体 需求预测 自回归求和滑动平均模型
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基于变点发掘的城市轨道交通客流预测模型 被引量:7
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作者 朱广宇 王雨晨 +2 位作者 张彭 艾渤 边历嵚 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期2153-2159,共7页
通过城市轨道交通发展过程阶段变化对其相应的客流变化特点进行分析;基于变点发掘的方法划分出轨道交通客流的不同变化模式,并分析导致客流模式变化的影响因素;通过权重变化有效地结合不同交通状态模式下的变参数自回归求和滑动平均(ARI... 通过城市轨道交通发展过程阶段变化对其相应的客流变化特点进行分析;基于变点发掘的方法划分出轨道交通客流的不同变化模式,并分析导致客流模式变化的影响因素;通过权重变化有效地结合不同交通状态模式下的变参数自回归求和滑动平均(ARIMA)模型和全局BP神经网络模型,构建城市轨道交通客流组合预测模型;结合某大城市轨道交通线路的实际客流数据,对本文模型的适用性和准确性进行验证。研究结果表明:同一模式区间预测比全局搜索预测更容易获得较高精度预测值,组合模型预测结果相对优于单一模型预测结果。 展开更多
关键词 城市轨道交通 客流预测 变点发掘 组合预测 自回归求和滑动平均模型
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多种灾情预测模型的研究──2001年后上海市热带气旋灾情预测 被引量:7
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作者 茆会勇 张相庭 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2001年第2期73-78,共6页
采用3种方法,即灰色模型GM、自回归-滑动平均模型ARMA和人工神经网络ANN预测了上海市2001年后(含2001年)强热带气旋出现的趋势与规律。结果表明,2001,2006和2010年将出现中级以上灾情,而前两个年... 采用3种方法,即灰色模型GM、自回归-滑动平均模型ARMA和人工神经网络ANN预测了上海市2001年后(含2001年)强热带气旋出现的趋势与规律。结果表明,2001,2006和2010年将出现中级以上灾情,而前两个年份灾情较重.通过数值计算结果比较了3种方法的应用特点,为进一步建立综合预测模型打下基础。 展开更多
关键词 灾害预测 灰色模型 自回归-滑动平均模型 人工神经网络 上海市 热带气旋
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SARIMA模型在长治市肺结核预测中的应用 被引量:4
15
作者 张喜红 李慧 +1 位作者 曹文君 崔永梅 《中国医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期585-588,共4页
目的应用时间序列季节自回归求和滑动平均(SARIMA)模型探讨长治市肺结核的发病规律,为防控肺结核发生提供依据。方法收集长治市2010年1月至2017年12月肺结核逐月发病数,应用Eviews3.1对2010年1月至2017年6月肺结核发病数建立SARIMA模型... 目的应用时间序列季节自回归求和滑动平均(SARIMA)模型探讨长治市肺结核的发病规律,为防控肺结核发生提供依据。方法收集长治市2010年1月至2017年12月肺结核逐月发病数,应用Eviews3.1对2010年1月至2017年6月肺结核发病数建立SARIMA模型;利用所建SARIMA模型对2017年7月至12月肺结核发病数进行预测,并与实际值对比来评价模型预测效果。利用模型预测长治市2018年1到12月肺结核发病数。结果建立模型SARIMA(2,1,0)×(1,0,1)12,表达式为(1-B)(1+0.657B+0.279B^2)(1-0.906B^12)y_1=(1-0.885B^12)ε_1,y_1=ln(x_1),其中ε_1~WN(0,0,1272),该模型是预测长治市肺结核发病人数的合适模型,2017年7月至12月预测值平均相对误差为5.96%。结论建立了时间序列模型SARIMA(2,1,0)×(1,0,1)12来总结长治市肺结核的发病规律,并有效预测肺结核发病人数。 展开更多
关键词 季节自回归求和滑动平均模型 时间序列 肺结核 预测
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1990—2021年中国高血压肾病发病率和死亡率变化趋势分析及预测研究
16
作者 张志东 金华 +4 位作者 胡继宏 蒋露 王莉 龙开冲 张荣华 《中国全科医学》 北大核心 2025年第18期2262-2269,共8页
背景 高血压肾病作为一种常见的慢性肾脏病,已成为导致终末期肾病的重要病因,分析和预测其流行现状能为慢性肾病的防控提供一定参考。目的 本研究旨在分析1990—2021年我国高血压肾病发病率和死亡率的时间变化趋势,为未来我国高血压肾... 背景 高血压肾病作为一种常见的慢性肾脏病,已成为导致终末期肾病的重要病因,分析和预测其流行现状能为慢性肾病的防控提供一定参考。目的 本研究旨在分析1990—2021年我国高血压肾病发病率和死亡率的时间变化趋势,为未来我国高血压肾病防控策略的制订提供理论依据。方法 利用2021年全球疾病负担(GBD2021)数据库获取我国高血压肾病发病率和死亡率数据,应用Joinpoint回归模型分析高血压肾病发病率和死亡率的平均年度变化百分比(AAPC)的变化趋势,使用年龄-时期-队列模型估计不同性别高血压肾病年龄、时期和队列效应,并采用贝叶斯年龄-时期-队列(BAPC)方法对我国2022—2032年不同性别高血压肾病标化发病率和死亡率做出预测。结果 经过年龄标准化后,男性和女性年龄标准化发病率(ASIR)在1990—1995年均略有下降,随后均呈现缓慢上升趋势;1990—2021年男性的年龄标准化死亡率(ASMR)由5.44/10万下降至4.72/10万,女性由3.86/10万下降至2.75/10万,女性的下降趋势相对更加明显。Joinpoint回归模型结果显示,经年龄标准化后,我国高血压肾病的ASIR整体呈上升趋势(男性、女性AAPC分别为0.43%、0.64%,P<0.05)。不同时期结果显示,我国男性高血压肾病ASIR 1990—1992年降速最快[年度变化百分比(APC)=-1.62%,P<0.05],2019—2021年增速最快(APC=1.30%,P<0.05)。我国女性高血压肾病ASIR 1990—1995年降速最快(APC=-1.31%,P<0.05)。经年龄标准化后,我国高血压肾病的ASMR整体呈下降趋势(男性AAPC=-0.51%,女性AAPC=-1.09%,P<0.05),女性下降趋势更加明显。不同时期分析结果显示,我国男性高血压肾病ASMR 2004—2007年降速最快(APC=-3.26%,P<0.05),1998—2004年增速最快(APC=1.30%,P<0.05)。我国女性高血压肾病ASMR 2004—2007年降速最快(APC=-4.47%,P<0.05)。年龄-时期-队列模型分析结果显示,在所有年龄组中,男性的高血压肾病ASIR和ASMR普遍高于女性,高血压肾病发病率和死亡率均随年龄增长呈上升趋势,年龄60~65岁后男性和女性ASIR增速均开始加快,年龄≥70岁后死亡率增速开始加快。我国男性和女性高血压肾病发病风险的时期效应呈现上升趋势,时期对女性高血压肾病发病风险的影响稍高于男性;1992—2021年我国男性和女性高血压肾病的死亡风险随时间推移而出现下降的趋势;我国男性和女性高血压肾病ASIR的队列效应总体呈现上升趋势,ASMR的队列效应总体呈现下降趋势。2022—2032年我国男性、女性高血压肾病的ASIR将会持续上升,ASMR将会持续下降。结论 1990—2021年我国高血压肾病ASIR总体呈上升趋势,ASMR呈下降趋势;发病和死亡风险均随年龄而增长,尤其在老年后增速明显。预测未来10年,ASIR将会持续上升,ASMR缓慢下降。提示应该关注男性和老年患者,有针对性地制订防控措施。 展开更多
关键词 高血压 高血压肾病 全球疾病负担 贝叶斯年龄-时期-队列模型 Joinpoint回归模型 平均年度变化百分比 年度变化百分比
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工程岩体结构面间距空间分布的ARIMA模型及应用
17
作者 于国新 白明洲 +1 位作者 许兆义 冯震 《工程地质学报》 CSCD 2006年第6期819-823,共5页
结构面间距是反映结构面分布特征的重要指标之一,也是工程岩体质量级别划分的重要指标之一。与传统的结构面间距定义不同,本文认为只需按组测量结构面之间的间距同样可以分析结构面分布特征,并给出了结构面类型的4类划分法,依此建立结... 结构面间距是反映结构面分布特征的重要指标之一,也是工程岩体质量级别划分的重要指标之一。与传统的结构面间距定义不同,本文认为只需按组测量结构面之间的间距同样可以分析结构面分布特征,并给出了结构面类型的4类划分法,依此建立结构面序列,利用时间序列的自回归滑动平均模型建立节理间距的AR IMA模型,提出了间距序列建模和模型检验方法,并以实例印证了AR IMA模型表示间距序列是合适的。 展开更多
关键词 结构面间距 求和自回归滑动平均模型 序列
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基于变分贝叶斯层次概率模型的非刚性点集配准 被引量:2
18
作者 何淇淇 林刚 +1 位作者 周杰 杨扬 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1866-1887,共22页
非刚性点集配准是计算机视觉和模式识别领域的基础研究问题,现今的非刚性点集配准算法在存在大量离群点、噪声、点集对应关系缺失、旋转和形变情况下,不能非常准确地评估出两个点集间的对应关系.本文通过交替执行点集对应关系评估和空... 非刚性点集配准是计算机视觉和模式识别领域的基础研究问题,现今的非刚性点集配准算法在存在大量离群点、噪声、点集对应关系缺失、旋转和形变情况下,不能非常准确地评估出两个点集间的对应关系.本文通过交替执行点集对应关系评估和空间转换更新两个步骤来逐步恢复点集间一一对应关系.在对应关系评估步骤,首先本文基于有限重尾学生t分布隐变量混合模型(student-t distribution Latent Mixture Model,简称TLMM)构造变分贝叶斯层次概率模型(Variational Bayes Hierarchical Probability Model,简称VBHPM)并将其分为对应关系评估组件和离群点聚合组件,分别用来评估点集间对应关系和聚合离群点,同时使用贝叶斯线性回归方法来抵抗噪声的干扰.其次本文加入Dirichlet先验分布来动态调节模型的混合比例,为对应关系缺失的点分配较小的混合比例以保持点集结构的稳定性.在空间转换更新步骤,本文基于变分贝叶斯(Variational Bayes,简称VB)框架来迭代更新模型参数,并提出树状平均场因式分解方法来维持模型参数间的依赖关系,以获得更紧致的变分下界.此外,本文提出自适应全局-局部约束策略来维持点集间结构的稳定性,抵抗形变和旋转影响的同时实现从局部到全局的约束过程.最后,本文采用了双阶段先验退火方案,在退火过程中使用Gamma先验分布来动态调节精度,实现由粗到精的配准过程.在实验部分,本文不仅测试了VBHPM的性能,而且展示了点集和图像配准的结果,并与当前流行的13种算法进行了比较,VBHPM皆能展现较准确的配准结果和较高的精度. 展开更多
关键词 非刚性点集配准 变分贝叶斯层次概率模型 贝叶斯线性回归 树状平均 自适应全局-局部约束策略 双阶段先验退火方案
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基于神经网络和ARIMA模型的冷热电短期负荷预测 被引量:34
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作者 梁荣 王洪涛 +3 位作者 吴奎华 孙伟 付春梅 张晓磊 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期52-58,共7页
冷热电负荷预测对终端供能系统的规划设计有重要意义,针对冷热电负荷预测方法中存在的变量多、时间开销大等问题,以5种典型建筑的冷热电负荷历史数据为基础,将Elman神经网络、自回归求和滑动平均ARIMA(autoregressive integrated moving... 冷热电负荷预测对终端供能系统的规划设计有重要意义,针对冷热电负荷预测方法中存在的变量多、时间开销大等问题,以5种典型建筑的冷热电负荷历史数据为基础,将Elman神经网络、自回归求和滑动平均ARIMA(autoregressive integrated moving average)模型和小波神经网络用于冷热电短期负荷预测。仿真结果表明:在冬夏典型日的冷热电负荷预测中,小波神经网络的最大平均绝对百分比误差为2.1%,计算速度适中,是较为合适的冷热电负荷预测方法;ARIMA模型的最大平均绝对百分比误差为4.1%,计算速度慢,但调试和确定参数的难度不大;Elman神经网络的最大平均绝对百分比误差为7.4%,但计算速度最快,网络参数少且调节简捷,适用于对预测精度的要求不太高,但需快速响应的场合。 展开更多
关键词 冷热电联供 负荷预测 ELMAN神经网络 自回归求和滑动平均模型 小波神经网络
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基于时间序列的微藻生长环境参数的预测模型 被引量:2
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作者 聂磊 蔡文涛 +1 位作者 黄一凡 董正琼 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期1183-1189,共7页
掌握微藻生长环境中的温度、硝酸盐浓度、氧气浓度等参数的变化规律有利于提高生物产出量。本研究利用钝顶螺旋藻全生长周期中的大量环境参数,引入时间序列预测方法,通过极大似然估计,得到线性回归模型,同时引入状态空间预测方法,将低... 掌握微藻生长环境中的温度、硝酸盐浓度、氧气浓度等参数的变化规律有利于提高生物产出量。本研究利用钝顶螺旋藻全生长周期中的大量环境参数,引入时间序列预测方法,通过极大似然估计,得到线性回归模型,同时引入状态空间预测方法,将低维的线性模型映射到高维空间,以消除低维空间下模型的不准确性。为评估模型的有效性,采用了杜宾-瓦特森检验法、图像法、均方根误差、平均绝对误差和最大误差等评估方法和指标进行评估和验证。预测结果显示,自回归滑动平均模型和自回归滑动平均-卡尔曼滤波模型均可用于预测微藻生长的环境参数;与前者相比,后者预测误差更小,模型拟合更精确,能更好地揭示钝顶螺旋藻生长过程中环境参数的内在规律。 展开更多
关键词 钝顶螺旋藻 自回归滑动平均模型 自回归滑动平均-卡尔曼滤波模型 环境参数
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