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基于自适应AR模型巡航飞行参数预测研究
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作者 钱宇 王立新 +1 位作者 张恒 刘瑜 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第4期73-79,共7页
为更准确实现飞行参数趋势预测,提出一种基于自适应自回归(AR)模型的稳定巡航飞行参数预测方法。根据稳定巡航参数筛选条件,获取建模所需飞行参数。利用卡尔曼滤波原理估计AR模型参数,并与飞行参数构建系统方程,利用无迹卡尔曼滤波实时... 为更准确实现飞行参数趋势预测,提出一种基于自适应自回归(AR)模型的稳定巡航飞行参数预测方法。根据稳定巡航参数筛选条件,获取建模所需飞行参数。利用卡尔曼滤波原理估计AR模型参数,并与飞行参数构建系统方程,利用无迹卡尔曼滤波实时更新、修正AR模型参数估计值,将自适应AR模型的预测值与曲线拟合模型和灰色模型的预测值进行对比。以波音B777-300ER飞机的快速存取记录器数据样本进行仿真验证,结果表明:自适应AR模型在数据预测和收敛速率方面均更优,可有效降低预报模型随步数增加导致的精度误差,提高参数预测准确性。研究在飞机维修保障、状态监控与预测等方面具有重要作用。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 自适应ar模型 飞行参数预测 曲线拟合模型 灰色模型
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基于AR模型的Ni-TiN纳米镀层显微硬度预测研究 被引量:11
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作者 夏法锋 焦金龙 +1 位作者 马春阳 吴蒙华 《功能材料》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期140-143,共4页
以前期研究工艺参数为基础,利用超声-电沉积的方法制备Ni-TiN纳米镀层。采用X射线衍射仪(XRD)、高分辨电子显微镜(HRTEM)及纳米压痕仪(NI)对Ni-TiN纳米镀层的组分、显微组织和显微硬度进行观察和分析;利用AR模型对Ni-TiN纳米镀层的显微... 以前期研究工艺参数为基础,利用超声-电沉积的方法制备Ni-TiN纳米镀层。采用X射线衍射仪(XRD)、高分辨电子显微镜(HRTEM)及纳米压痕仪(NI)对Ni-TiN纳米镀层的组分、显微组织和显微硬度进行观察和分析;利用AR模型对Ni-TiN纳米镀层的显微硬度进行预测。结果表明,在Ni-TiN纳米镀层中,存在Ni和TiN两相;当超声功率为200W、TiN浓度为4g/L时,镀层中镍晶粒和TiN粒子的平均粒径分别为50和30nm。利用AR模型可以对Ni-TiN纳米镀层的显微硬度进行预测,且预测结果的最大相对误差为3.22%。 展开更多
关键词 ar模型 Ni-TiN纳米镀层 显微硬度 预测
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基于AR模型的上海地区地面沉降预测分析 被引量:14
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作者 焉建国 陈正松 +1 位作者 罗志才 李琼 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2009年第5期121-124,128,共5页
利用AR模型,对上海地区地面沉降作了拟合评估,依据AIC推出了AR系列预报模型。计算结果表明,AR(4)模型的结果最符合真实值。用AR(4)模型对上海地区未来10年的地面沉降值进行了预测。
关键词 ar模型 AIC准则 预测 地面沉降 自回归
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基于AR预测模型的船舶轴频电场实时检测方法 被引量:7
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作者 谭浩 包中华 龚沈光 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2011年第3期96-99,共4页
船舶的腐蚀和防腐电流经螺旋桨转动的调制后会在海水中产生极低频的轴频电场,并成为一种重要的目标特征信号源,但其在海洋环境中衰减较快的特点给目标检测带来了困难。通过对船舶轴频电场以及海洋环境电场噪声与测量电路自噪声的分析,... 船舶的腐蚀和防腐电流经螺旋桨转动的调制后会在海水中产生极低频的轴频电场,并成为一种重要的目标特征信号源,但其在海洋环境中衰减较快的特点给目标检测带来了困难。通过对船舶轴频电场以及海洋环境电场噪声与测量电路自噪声的分析,提出了一种能够在低信噪比下检测船舶轴频电场的方法。从对噪声信号的预测入手建立AR模型,以该模型对电场噪声做前向预测的误差作为检验统计量,对该统计量做滑动功率谱,通过与计算的浮动阈值比较来判断目标是否存在。仿真结果表明:将该方法用于船舶轴频电场信号的检测能够取得较好的效果。 展开更多
关键词 电场 目标检测 线性预测 ar模型
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最小二乘AR模型的惯性器件故障预测 被引量:5
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作者 张伟 胡昌华 焦李成 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z2期1755-1757,共3页
以随机信号时间序列AR模型为基础,将激励噪声信号构造为准则函数,采用最小二乘法对AR模型参数进行辨识,得到惯性器件漂移误差系数最小二乘AR预测模型,泛化用于故障预测。仿真结果表明:与功率谱估计的参数化AR、ARMA模型相比,最小二乘AR... 以随机信号时间序列AR模型为基础,将激励噪声信号构造为准则函数,采用最小二乘法对AR模型参数进行辨识,得到惯性器件漂移误差系数最小二乘AR预测模型,泛化用于故障预测。仿真结果表明:与功率谱估计的参数化AR、ARMA模型相比,最小二乘AR预测模型在高、低阶次时辨识精度较高、泛化能力较强,这一特点在低阶时尤为明显,其预测结果可为发现故障隐患、辅助决策提供依据。 展开更多
关键词 最小二乘ar模型 ar模型 arMA模型 惯性器件 故障预测
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加权最小二乘法与AR组合模型在极移预测中的应用研究 被引量:8
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作者 张昊 王琪洁 +1 位作者 朱建军 张晓红 《天文学进展》 CSCD 北大核心 2011年第3期343-352,共10页
分析了极移预测的重要性,介绍了目前极移预测的主要方法。根据目前常用预测模型中周年项和钱德勒项的时变性质,在极移预测方法上进行了一种新的尝试,即利用加权最小二乘法与AR组合模型对极移进行预测。为进一步优选模型中的加权函数,设... 分析了极移预测的重要性,介绍了目前极移预测的主要方法。根据目前常用预测模型中周年项和钱德勒项的时变性质,在极移预测方法上进行了一种新的尝试,即利用加权最小二乘法与AR组合模型对极移进行预测。为进一步优选模型中的加权函数,设计了3种选权方案,并通过对比,给出了极移X、Y序列各自合适的选权方案。通过实验最终验证了这种新方法对极移预测的精度提高有一定作用,可作为极移预测的一种参考方法;但该方法作为极移预测的一种新的尝试,在选权方案优选时,其物理激发上的理论依据仍需进一步探讨。 展开更多
关键词 极移预测 加权最小二乘法 ar模型 权函数
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基于AR模型和支持向量机的急性低血压预测 被引量:5
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作者 王志刚 赖丽娟 +1 位作者 熊冬生 吴效明 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期250-255,共6页
ICU中,急性低血压的发生严重威胁着患者的生命安全,临床上对其预测性判断主要依靠医生经验。为实现急性低血压预测,利用PhsioNet的MIMIC II数据库ICU监护中的患者临床记录,对发生与未发生急性低血压两者间的平均动脉压信号进行AR模型的... ICU中,急性低血压的发生严重威胁着患者的生命安全,临床上对其预测性判断主要依靠医生经验。为实现急性低血压预测,利用PhsioNet的MIMIC II数据库ICU监护中的患者临床记录,对发生与未发生急性低血压两者间的平均动脉压信号进行AR模型的功率谱估计,运用医学信息学理论,选取功率谱幅度的中位数、平均值、最大值、标准偏差和极差用于支持向量机分类预测器的学习和训练,建立分类预测模型。预测模型对测试集进行分类预测,得到预测正确率为87.5%,表明相对于直接提取患者平均动脉压信号的统计特征参数作为预测特征,本方法具有更好的预测效果,有利于实现急性低血压提前预测。 展开更多
关键词 急性低血压 ar模型 功率谱 支持向量机 预测
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EMD方法基于AR模型预测的数据延拓与应用 被引量:27
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作者 胡劲松 杨世锡 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 2007年第2期116-120,共5页
把基于时间序列AR模型预测的数据延拓技术引入经验模态分解(EMD)时频分析领域,论述了基于AR模型的数据延拓技术原理,即先对原始数据进行AR建模,然后利用模型对该数据进行延拓。通过对非线性仿真信号基于AR模型的延拓研究表明,该延拓技... 把基于时间序列AR模型预测的数据延拓技术引入经验模态分解(EMD)时频分析领域,论述了基于AR模型的数据延拓技术原理,即先对原始数据进行AR建模,然后利用模型对该数据进行延拓。通过对非线性仿真信号基于AR模型的延拓研究表明,该延拓技术是有效的。把该延拓技术应用于转子横向裂纹的时频分析,能把横向裂纹转子的扭振所形成的相位调制现象检测出来,获得了良好的效果。 展开更多
关键词 经验模态分解方法 ar模型预测 数据延拓 时频分析
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用AR模型建立变形预测模型的研究 被引量:9
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作者 许国辉 张新长 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期107-109,共3页
在用时间序列分析方法建立变形测量的预测模型时,基于动态数据系统方法的传统F检验定阶法,由于样本的随机性可能过早地退出对模型的循环检验,从而不能找到合适的预测模型。在探讨如何用AR模型建立变形测量预测模型的基础上,提出了一种... 在用时间序列分析方法建立变形测量的预测模型时,基于动态数据系统方法的传统F检验定阶法,由于样本的随机性可能过早地退出对模型的循环检验,从而不能找到合适的预测模型。在探讨如何用AR模型建立变形测量预测模型的基础上,提出了一种改进的建模方法,并在实例的应用中取得了较好的效果。 展开更多
关键词 ar模型 时间序列 预测 阶次
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基于AR模型的PCF动态电源管理预测策略 被引量:4
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作者 卜爱国 刘昊 +1 位作者 胡晨 王超 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期483-488,共6页
基于AR(auto-regressive)模型提出了一种新颖的预测控制反馈(predictive-control-feedback,PCF)预测策略,该策略能够很好地解决某些文献所提出策略中存在的问题.实验结果表明,PCF策略具有稳定性;与其他预测性策略相比,该策略能够进一步... 基于AR(auto-regressive)模型提出了一种新颖的预测控制反馈(predictive-control-feedback,PCF)预测策略,该策略能够很好地解决某些文献所提出策略中存在的问题.实验结果表明,PCF策略具有稳定性;与其他预测性策略相比,该策略能够进一步降低系统的平均功耗. 展开更多
关键词 嵌入式系统 动态电源管理 ar模型 预测策略
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基于油液光谱LSSVR-AR模型的发动机故障预测 被引量:4
11
作者 徐超 张培林 +2 位作者 任国全 李兵 吴定海 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期160-164,共5页
针对传统油液光谱数据预测模型精度有限的不足,提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)与AR模型相结合的非平稳时间序列建模方法(LSSVR-AR),并应用于某型履带车辆发动机油液光谱数据及故障的预测。首先对非平稳时间序列进行最小二... 针对传统油液光谱数据预测模型精度有限的不足,提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)与AR模型相结合的非平稳时间序列建模方法(LSSVR-AR),并应用于某型履带车辆发动机油液光谱数据及故障的预测。首先对非平稳时间序列进行最小二乘支持向量回归,得到非平稳时间序列的趋势项及剔除趋势项后的随机项;然后对随机项建立AR模型并与趋势项的LSSVR模型组合,得到非平稳时间序列模型;最后用所建模型对油液光谱数据及发动机故障进行预测。用所提建模方法对Fe、Cu、Pb、Si光谱数据预测的平均绝对百分比误差分别为1.987%、2.889%、2.343%、6.860%,明显低于其他模型。实例证明,所提模型能对发动机故障进行准确预测。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量回归 ar模型 非平稳时间序列建模 油液光谱数据预测 故障预测
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基于AR模型的转台位置预测方法研究 被引量:3
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作者 刘小康 奚建平 +1 位作者 郑方燕 陈自然 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2012年第3期106-107,110,共3页
文中以时栅传感器作为CNC系统的位置检测元件,为了解决时栅数控转台在高精度伺服控制过程中的动态位置反馈误差问题,研究了利用AR模型对转台位置进行预测测量的方法。介绍了预测测量的原理、预测方法及其模型系数的求解方法,并搭建了一... 文中以时栅传感器作为CNC系统的位置检测元件,为了解决时栅数控转台在高精度伺服控制过程中的动态位置反馈误差问题,研究了利用AR模型对转台位置进行预测测量的方法。介绍了预测测量的原理、预测方法及其模型系数的求解方法,并搭建了一套实验装置。经实验表明,基于AR模型的转台位置预测测量方法正确可行,通过修正后预测误差为±2″. 展开更多
关键词 时栅 数控转台 ar模型 预测测量
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基于多尺度下AR(P)耦合预测模型的应用研究 被引量:4
13
作者 张少文 张学成 +2 位作者 万星 王玲 丁晶 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 2004年第5期16-19,共4页
基于多尺度分析理论,运用Mallat算法和Daubechies小波,把时间序列分解为比原始序列更单一的细节和概貌部分,并利用AR(P)模型能反映时间序列中邻近时刻间联系的特性,对序列分解后的部分进行拟合与预测,然后再由多尺度分析中的重构方法进... 基于多尺度分析理论,运用Mallat算法和Daubechies小波,把时间序列分解为比原始序列更单一的细节和概貌部分,并利用AR(P)模型能反映时间序列中邻近时刻间联系的特性,对序列分解后的部分进行拟合与预测,然后再由多尺度分析中的重构方法进行序列重构,由此建立耦合的预测模型。通过黄河青铜峡270多年(1724~1997)年径流时间序列的建模及验证,表明拟建的耦合模型与传统单一模型的预测精度相比,由50%提高到90%,可用于实际需要。 展开更多
关键词 多尺度分析 Maual算法 Daubechics小波 ar(P)模型 耦合预测 天然年径流
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基于EMD分解的AR模型在年径流预测中的应用 被引量:12
14
作者 陈旭 赵雪花 《水电能源科学》 北大核心 2014年第7期14-18,共5页
为提高年径流中长期预测的精度,提出了一种新的时间序列预测方法——基于EMD分解的AR模型,以汾河上游上静游、汾河水库、寨上和兰村四座水文站1956~2000年的年径流序列为例,首先利用经验模态分解(EMD)方法将四座水文站的年径流序... 为提高年径流中长期预测的精度,提出了一种新的时间序列预测方法——基于EMD分解的AR模型,以汾河上游上静游、汾河水库、寨上和兰村四座水文站1956~2000年的年径流序列为例,首先利用经验模态分解(EMD)方法将四座水文站的年径流序列分解为若干个固有模态函数(IMF)分量和一个残余项分量,然后运用自回归(AR)模型分别对各阶IMF进行预测,最后将各阶预测值重构得到年径流量预测值与单独运用AR模型的预测结果进行比较。结果表明,运用基于EMD分解的AR模型对汾河上游年径流进行预测,其预测精度比单独运用AR模型的预测精度有明显提高,表明该方法可行、有效。 展开更多
关键词 经验模态分解 ar模型 年径流预测 汾河上游
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基于AR模型的Kalman滤波在股票价格预测中的应用 被引量:9
15
作者 金瑶 蔡之华 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第6期80-82,共3页
文章在分析AR(n)模型和Kalman滤波模型具有的预测功能的基础上,将二者结合起来而提出一种基于AR模型的卡尔曼滤波模型。该模型用1至n阶的AR模型组合建立新的多维状态空间模型,再应用Kal man滤波方法预测股票价格。通过对股票价格预测的... 文章在分析AR(n)模型和Kalman滤波模型具有的预测功能的基础上,将二者结合起来而提出一种基于AR模型的卡尔曼滤波模型。该模型用1至n阶的AR模型组合建立新的多维状态空间模型,再应用Kal man滤波方法预测股票价格。通过对股票价格预测的具体实验表明,提出的新模型克服了单一方法使用的缺点,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 ar模型 卡尔曼滤波 预测 股票价格
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基于AR模型的建筑物沉降预测 被引量:4
16
作者 朱军桃 李朋成 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2014年第1期85-88,共4页
针对传统回归模型在高层建筑物沉降预测中,出现的由于自变量的选择而造成的多重共线等问题,本文提出了一种以FPE准则定阶的时间序列(AR)模型。以桂林市临桂县某农贸市场周边建筑物的沉降变形为例,在分析利用自相关函数和偏相关函数来对... 针对传统回归模型在高层建筑物沉降预测中,出现的由于自变量的选择而造成的多重共线等问题,本文提出了一种以FPE准则定阶的时间序列(AR)模型。以桂林市临桂县某农贸市场周边建筑物的沉降变形为例,在分析利用自相关函数和偏相关函数来对模型进行判定和识别且用FPE定阶准则确定模型的阶数的基础上,对建筑物的沉降观测数据进行建模分析,得到了均方误差为0.055 6的预测精度,很好地克服了传统回归模型中存在的问题,结论具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 时间序列 ar模型 建筑物沉降 预测
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负荷预测的线性稀疏数AR预测模型 被引量:1
17
作者 谢宏 程浩忠 +1 位作者 张国立 牛东晓 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2004年第1期29-32,共4页
对时间序列线性ARIMA模型的建模和预测方法进行了总结,根据其特征提出了采用稀疏数AR模型代替ARIMA模型作为通用线性预测模型,并给出了模型搜索算法,使得时间序列线性预测模型的建模过程无需人的干预而能通过程序自动完成。
关键词 电力系统 负荷预测 线性稀疏数 ar预测模型 arIMA模型 时间序列
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中国通货膨胀预测:基于AR和VAR模型的比较 被引量:16
18
作者 张卫平 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2012年第4期11-15,共5页
文章用中国1996~2010年的CPI、PPI、货币量和产出等季度数据,考虑了两类基本但重要的时间序列模型——AR和VAR模型在预测中国通货膨胀上的样本外表现。研究表明:这两类模型在大部分预测期上对通胀的预测都优于简单的随机游走式预测;对... 文章用中国1996~2010年的CPI、PPI、货币量和产出等季度数据,考虑了两类基本但重要的时间序列模型——AR和VAR模型在预测中国通货膨胀上的样本外表现。研究表明:这两类模型在大部分预测期上对通胀的预测都优于简单的随机游走式预测;对不同滞后阶数的模型而言,通常滞后阶数越少的模型预测效果越好;M1增速、名义GDP增速和真实GDP增速都能改善仅仅依赖历史通胀信息形成的预测,但M0增速、M2增速以及PPI通胀,通常都不能改善;在含有M1增速的两变量VAR(1)模型中进一步引入产出增速构成的三变量VAR(1)模型对通胀预测没有明显改进。 展开更多
关键词 通货膨胀预测 ar模型 Var模型 样本外表现
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基于HHT和AR模型的数据预测方法研究 被引量:2
19
作者 王秋生 崔勇 袁海文 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2008年第S2期8-12,共5页
希尔伯特-变换黄是分析非平稳信号的有效方法,已在信号分析与处理领域得到了广泛应用。希尔伯特-黄变换以经验模态分解为基础,能够将非平稳信号分解成为若干个固有模态分量和一个残余分量。本文提出的基于经验模态分解的数据预测方法,... 希尔伯特-变换黄是分析非平稳信号的有效方法,已在信号分析与处理领域得到了广泛应用。希尔伯特-黄变换以经验模态分解为基础,能够将非平稳信号分解成为若干个固有模态分量和一个残余分量。本文提出的基于经验模态分解的数据预测方法,是利用经验模态分解得到的残余分量、并结合AR模型的算法优势,实现对非平稳数据的有效预测。本文利用三种不同的典型数据进行仿真验证,实验结果验证了所提出预测方法的有效性,并给出了影响预测性能的主要因素。 展开更多
关键词 希尔伯特-黄变换 ar模型 数据预测
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AR模型预测误差比在地震事件识别中的应用 被引量:7
20
作者 唐恒专 《数据采集与处理》 CSCD 2004年第4期446-449,共4页
根据天然地震与核爆地震信号的 P波差异 ,提出了基于 AR模型预测误差比的地震信号分类和识别方法。该算法首先应用 AR模型对地震信号 P波初至时段及其后一时段进行建模 ,分别求出其预测误差 ,从而计算得出 P波的预测误差比 ,然后利用预... 根据天然地震与核爆地震信号的 P波差异 ,提出了基于 AR模型预测误差比的地震信号分类和识别方法。该算法首先应用 AR模型对地震信号 P波初至时段及其后一时段进行建模 ,分别求出其预测误差 ,从而计算得出 P波的预测误差比 ,然后利用预测误差比作为特征判据对地震信号进行分类与识别。对 2 0次地震时间的分类和识别实验结果表明 ,本文方法能够对天然地震及核爆地震两类事件进行有效的分类与识别。 展开更多
关键词 地震信号 P波 天然地震 地震事件 预测误差 时段 ar模型 识别 建模 算法
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