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基于ARIMA算法的玉米籽粒储藏温度预测研究被引量：1: 1; 作者陈思羽徐爱迪 +3 位作者刘春山王淑铭马浏轩韩雪双《农机化研究》北大核心 2025年第9期171-177,186,共8页; 外界环境变化对粮堆内部温度的影响较大,针对夏季温度高、湿度大、易发生腐烂霉变的特点,利用夏季高温试验周期内储粮仓各层的温度数据,基于ARIMA算法进行玉米籽粒储藏短期温度预测。利用差分法、ACF图、PACF图确定模型中d、p、q等参数... 展开更多; 关键词玉米籽粒储藏 arima算法温度预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于EEDM-Arima算法的某地区电力系统负荷预测及算例分析被引量：14: 2; 作者刘士进孙立华郭鹏《电子测量技术》 2020年第7期185-188,共4页; 采用Arima算法来预测各个分量,结合实际负荷数据来分析具体算例,通过测试发现以EEDM分解处理得到的预测值达到了比分解前的预测值更高的精度。先为预测值构建相应的时间序列,之后实施差分平稳化处理,利用自相关系数以及偏自相关系数得... 展开更多; 关键词 EEDM分解 arima算法负荷预测置信度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进型贝叶斯组合模型的短时交通流量预测被引量：32: 3; 作者王建邓卫赵金宝《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期162-167,共6页; 针对短时交通流量预测的难题,在传统贝叶斯组合模型进行改善的基础上,提出一种改进型贝叶斯组合模型.该模型只根据各基本预测模型当前时刻之前几个交通流量的预测表现,通过提出的分配算法实时更新组合模型中各个基本预测模型的权重,从... 展开更多; 关键词贝叶斯组合模型交通流小波分析 arima算法 BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于贝叶斯网络多方法组合的短时交通流量预测被引量：24: 4; 作者王建邓卫赵金宝《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2011年第4期147-153,共7页; 贝叶斯网络是处理不确定信息和进行概率推理的有力工具,针对短时交通流量预测的难题,提出一种基于贝叶斯网络的多方法组合预测模型.首先建立几种基本预测模型并对交通流量进行预测,然后将预测的结果和实际结果按一定步长进行离散处理,... 展开更多; 关键词交通工程组合模型贝叶斯网络交通流小波分析 arima算法 BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

城市轨道交通常态与非常态短期客流预测方法研究被引量：37: 5; 作者白丽《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期127-135,共9页; 城市轨道交通客流特征除表现为常态的周期性、季节性及高峰性外,还会因节假日、体育赛事、城市大型活动、突发事件、特殊天气等因素表现出差异性和特殊性,本文对较为成熟的常态及研究较少的非常态客流预测方法进行了实验.首先利用通用的... 展开更多; 关键词城市交通短期客流预测 arima算法组合改进模型常态与非常态客流; 在线阅读下载PDF 职称材料

图书馆入馆行为数据分析及可视化被引量：5: 6; 作者杨莉袁少博 +1 位作者曾本冲万旺根《电子测量技术》 2020年第14期22-28,共7页; 为了多维度分析和挖掘读者的入馆行为规律,为图书馆的高效运营提供思路,以上海大学图书馆为例,通过数据预处理、数据挖掘、结果分析等流程,对该图书馆近一年的入馆行为数据进行统计、聚类和可视化分析,得出读者入馆的多角度关系;利用该... 展开更多; 关键词图书馆大数据数据挖掘可视化分析 K-MEANS算法 arima算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ARIMA算法的玉米籽粒储藏温度预测研究被引量：1: 1; 作者陈思羽徐爱迪刘春山王淑铭马浏轩韩雪双; 机构佳木斯大学机械工程学院黑龙江省农业机械工程科学研究院; 出处《农机化研究》北大核心 2025年第9期171-177,186,共8页; 基金佳木斯大学国家基金培育项目(JMSUGPZR2023-014) 黑龙江省自然科学基金联合引导项目(LH2023C059)。; 文摘外界环境变化对粮堆内部温度的影响较大,针对夏季温度高、湿度大、易发生腐烂霉变的特点,利用夏季高温试验周期内储粮仓各层的温度数据,基于ARIMA算法进行玉米籽粒储藏短期温度预测。利用差分法、ACF图、PACF图确定模型中d、p、q等参数,依据确定的温度预测模型对未来7 d仓内各粮层的温度进行预测,并将预测值与试验值进行对比,通过绝对误差MAE、相对误差MSE评价指标对模型进行评估,结果表明:第1层模型预测值与实际值的绝对误差MAE的平均值为2.96℃,相对误差MSE的平均值为11.37%;第2层模型预测值与实际值的绝对误差MAE的平均值为0.5℃,相对误差MSE的平均值为1.80%;第3层模型预测值与实际值的绝对误差MAE的平均值为0.57℃,相对误差MSE的平均值为1.91%;第4层模型预测值与实际值的绝对误差MAE的平均值为0.28℃,相对误差MSE的平均值为1.02%,各层相对误差均控制在16%以内。试验结果表明建立的ARIMA温度预测模型较适合玉米籽粒储藏短期温度预测,为保障储粮品质提供了理论依据。; 关键词玉米籽粒储藏 arima算法温度预测; Keywords corn kernel storage arima algorithm temperature prediction; 分类号 S339.35 [农业科学—作物遗传育种]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EEDM-Arima算法的某地区电力系统负荷预测及算例分析被引量：14: 2; 作者刘士进孙立华郭鹏; 机构南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司) 国网福建综合能源服务有限公司; 出处《电子测量技术》 2020年第7期185-188,共4页; 文摘采用Arima算法来预测各个分量,结合实际负荷数据来分析具体算例,通过测试发现以EEDM分解处理得到的预测值达到了比分解前的预测值更高的精度。先为预测值构建相应的时间序列,之后实施差分平稳化处理,利用自相关系数以及偏自相关系数得到模型的阶数,接着估计各个参数并对其进行验证,最后利用含有合适参数的模型来完成预测过程。实验算例负荷预测在Matlab软件上完成,采用EEDM自适应方法来分解负荷,对于不平稳分量要先对其实施差分平稳化处理,置信度95%。各模型预测得到的相似度与准确度数据等于0.999 2,高于Arima算法,接近负荷实际变化趋势。; 关键词 EEDM分解 arima算法负荷预测置信度; Keywords EEDM decomposition arima algorithm Load forecasting Degree of confidence; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进型贝叶斯组合模型的短时交通流量预测被引量：32: 3; 作者王建邓卫赵金宝; 机构东南大学交通学院; 出处《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期162-167,共6页; 基金 "十一五"国家科技支撑计划资助项目(2006BAJ18B03); 文摘针对短时交通流量预测的难题,在传统贝叶斯组合模型进行改善的基础上,提出一种改进型贝叶斯组合模型.该模型只根据各基本预测模型当前时刻之前几个交通流量的预测表现,通过提出的分配算法实时更新组合模型中各个基本预测模型的权重,从而改善了传统贝叶斯组合模型权重计算迭代步长过长的缺陷,提高了贝叶斯组合模型对各个基本预测模型预测精度的灵敏性.通过对实地的交通流量的预测发现,基于改进型贝叶斯组合模型的预测精度不仅优于单一的预测方法,而且也优于传统的贝叶斯组合模型,从而证明了改进型贝叶斯组合模型有效提高预测的可靠性和具有一定的实用性.; 关键词贝叶斯组合模型交通流小波分析 arima算法 BP神经网络; Keywords Bayesian combined model traffic flow wavelet analysis autoregressive integrated moving average algorithm back propagation neural network; 分类号 U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于贝叶斯网络多方法组合的短时交通流量预测被引量：24: 4; 作者王建邓卫赵金宝; 机构东南大学交通学院; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2011年第4期147-153,共7页; 基金国家十一五科技支撑计划项目(2006BAJ18B03); 文摘贝叶斯网络是处理不确定信息和进行概率推理的有力工具,针对短时交通流量预测的难题,提出一种基于贝叶斯网络的多方法组合预测模型.首先建立几种基本预测模型并对交通流量进行预测,然后将预测的结果和实际结果按一定步长进行离散处理,把离散后的结果用贝叶斯网络进行学习,更新贝叶斯网络参数,通过联合推理求得各个基本预测模型预测结果组合下可能组合预测值的后验概率,把后验概率最大所对应的值作为预测值.通过对实际道路交通流量的预测表明,本文提出的贝叶斯网络多方法组合预测模型的预测结果精度优于单一的预测模型,从而论证了本文提出的贝叶斯网络多方法组合预测模型具有一定的实用性.; 关键词交通工程组合模型贝叶斯网络交通流小波分析 arima算法 BP神经网络; Keywords traffic engineering combined model Bayesian network traffic flow arima algorithm wavelet analysis BP neural network; 分类号 U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名城市轨道交通常态与非常态短期客流预测方法研究被引量：37: 5; 作者白丽; 机构中国铁道科学研究院; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期127-135,共9页; 基金北京市科技计划课题(Z151100001315002)~~; 文摘城市轨道交通客流特征除表现为常态的周期性、季节性及高峰性外,还会因节假日、体育赛事、城市大型活动、突发事件、特殊天气等因素表现出差异性和特殊性,本文对较为成熟的常态及研究较少的非常态客流预测方法进行了实验.首先利用通用的ARIMA时间序列预测算法分析样本历史数据实现常态日客流预测;其次针对客流特殊因素提出时间序列及回归分析的组合模型,同时引进虚拟变量和结合相似日样本数据进一步改进,实现非常态预测问题的高精度求解.仿真计算结果表明,本文方法对解决短期客流预测具有良好的适用度,尤其同样本同预测周期条件下的非常态组合改进模型和常用单一时间序列模型的对比,证明改进模型可以很好地应用在客流特征既包括随时间固有不变的性质又表现出特殊因素的研究中,具有较强的自适应性和更好的预测精度.; 关键词城市交通短期客流预测 arima算法组合改进模型常态与非常态客流; Keywords urban traffic short-term passenger flow forecasting arima algorithm combined improvement model normal and abnormal passenger flow; 分类号 U231.92 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名图书馆入馆行为数据分析及可视化被引量：5: 6; 作者杨莉袁少博曾本冲万旺根; 机构上海大学通信与信息工程学院上海大学智慧城市研究院上海大学图书馆; 出处《电子测量技术》 2020年第14期22-28,共7页; 基金上海市科委港澳台科技合作项目(18510760300) 安徽省自然科学基金(1908085MF178) 安徽省优秀青年人才支持计划项目(gxyqZD2019069)资助。; 文摘为了多维度分析和挖掘读者的入馆行为规律,为图书馆的高效运营提供思路,以上海大学图书馆为例,通过数据预处理、数据挖掘、结果分析等流程,对该图书馆近一年的入馆行为数据进行统计、聚类和可视化分析,得出读者入馆的多角度关系;利用该图书馆近10年的入馆统计数据,对入馆频次进行了预测。模型得到统计、聚类和预测的分析结果,并通过可视化方式呈现了规律。实验结果表明读者入馆行为存在周期性、趋势性等规律,对图书馆资源调配有借鉴意义。; 关键词图书馆大数据数据挖掘可视化分析 K-MEANS算法 arima算法; Keywords library big data data mining visual analysis K-means algorithm arima algorithm; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于ARIMA算法的玉米籽粒储藏温度预测研究	陈思羽徐爱迪刘春山王淑铭马浏轩韩雪双	《农机化研究》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于EEDM-Arima算法的某地区电力系统负荷预测及算例分析	刘士进孙立华郭鹏	《电子测量技术》	2020	14	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进型贝叶斯组合模型的短时交通流量预测	王建邓卫赵金宝	《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	32	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于贝叶斯网络多方法组合的短时交通流量预测	王建邓卫赵金宝	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD	2011	24	在线阅读下载PDF 职称材料
5	城市轨道交通常态与非常态短期客流预测方法研究	白丽	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2017	37	在线阅读下载PDF 职称材料
6	图书馆入馆行为数据分析及可视化	杨莉袁少博曾本冲万旺根	《电子测量技术》	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料