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基于QPSO的上证指数ARCH模型
被引量：
1
1
作者
梅娟
孙俊
须文波
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第24期29-31,共3页
介绍一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)建立上证指数收益的ARCH模型,利用不同的算法精确地估计模型中的参数,验证QPSO算法的优越性。利用得到的估计模型对指数收益进行预测,得到大致跟随指数实际走势的预测值。试验结果表明,QPSO算法比...
介绍一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)建立上证指数收益的ARCH模型,利用不同的算法精确地估计模型中的参数,验证QPSO算法的优越性。利用得到的估计模型对指数收益进行预测,得到大致跟随指数实际走势的预测值。试验结果表明,QPSO算法比粒子群算法、遗传算法能更好地解决此类问题。
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关键词
arch
模型
QPSO算法
PSO算法
异方差
遗传算法
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职称材料
基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测
被引量：
12
2
作者
王晨
叶江明
何嘉弘
《电力工程技术》
北大核心
2022年第5期110-115,共6页
电力负荷预测是电力系统研究的基础工作之一,而时间序列分析法是目前使用最广泛的预测方法。针对用户日度负荷时间序列存在的波动性及尖峰厚尾特征,文中提出利用均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族模型进行用户负荷预测。首先根据用...
电力负荷预测是电力系统研究的基础工作之一,而时间序列分析法是目前使用最广泛的预测方法。针对用户日度负荷时间序列存在的波动性及尖峰厚尾特征,文中提出利用均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族模型进行用户负荷预测。首先根据用户日度负荷时间序列的分布情况,利用拉格朗日乘数(LM)检验方法检验了负荷序列的自回归条件异方差(ARCH)效应;其次提出在高斯分布、t分布和广义误差分布(GED)3种不同分布下,根据波动补偿项的不同形式,建立GARCH-M族模型;最后结合损失函数进行预测分析,结果表明相比传统时间序列分析模型,在不同分布下的GARCH-M族模型提高了短期用户负荷预测准确度。
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关键词
时间序列分析法
短期用户负荷预测
自回归条件异方差(
arch
)效应
G
arch
-M族模型
厚尾效应
损失函数
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职称材料
基于自回归条件异方差转换指标的非线性损伤识别
被引量：
3
3
作者
郭惠勇
王志华
李正良
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期459-466,517,F0002,共10页
为了解决时域非线性损伤的识别问题,基于自回归条件异方差(ARCH)模型的基本理论给出了ARCH模型建模的定阶方法及模型参数估计的极大似然估计法;分析了结构非线性损伤的特性,提出了基于ARCH模型的非线性损伤识别原理;考虑到基于自由度的...
为了解决时域非线性损伤的识别问题,基于自回归条件异方差(ARCH)模型的基本理论给出了ARCH模型建模的定阶方法及模型参数估计的极大似然估计法;分析了结构非线性损伤的特性,提出了基于ARCH模型的非线性损伤识别原理;考虑到基于自由度的损伤指标难于判断损伤位置,故提出了一种自回归条件异方差转换指标;在测量误差和模型误差的影响下,使用3层框架结构的非线性损伤试验来验证该损伤指标的有效性.试验结果表明:非线性间隙距离为0.05 mm和0.10 mm时,损伤位置第3层的自回归条件异方差转换指标值比传统的倒谱测距转化指标值高21.7%以上;当非线性间隙距离为0.20 mm时,第3层的自回归条件异方差转换指标值比倒谱测距转化指标值高3.7%.
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关键词
损伤识别
arch
模型
非线性
加速度响应
极大似然估计
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职称材料
题名
基于QPSO的上证指数ARCH模型
被引量：
1
1
作者
梅娟
孙俊
须文波
机构
江南大学信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第24期29-31,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60474030)
文摘
介绍一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)建立上证指数收益的ARCH模型,利用不同的算法精确地估计模型中的参数,验证QPSO算法的优越性。利用得到的估计模型对指数收益进行预测,得到大致跟随指数实际走势的预测值。试验结果表明,QPSO算法比粒子群算法、遗传算法能更好地解决此类问题。
关键词
arch
模型
QPSO算法
PSO算法
异方差
遗传算法
Keywords
auto-regressive conditional heteroskedasticity（arch）model
Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization（QPSO）algorithm
Particle Swarm Optimization（PSO）algorithm
heteroskedasticity
genetic algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测
被引量：
12
2
作者
王晨
叶江明
何嘉弘
机构
南京工程学院电力工程学院
东南大学电气工程学院
出处
《电力工程技术》
北大核心
2022年第5期110-115,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51807028)。
文摘
电力负荷预测是电力系统研究的基础工作之一,而时间序列分析法是目前使用最广泛的预测方法。针对用户日度负荷时间序列存在的波动性及尖峰厚尾特征,文中提出利用均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族模型进行用户负荷预测。首先根据用户日度负荷时间序列的分布情况,利用拉格朗日乘数(LM)检验方法检验了负荷序列的自回归条件异方差(ARCH)效应;其次提出在高斯分布、t分布和广义误差分布(GED)3种不同分布下,根据波动补偿项的不同形式,建立GARCH-M族模型;最后结合损失函数进行预测分析,结果表明相比传统时间序列分析模型,在不同分布下的GARCH-M族模型提高了短期用户负荷预测准确度。
关键词
时间序列分析法
短期用户负荷预测
自回归条件异方差(
arch
)效应
G
arch
-M族模型
厚尾效应
损失函数
Keywords
time series analysis
short-term user load forecasting
autoregressive
conditional
heteroskedasticity
(
arch
)effect
generalized autoregressive
conditional
heteroskedasticity
-in-mean(G
arch
-M)family
model
fat tail effect
loss function
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于自回归条件异方差转换指标的非线性损伤识别
被引量：
3
3
作者
郭惠勇
王志华
李正良
机构
重庆大学山地城镇建设与新技术教育部重点试验室
重庆大学土木工程学院
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期459-466,517,F0002,共10页
基金
国家自然科学基金(51578094,51468058)。
文摘
为了解决时域非线性损伤的识别问题,基于自回归条件异方差(ARCH)模型的基本理论给出了ARCH模型建模的定阶方法及模型参数估计的极大似然估计法;分析了结构非线性损伤的特性,提出了基于ARCH模型的非线性损伤识别原理;考虑到基于自由度的损伤指标难于判断损伤位置,故提出了一种自回归条件异方差转换指标;在测量误差和模型误差的影响下,使用3层框架结构的非线性损伤试验来验证该损伤指标的有效性.试验结果表明:非线性间隙距离为0.05 mm和0.10 mm时,损伤位置第3层的自回归条件异方差转换指标值比传统的倒谱测距转化指标值高21.7%以上;当非线性间隙距离为0.20 mm时,第3层的自回归条件异方差转换指标值比倒谱测距转化指标值高3.7%.
关键词
损伤识别
arch
模型
非线性
加速度响应
极大似然估计
Keywords
damage identification
autoregressive
conditional
heteroskedasticity
(
arch
)
model
nonlinear
acceleration response
maximum likelihood estimation
分类号
TB123 [理学—工程力学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于QPSO的上证指数ARCH模型
梅娟
孙俊
须文波
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测
王晨
叶江明
何嘉弘
《电力工程技术》
北大核心
2022
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于自回归条件异方差转换指标的非线性损伤识别
郭惠勇
王志华
李正良
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
3
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职称材料
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