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基于ARIMA-LSTM的矿区地表沉降预测方法 被引量:3
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作者 王磊 马驰骋 +1 位作者 齐俊艳 袁瑞甫 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期98-105,共8页
煤矿开采安全问题尤其是采空区地表沉降现象会对人员安全及工程安全造成威胁,研究合适的矿区地表沉降预测方法具有很大意义。矿区地表沉降影响因素复杂,单一的深度学习模型对矿区地表沉降数据拟合效果差且现有的地表沉降预测研究多是单... 煤矿开采安全问题尤其是采空区地表沉降现象会对人员安全及工程安全造成威胁,研究合适的矿区地表沉降预测方法具有很大意义。矿区地表沉降影响因素复杂,单一的深度学习模型对矿区地表沉降数据拟合效果差且现有的地表沉降预测研究多是单独进行概率预测或考虑时序特性进行点预测,难以在考虑数据的时序特征的同时对其随机性进行定量描述。针对此问题,在对数据本身性质进行观察分析后选择差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型进行时序特征的概率预测,结合长短时记忆(LSTM)网络模型来学习复杂的且具有长期依赖性的非线性时序特征。提出基于ARIMA-LSTM的地表沉降预测模型,利用ARIMA模型对数据的时序线性部分进行预测,并将ARIMA模型预测的残差数据辅助LSTM模型训练,在考虑时序特征的同时对数据的随机性进行描述。研究结果表明,相较于单独采用ARIMA或LSTM模型,该方法具有更高的预测精度(MSE为0.262 87,MAE为0.408 15,RMSE为0.512 71)。进一步的对比结果显示,预测结果与雷达卫星影像数据(经SBAS-INSAR处理后)趋势一致,证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 煤矿采空区 地表沉降预测 时序概率预测 差分整合移动平均自回归 长短时记忆网络
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基于SARIMA-SVM模型的季节性PM_(2.5)浓度预测
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作者 宋英华 徐亚安 张远进 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期51-59,共9页
空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARI... 空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARIMA-SVM)融合模型。该融合模型为串联型融合模型,将数据拆分为线性部分与非线性部分。SARIMA模型在差分自回归滑动平均(ARIMA)模型的基础上增加了季节性因素提取参数,能有效分析PM_(2.5)浓度数据的季节性规律变化趋势,较好地预测数据未来的线性变化趋势。结合SVM模型对预测数据的残差序列进行优化,利用滑动步长预测法确定残差序列的最优预测步长,通过网格搜索确定最优模型参数,实现对PM_(2.5)浓度数据的长期预测,同时提高整体预测精度。通过对武汉市近5年的PM_(2.5)浓度监测数据进行分析,结果表明该融合模型的预测准确率相较于单一模型有很大提升,在相同的实验环境下比单一的ARIMA、Auto ARIMA、SARIMA模型分别提升了99%、99%、98%,稳定性也更好,为PM_(2.5)浓度预测研究提供了新的思路。 展开更多
关键词 季节性差分自回归滑动平均 支持向量机 融合模型 PM_(2.5)浓度 季节性预测
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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
3
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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基于ARIMA-TCN混合模型的高速铁路时间同步方法 被引量:1
4
作者 陈永 詹芝贤 张薇 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期90-100,共11页
列控系统作为高速铁路的核心系统,保持其系统的时间同步对于行车安全至关重要。针对现有时间同步方法易受时变上下行传输时延、随机时钟跳变等影响,导致主从时钟偏移估计不准确的问题,提出一种基于差分自回归移动平均-时域卷积神经网络(... 列控系统作为高速铁路的核心系统,保持其系统的时间同步对于行车安全至关重要。针对现有时间同步方法易受时变上下行传输时延、随机时钟跳变等影响,导致主从时钟偏移估计不准确的问题,提出一种基于差分自回归移动平均-时域卷积神经网络(ARIMA-TCN)混合模型的高速铁路时间同步方法。首先,根据上下行链路传输速率的不对称比,建立高速铁路时钟的数学理论和实际观测模型。然后,使用拉依达准则识别处理跳变异常值,完成实际时间序列的预处理。再次,使用ARIMA模型平滑时间序列中不确定时延带来的噪声抖动,获得平稳的时间序列。最后,通过提出的注意力增强TCN模型进行预测补偿,完成时钟偏移的补偿校正。通过实验仿真,得到基站区间内位置、基站间距以及车速对高速铁路时间同步的影响性分析。实验结果表明:与对比方法相比,所提方法补偿后的均方根误差较最小二乘法减少了75%、较最大似然估计方法误差减少了44.4%,较BP神经网络方法误差减少了16.7%,验证所提方法具有更低的同步误差和更高的同步精度。 展开更多
关键词 时间同步 精确时钟协议 差分自回归移动平均模型 注意力增强时域卷积网络 时间补偿
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基于SARIMA和SVR组合模型的转向架系统寿命评估 被引量:4
5
作者 师蔚 范乔 +2 位作者 杨洋 胡定玉 廖爱华 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第1期157-163,共7页
随着地铁运营时间和里程的增加,地铁车辆逐渐接近其理论寿命,为确保车辆运行安全性,需对其重要子系统进行健康状态及剩余寿命评估。文中选取车辆转向架系统作为研究对象,提出了一种基于协方差优选法的季节性回归移动平均(SARIMA)和支持... 随着地铁运营时间和里程的增加,地铁车辆逐渐接近其理论寿命,为确保车辆运行安全性,需对其重要子系统进行健康状态及剩余寿命评估。文中选取车辆转向架系统作为研究对象,提出了一种基于协方差优选法的季节性回归移动平均(SARIMA)和支持向量回归(SVR)的组合模型对转向架寿命进行评估。首先,将车辆转向架系统历史故障率转化为健康指数,然后基于协方差优选法将SARIMA和SVR进行赋权组合,根据转向架系统历史健康指数进行预测,最后建立历史和预测的健康指数与运行时间的数学模型,分析得到转向架系统的剩余寿命。以某地铁车辆转向架系统为例进行算例分析及验证,结果表明组合模型可更准确地预测其健康状态,为有关维修部门开展维修维护策略提供理论依据,估计得出其剩余寿命,为车辆寿命后期退役及延寿决策提供理论数据分析支撑。 展开更多
关键词 转向架系统 寿命预测 季节性回归移动平均和支持向量回归(Sarima和SVR) 组合模型 协方差优选法
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基于CNN-LSTM-ARIMA的超短期风速预测 被引量:2
6
作者 王世明 张少童 娄嘉奕 《新能源进展》 CSCD 北大核心 2024年第6期688-695,共8页
提升风速预测的精准度对于实时调整电力系统的管理策略及增强风电市场的竞争实力有着关键作用。提出一种基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和自回归集成移动平均(ARIMA)模型的超短期风速预测方法,通过CNN卷积层捕捉时间序列... 提升风速预测的精准度对于实时调整电力系统的管理策略及增强风电市场的竞争实力有着关键作用。提出一种基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和自回归集成移动平均(ARIMA)模型的超短期风速预测方法,通过CNN卷积层捕捉时间序列数据中的模式和局部特征,利用LSTM模型对提取的特征进行学习训练,基于CNN-LSTM组合架构模型,预测未来风速并对比实际数据获得残差值,最终利用ARIMA分析历史残差来修正未来的预测误差值,实现对风速的超短期预测。以土耳其某个风电场的实际风速记录为基础,对未来10min的风速进行预测。结果表明,与CNN-LSTM、双层LSTM传统神经网络模型相比,CNN-LSTM-ARIMA模型对风速预测结果的平均绝对误差分别下降了16.40%、26.92%,能显著提高预测精度。 展开更多
关键词 风速预测 卷积神经网络 长短期记忆网络 自回归集成移动平均模型
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基于ARIMA模型的天津地区单中心HPV感染趋势及基因型特征 被引量:3
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作者 李杨 谭桂兰 +4 位作者 李怡 谢晓媛 李姝 吴芳 刘霞 《中国感染控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1249-1257,共9页
目的采用自回归移动平均(ARIMA)模型构建时间序列,分析天津地区单中心人乳头瘤病毒(HPV)感染趋势及基因型特征。方法选择2018年1月-2022年12月某院进行HPV检测的7236例女性患者,比较2018-2022年天津地区HPV感染情况及基因型分布。建立AR... 目的采用自回归移动平均(ARIMA)模型构建时间序列,分析天津地区单中心人乳头瘤病毒(HPV)感染趋势及基因型特征。方法选择2018年1月-2022年12月某院进行HPV检测的7236例女性患者,比较2018-2022年天津地区HPV感染情况及基因型分布。建立ARIMA模型时间序列,分析模型拟合。预测2023年HPV感染数,并与实际发生数进行比较,评价模型的预测效果。结果2018-2022年天津地区HPV感染率为14.41%;HPV感染率在31~40岁年龄段最高,感染率为15.47%。阳性标本中HPV单一型别感染比率最高,占比为73.54%(767/1043),以高危型HPV为主。低危型感染占比最高的是HPV-6型,为2.59%,高危型感染占比最高的是HPV-16型,为16.06%。建立ARIMA模型,确定最佳模型为ARIMA(0,1,2)(0,1,1)12,其AIC值和BIC值分别为3.877、4.005,经白噪声检验Ljung-Box Q=8.828差异无统计学意义(P>0.05)。利用模型预测2023年HPV感染数,实际值、预测值的总体趋势基本保持一致,模型RMSE、MAPE、MAE分别为6.289、34.149、4.706,提示模型的预测效果较好。结论天津地区女性人群中,HPV病毒感染类型以单一高危型感染为主,其中HPV-16型感染率最高。天津地区HPV感染存在季节性,ARIMA模型在HPV感染流行趋势的预测中效果较好,适用于短期预测。 展开更多
关键词 自回归移动平均模型 人乳头瘤病毒 基因型分布 感染趋势 HPV
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基于SARIMAX-SVR的光伏发电功率预测 被引量:8
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作者 周鑫 李燕 +1 位作者 曾永辉 石鹏程 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1-8,共8页
为提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于外生因素及季节性的差分自回归移动平均SARIMAX(seasonal autoregressive integrated moving average with exogenous factors)并结合优化支持向量回归SVR(support vector regression)的光伏发... 为提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于外生因素及季节性的差分自回归移动平均SARIMAX(seasonal autoregressive integrated moving average with exogenous factors)并结合优化支持向量回归SVR(support vector regression)的光伏发电功率预测方法。首先,采用相关性特征法聚类气象条件中关键气象因子,以消除数据冗余并降低ARIMAX模型的复杂性;其次,在ARIMAX模型中引入季节性因素,构建SARIMAX模型来捕捉数据的季节性变化;最后,使用SARIMAX模型的拟合残差其作为SVR模型的输入,进一步拟合数据的非线性。通过仿真算例分析表明,所提方法可显著提高光伏发电功率预测精度。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 差分自回归移动平均 季节性因子 支持向量回归
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基于WPD-ARIMA-GARCH组合模型的酱卤肉制品安全风险区间预测 被引量:3
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作者 尹佳 黄茜 +7 位作者 陈翔 陈晨 陈锂 张涛 徐成 黄亚平 郭鹏程 文红 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期176-184,共9页
针对传统确定性预测不能提供不确定性信息的难题,本研究提出了一种点估计和区间估计组合预测模型,并将其创新性地应用在食品安全风险预警领域。在点估计部分,使用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)对周风险等级序列分解后,... 针对传统确定性预测不能提供不确定性信息的难题,本研究提出了一种点估计和区间估计组合预测模型,并将其创新性地应用在食品安全风险预警领域。在点估计部分,使用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)对周风险等级序列分解后,应用差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型进行预测;在区间估计部分,使用广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedast,GARCH)模型对残差进行预测。本实验将建立的WPD-ARIMA-GARCH组合模型运用于某地区酱卤肉制品的风险预测,结果表明2019年的3月底和7月底该地区的酱卤肉制品安全风险较高,与实际情况相符;同时,该模型在10个不同地区的酱卤肉制品风险预测中,均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为1.626、0.806和20.824;其90%置信区间的预测区间平均宽度和覆盖宽度标准值均为0.024,可以覆盖所有真实值。该模型具有较高的预测精度和较低的误差,能对酱卤肉制品质量安全起到风险防控作用,可为日常食品安全监管提供相应的技术支持。 展开更多
关键词 酱卤肉制品 小波包分解 差分自回归移动平均模型 广义自回归条件异方差模型 区间估计
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基于TVDI结合ARIMA的河南省土壤旱情监测方法 被引量:3
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作者 苏莹莹 卢小平 +4 位作者 肖锋 张向军 李国清 余海坤 王枭轩 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期391-401,522,共12页
针对河南省土壤旱情灾害频发,地面土壤墒情监测站监测面积有限等问题,将气象干旱指数与遥感监测模型相结合对土壤旱情开展预测研究。以2012—2021年间气象资料计算的标准化降水蒸散指数(Standardized precipitation evapotranspiration ... 针对河南省土壤旱情灾害频发,地面土壤墒情监测站监测面积有限等问题,将气象干旱指数与遥感监测模型相结合对土壤旱情开展预测研究。以2012—2021年间气象资料计算的标准化降水蒸散指数(Standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI)为依据,对作物缺水指数(Crop water scarcity index,CWSI)、植被供水指数(Vegetation supply water index,VSWI)、温度植被干旱指数(Temperature vegetation drought index,TVDI)和条件植被温度指数(Vegetation temperature condition index,VTCI) 4个指数的干旱监测效果进行适用性评价,然后分析2012—2021年间河南省的TVDI空间分布规律和变化趋势,最后用ARIMA(Autoregressive integrated moving average)模型预测2022年土壤旱情。结果表明,CWSI、VSWI、VTCI研究结果不符合实际土壤墒情结果,TVDI值与实地历史记录的土壤墒情变化趋势整体一致,总体呈现出河南省西北部、中部、北部随时间变化而呈增大趋势,且ARIMA模型预测的2022年土壤墒情结果效果良好,为河南省的农业生产精准管理提供参考依据。 展开更多
关键词 土壤旱情 温度植被干旱指数 标准化降水蒸散指数 arima模型
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基于CEEMDAN-GMDH-ARIMA的大坝变形预测模型研究 被引量:4
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作者 程小龙 张斌 +1 位作者 刘相杰 刘陶胜 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第1期146-150,共5页
为提高大坝变形预测精度,针对大坝变形数据的复杂性和非线性等特征,基于自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)、数据处理群集法(GMDH)和差分自回归移动平均模型算法(ARIMA)进行大坝变形预测研究。采用CEEMDAN将大坝变形原始数据分... 为提高大坝变形预测精度,针对大坝变形数据的复杂性和非线性等特征,基于自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)、数据处理群集法(GMDH)和差分自回归移动平均模型算法(ARIMA)进行大坝变形预测研究。采用CEEMDAN将大坝变形原始数据分解为高频随机分量、中频周期分量和低频趋势分量,再分别采用GMDH模型、ARIMA模型对高中频分量、低频分量进行预测,建立基于CEEMDAN-GMDH-ARIMA的大坝变形预测模型。以江西上犹江水电站为例,将该模型预测结果与反向传播(BP)、径向基函数(RBF)、GMDH和CEEMDAN-GMDH模型的预测结果进行对比分析。结果表明:CEEMDAN-GMDH-ARIMA模型的均方根误差(E_(RMS))、平均绝对误差(E_(MA))、相关系数(r)分别为0.048 mm、0.035 mm、0.994,均优于BP、RBF、GMDH、CEEMDAN-GMDH模型,模型预测效果最好,能够很好地体现监测点水平位移变化趋势。 展开更多
关键词 自适应噪声完备集成经验模态分解 数据处理群集法 差分自回归移动平均模型算法 大坝 变形预测 江西上犹江水电站
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使用快速傅里叶变换优化周期参数的EMD-FFT-SARIMA光伏发电预测模型 被引量:2
12
作者 熊川羽 廖晓红 +5 位作者 何诗英 陈然 王巍 臧楠 王瀛 肖梦涵 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期117-123,共7页
根据分布式能源工业园区的光伏电力单元特点,对园区光伏发电功率预测模型进行优化,为后续的调度策略提供数据支持。针对经验模式分解(EMD)与季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)相组合的EMD-SARIMA预测模型中,原始数据经过EMD分解得... 根据分布式能源工业园区的光伏电力单元特点,对园区光伏发电功率预测模型进行优化,为后续的调度策略提供数据支持。针对经验模式分解(EMD)与季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)相组合的EMD-SARIMA预测模型中,原始数据经过EMD分解得到的各固有本征模态函数(IMF)分量周期计算问题,提出加入快速傅里叶变换(FFT)的周期计算方法,建立EMD-FFT-SARIMA光伏发电功率预测模型。再将每个IMF对应的预测结果进行叠加重构得到最终的预测结果。通过预测结果的误差计算可以发现,加入FFT环节后均方根误差(RMSE)从120.6 MW下降到19.3 MW,平均绝对误差(MAE)从52.87 MW下降到12.3 MW。 展开更多
关键词 经验模式分解 季节性差分自回归移动平均模型 周期计算 固有本征模态函数信号分量 快速傅里叶变换 光伏发电预测
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挠性陀螺EMD-ARIMA漂移模型设计与应用 被引量:1
13
作者 蔡曜 司玉辉 +3 位作者 王玉琢 黄涛 张亚静 杨晓龙 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3434-3444,共11页
为降低挠性陀螺的漂移率,提高挠性陀螺的精度,基于经验模态分解(EMD)、求和自回归移动平均(ARIMA)2种信号处理工具,提出EMD-ARIMA漂移模型。设计野点剔除算子,避免EMD过程中出现过冲、欠冲问题;对本征模态函数(IMF)辨识进行讨论,制定各... 为降低挠性陀螺的漂移率,提高挠性陀螺的精度,基于经验模态分解(EMD)、求和自回归移动平均(ARIMA)2种信号处理工具,提出EMD-ARIMA漂移模型。设计野点剔除算子,避免EMD过程中出现过冲、欠冲问题;对本征模态函数(IMF)辨识进行讨论,制定各阶IMF的使用原则;设计自适应定阶寻优算子,避免依靠技术人员判读自相关图、偏自相关图进行ARIMA建模,实现对多个信号(或多阶IMF)进行EMD-ARIMA建模的批处理功能。将重构的拟合信号和原始信号进行对比。工程实践表明:最终重构的拟合信号较原始信号漂移率降低了12.8%;Allan方差各项误差源均降低,MAPE为3.6×10^(-3),RMSE为5.1×10^(-3),残差趋于白噪声;漂移模型在挠性陀螺漂移建模中,具有同路重复性、两路一致性、不同个体通用性。 展开更多
关键词 挠性陀螺 求和自回归移动平均模型 经验模态分解 野点剔除算子 自适应定阶寻优算子
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基于GBD数据库分析与预测中国鼻咽癌疾病负担
14
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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考虑碳排放权交易风险的能源运营商-区域综合能源系统联盟混合博弈优化调度
15
作者 刘英培 信明垚 +1 位作者 秦浩然 单泓元 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第6期15-22,49,共9页
随着碳排放权交易市场的不断完善,区域综合能源系统(RIES)在参与碳排放权交易时应充分考虑碳价波动的影响。为此,构建以能源运营商为主体、RIES联盟为从体的混合博弈架构。主体以最大化自身效益为目标制定购售电价策略,从体以供能成本... 随着碳排放权交易市场的不断完善,区域综合能源系统(RIES)在参与碳排放权交易时应充分考虑碳价波动的影响。为此,构建以能源运营商为主体、RIES联盟为从体的混合博弈架构。主体以最大化自身效益为目标制定购售电价策略,从体以供能成本和碳交易成本之和最小为目标进行热能交互,建立RIES联盟合作博弈模型。碳交易成本计及碳排放权价格的不确定性,利用自回归差分移动平均模型及广义自回归条件异方差模型预测调度日的碳价,结合条件风险价值,通过设定不同的风险偏好系数及置信度对碳交易价格波动风险进行量化。基于纳什谈判模型将合作博弈问题拆分成2个子问题,在降低联盟总成本的同时,合理分配RIES联盟的合作收益。通过仿真算例结合遗传算法验证所提策略的有效性,结果表明所提模型可以有效平衡系统的经济性和低碳性,降低碳排放权价格波动风险对调度决策的影响。 展开更多
关键词 区域综合能源系统 碳排放权交易风险 混合博弈 纳什谈判 条件风险价值 自回归差分移动平均模型 广义自回归条件异方差模型 优化调度
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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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基于TTBiGRUA的碳价预测研究
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作者 姚远 李晨硕 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第4期467-477,共11页
碳价格具有非线性、非平稳等复杂特征,其预测颇具挑战性.为了提高预测精度,提出一种结合时变滤波经验模态分解(Time-Varying Filter Empirical Mode Decomposition,TVFEMD)、样本熵(Sample Entropy,SE)、双向门控循环单元(Bidirectional... 碳价格具有非线性、非平稳等复杂特征,其预测颇具挑战性.为了提高预测精度,提出一种结合时变滤波经验模态分解(Time-Varying Filter Empirical Mode Decomposition,TVFEMD)、样本熵(Sample Entropy,SE)、双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)和差分整合移动平均自回归(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)的碳价预测模型TTBiGRUA.首先,通过TVFEMD将碳价格分解为不同频率的模态分量.其次,利用样本熵评估各分量复杂度,并采用K-means算法进行重构.随后,对重构后波动性最强的模态分量运用TVFEMD二次分解,以进一步提取特征并减少模态混叠.根据样本熵划分高频分量和低频分量.高频分量由BiGRU预测,低频分量则由ARIMA预测,最后将分量预测结果叠加得到碳价格最终预测结果.应用广东和湖北碳市场的实际碳价数据,使用5个评价指标和Diebold Mariano(DM)检验评估模型预测的有效性和鲁棒性.结果表明,所提出模型预测精度优于其他基准对比模型. 展开更多
关键词 碳价格预测 二次分解 时变滤波经验模态分解 样本熵 双向门控循环单元 差分整合移动平均自回归
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基于ARIMA-Kalman滤波器数据挖掘模型的油井产量预测 被引量:22
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作者 谷建伟 隋顾磊 +4 位作者 李志涛 刘巍 王依科 张以根 崔文富 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期575-581,共7页
影响水驱开发油田产量的因素众多,针对常规产量预测方法无法考虑时序影响因素的非同步性以及滞后性,应用时间序列分析方法,结合卡尔曼滤波器(Kalman filter),建立考虑因素动态关系的产量ARIMA-Kalman滤波器时间序列模型.根据历史产量数... 影响水驱开发油田产量的因素众多,针对常规产量预测方法无法考虑时序影响因素的非同步性以及滞后性,应用时间序列分析方法,结合卡尔曼滤波器(Kalman filter),建立考虑因素动态关系的产量ARIMA-Kalman滤波器时间序列模型.根据历史产量数据建立时间序列中的产量差分自回归积分移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型;再将ARIMA模型与Kalman滤波器相结合,构建产量预测算法;以实例油田资料开展机器学习和数据挖掘,并采用数据拟合及预测检验评价算法合理性,实现最终产量数据预测.研究结果表明,ARIMA-Kalman滤波器具有高效的时序影响因素的分析能力,能够排除非同步性和滞后性的影响,使识别出的产量时间序列模型具有精准的拟合结果和预测能力.该研究可为油田产量预测提供一种有效方法,为后续的油井开采提供决策和理论依据. 展开更多
关键词 油气田开发工程 时间序列 产量预测 数据挖掘 arima模型 卡尔曼滤波器
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基于小波分析和ARIMA模型的交通流预测方法 被引量:32
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作者 窦慧丽 刘好德 +1 位作者 吴志周 杨晓光 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期486-489,494,共5页
针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;采用综合自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型对交通流进行预测;并对实测交通数... 针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;采用综合自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型对交通流进行预测;并对实测交通数据进行验证分析.结果表明,该方法具有较高的预测精度,可用于交通流的实时动态预测. 展开更多
关键词 交通流预测 小波分析 消噪 综合自回归移动平 均模型
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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
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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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