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题名基于多元时间序列的煤矿粉尘浓度预测方法
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作者
邓勤
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机构
煤矿灾害防控全国重点实验室
中煤科工集团重庆研究院有限公司
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出处
《矿业安全与环保》
北大核心
2024年第6期35-41,53,共8页
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基金
重庆市自然科学基金项目(CSTB2023NSCQ-MSX0736)
国家重点研发计划项目(2023YFC2509305)
中煤科工集团重庆研究院自立重点专项项目(2023ZDZX01)。
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文摘
为了提高矿井粉尘浓度预测精度,针对煤矿粉尘浓度数据的时序特征,提出了一种基于多元时间序列分析的煤矿粉尘浓度预测方法。采用变分模态分解(VMD)将粉尘浓度时序信号分解为趋势、周期和随机波动3个维度;分别利用灰色模型(GM(1,1))、霍尔特-温特斯(Holt-Winters)三次指数平滑法及自回归移动平均(ARMA(p,q))模型对各维度进行预测,并将预测结果进行融合生成最终预测值。利用现有矿井监测数据对提出的粉尘浓度预测方法进行了验证。实验结果表明,基于多元时间序列的煤矿粉尘浓度预测方法的平均绝对误差(MAE)为0.0094,均方误差(MSE)为0.0001,均方根误差(RMSE)为0.0104,最大相对误差为0.48%。将基于多元时间序列的煤矿粉尘浓度预测方法与经典单一或复合方法进行比较,其在MSE、RMSE及最大相对误差等关键指标方面均优于经典方法,验证了该方法的有效性。
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关键词
粉尘浓度预测
时序数据
变分模态分解
灰色模型
霍尔特-温特斯三次指数平滑法
自回归移动平均模型
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Keywords
dust concentration prediction
time series data
variational mode decomposition
gray prediction model
holt-Winters triple exponential smoothing method
autoregressive moving average model
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分类号
TD714
[矿业工程—矿井通风与安全]
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题名我国食用植物油供给现状分析及未来发展战略研究
被引量：19
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作者
张洋
严茂林
葛玮玮
陈畅
张志丹
田恬
吴成亮
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机构
北京林业大学经济管理学院
国家林业和草原局管理干部学院
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出处
《中国油脂》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1-8,共8页
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基金
国家自然科学基金面上项目(71573019)
农业农村部财政经费项目“中国食物与营养发展战略研究”资助(JGHX202008)。
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文摘
近年来,伴随着我国食用植物油自给率的持续走低,提高我国本土食用植物油料的供给、保障国家食用油安全上升为国家战略。通过梳理前人研究和官方信息,整理出2000—2019年我国传统八大食用植物油料的产量数据,并结合相关研究计算得出对应历年食用植物油本土供应量,同时建立Holt双参数线性指数平滑模型对我国本土食用植物油料和油脂的总供给进行预测,结合国家食用植物油发展规划,进一步分析当前制约我国食用植物油发展的因素,并提出针对性建议,以期为国家制定食用植物油料油脂发展规划,提高我国食用油自给率提供数据参考和技术支持。
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关键词
食用植物油料
食用植物油
发展战略
holt双参数线性指数平滑模型
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Keywords
edible vegetable oilseeds
edible vegetable oil
development strategy
holt two parameters linear exponential smoothing model
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分类号
TS225.1
[轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
F426.82
[经济管理—产业经济]
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题名云南省总人口预测模型的比较研究
被引量：3
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作者
郭靖
张银香
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机构
云南师范大学数学学院
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出处
《楚雄师范学院学报》
2021年第3期8-15,共8页
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文摘
本文以1973~2018年云南省总人口为例,分别建立Holt两参数指数平滑模型、ARIMA模型和三次多项式模型,利用最小AIC准则从ARIMA模型中选出了ARIMA(4,3,1)模型,与Holt两参数指数平滑模型和三次多项式模型做比较。通过模型预测值的平均误差率和残差的波动幅度的比较后,发现ARIMA(4,3,1)模型的拟合精度较高,适合用来预测短期的总人口数。基于此分析对云南省总人口进行了8期数的预测,发现云南省总人口数量呈现不断增加的趋势,但总人口数增长速率下降,总人口数量趋向饱和状态。
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关键词
ARIMA模型(Autoregressive
integrated
moving
average
model)
holt两参数指数平滑模型
三次多项式模型
人口预测
模型比较
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Keywords
ARIMA model
holt two-parameter exponential smoothing model
cubic polynomial model
population forecasting
model comparison
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分类号
C924.257.4
[社会学—人口学]
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题名基于趋势拟合法、平滑法和ARIMA模型的流量预测
被引量：1
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作者
马政达
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机构
中国联通研究院
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出处
《邮电设计技术》
2023年第7期59-64,共6页
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文摘
以OLT上联口的下行流量为研究对象,分别使用趋势拟合法、平滑法和ARIMA模型建模并进行流量预测。其中趋势拟合法选择了典型的线性拟合,平滑法使用了平均移动法和Holt两参数指数平滑模型,ARIMA则选择了ARIMA(0,1,1)模型进行建模分析。对4种模型的绝对百分比误差(MAPE)进行了对比,结果表明ARIMA模型和Holt两参数指数平滑模型预测精度相似,都取得了良好的预测效果,适合用于OLT上联口流量预测,而线性回归和平均移动法预测结果较差,不适合做精度要求较高的流量预测。
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关键词
网络流量预测
ARIMA模型
指数平滑法
holt两参数指数平滑模型
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Keywords
Network traffic prediction
ARIMA model
exponential smoothing method
holt two-parameter exponential smoothing model
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分类号
TN919.5
[电子电信—通信与信息系统]
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