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基于NAR-ARIMA组合模型的高速公路沥青路面破损状况预测
被引量：
6
1
作者
李海莲
高雅丽
+1 位作者
江晶晶
司金忠
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期307-313,共7页
基于NAR神经网络模型和ARIMA传统时间序列预测模型,对高速公路沥青路面的破损状况进行预测,再分别通过最优加权法和残差优化法对两种预测模型进行组合,得到两种组合模型.对各单一模型和组合模型的精度和稳定性进行了比较分析.实例分析表...
基于NAR神经网络模型和ARIMA传统时间序列预测模型,对高速公路沥青路面的破损状况进行预测,再分别通过最优加权法和残差优化法对两种预测模型进行组合,得到两种组合模型.对各单一模型和组合模型的精度和稳定性进行了比较分析.实例分析表明,组合模型相较于单一模型的精度和稳定性均有所提升,NAR-ARIMA最优加权组合模型预测效果最佳.该组合模型所需样本量较小,且基于时间序列.由于采用历史数据作为影响因素代替指标,该组合模型计算速度快、精度高,适用于日常的预测工作,为后续合理的道路养护决策提供了重要的理论依据.
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关键词
道路工程
路面破损状况预测
ARIMA
模型
nar神经网络模型
沥青路面
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职称材料
基于太白山南坡巴山冷杉NPP动态变化的时间序列模型预测效果对比
被引量：
4
2
作者
陈慕亚
刘康
+1 位作者
张红娟
张越
《植物科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期323-334,共12页
基于收集整理的太白山地区1959-2016年58年间的气象数据及太白山巴山冷杉林(Abies fargesii Franch.forest)的生理参数数据,运用Biome-BGC模型模拟计算并对输出数据进行提取分析,得到太白山南坡巴山冷杉林的多年净初级生产力(NPP)。然...
基于收集整理的太白山地区1959-2016年58年间的气象数据及太白山巴山冷杉林(Abies fargesii Franch.forest)的生理参数数据,运用Biome-BGC模型模拟计算并对输出数据进行提取分析,得到太白山南坡巴山冷杉林的多年净初级生产力(NPP)。然后分别利用自回归求和移动平均模型(ARIMA)、R语言、NAR动态神经网络模型对太白山南坡巴山冷杉林NPP的动态变化进行趋势拟合和短期预测,建立适用于太白山南坡巴山冷杉林NPP的时间序列模型,并应用白噪声检验等相关检验方法对3种模型的预测效果进行评价。结果显示:太白山南坡巴山冷杉林NPP在短期内(2017-2026年)仍保持着波动上升的趋势,可能出现1959年以来的最高值;在对巴山冷杉林未来变化的预测过程中,3种预测模型各有特点,ARIMA模型对太白山南坡巴山冷杉林NPP的预测结果通过了白噪声检验,并给出了在不同置信区间下的可能结果;NAR动态神经网络模型的拟合效果较好,也通过了误差自相关性检验,预测结果较好地模拟了太白山南坡巴山冷杉林NPP在未来一段时期内的变化趋势;R语言在剔除异常数据点后能够运用基础数据较好地对太白山南坡巴山冷杉林NPP动态变化进行模拟,表明预测结果与验证结果相关性达到0.944,误差项的P值远低于0.01。本研究表明3种方法构建的模型在数据拟合中均呈现出较好的效果,预测结果均在可信范围内,在实际预测工作中可根据数据特点选用不同方法。
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关键词
巴山冷杉
净初级生产力(NPP)
自回归求和移动平均
模型
(ARIMA)
nar
动态
神经网络
模型
R语言
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职称材料
题名
基于NAR-ARIMA组合模型的高速公路沥青路面破损状况预测
被引量：
6
1
作者
李海莲
高雅丽
江晶晶
司金忠
机构
兰州交通大学土木工程学院
中铁第六勘察设计院集团有限公司
出处
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期307-313,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51868042)
甘肃省自然科学基金资助项目(20JR10RA229,22JR5RA334)
+1 种基金
甘肃省高等学校创新基金资助项目(2021A-048)
兰州交通大学“百名青年优秀人才培养计划”基金资助项目(2018103).
文摘
基于NAR神经网络模型和ARIMA传统时间序列预测模型,对高速公路沥青路面的破损状况进行预测,再分别通过最优加权法和残差优化法对两种预测模型进行组合,得到两种组合模型.对各单一模型和组合模型的精度和稳定性进行了比较分析.实例分析表明,组合模型相较于单一模型的精度和稳定性均有所提升,NAR-ARIMA最优加权组合模型预测效果最佳.该组合模型所需样本量较小,且基于时间序列.由于采用历史数据作为影响因素代替指标,该组合模型计算速度快、精度高,适用于日常的预测工作,为后续合理的道路养护决策提供了重要的理论依据.
关键词
道路工程
路面破损状况预测
ARIMA
模型
nar神经网络模型
沥青路面
Keywords
road engineering
pavement damage prediction
ARIMA model
nar
neural network model
asphalt pavement
分类号
U416.217 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于太白山南坡巴山冷杉NPP动态变化的时间序列模型预测效果对比
被引量：
4
2
作者
陈慕亚
刘康
张红娟
张越
机构
西北大学城市与环境学院
出处
《植物科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期323-334,共12页
基金
国家林业公益性行业科研专项(201304309)。
文摘
基于收集整理的太白山地区1959-2016年58年间的气象数据及太白山巴山冷杉林(Abies fargesii Franch.forest)的生理参数数据,运用Biome-BGC模型模拟计算并对输出数据进行提取分析,得到太白山南坡巴山冷杉林的多年净初级生产力(NPP)。然后分别利用自回归求和移动平均模型(ARIMA)、R语言、NAR动态神经网络模型对太白山南坡巴山冷杉林NPP的动态变化进行趋势拟合和短期预测,建立适用于太白山南坡巴山冷杉林NPP的时间序列模型,并应用白噪声检验等相关检验方法对3种模型的预测效果进行评价。结果显示:太白山南坡巴山冷杉林NPP在短期内(2017-2026年)仍保持着波动上升的趋势,可能出现1959年以来的最高值;在对巴山冷杉林未来变化的预测过程中,3种预测模型各有特点,ARIMA模型对太白山南坡巴山冷杉林NPP的预测结果通过了白噪声检验,并给出了在不同置信区间下的可能结果;NAR动态神经网络模型的拟合效果较好,也通过了误差自相关性检验,预测结果较好地模拟了太白山南坡巴山冷杉林NPP在未来一段时期内的变化趋势;R语言在剔除异常数据点后能够运用基础数据较好地对太白山南坡巴山冷杉林NPP动态变化进行模拟,表明预测结果与验证结果相关性达到0.944,误差项的P值远低于0.01。本研究表明3种方法构建的模型在数据拟合中均呈现出较好的效果,预测结果均在可信范围内,在实际预测工作中可根据数据特点选用不同方法。
关键词
巴山冷杉
净初级生产力(NPP)
自回归求和移动平均
模型
(ARIMA)
nar
动态
神经网络
模型
R语言
Keywords
Abies fargesii
Net primary productivity
Autoregressive integrated moving average model
nar
dynamic neural network model
R language
分类号
Q948 [生物学—植物学]
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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NAR-ARIMA组合模型的高速公路沥青路面破损状况预测
李海莲
高雅丽
江晶晶
司金忠
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于太白山南坡巴山冷杉NPP动态变化的时间序列模型预测效果对比
陈慕亚
刘康
张红娟
张越
《植物科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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职称材料
已选择
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