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基于MWSVR和ARMA混合模型的流量预测 被引量:3
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作者 林青 戴慧珺 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期130-134,139,共6页
为解决越来越严重的网络拥塞问题,规避恶意网络攻击,提出基于Morlet小波支持向量回归(MWSVR)和自回归移动平均(ARMA)混合模型的流量预测方法。针对较短时间尺度的网络流量,将Morlet小波构造为支持向量回归方法的核,得到MWSVR模型。流量... 为解决越来越严重的网络拥塞问题,规避恶意网络攻击,提出基于Morlet小波支持向量回归(MWSVR)和自回归移动平均(ARMA)混合模型的流量预测方法。针对较短时间尺度的网络流量,将Morlet小波构造为支持向量回归方法的核,得到MWSVR模型。流量经小波分解成近似和细节2个部分,使用混合模型中的MWSVR和传统的线性模型ARMA分别预测网络流量的近似部分和细节部分,合成各分量值作为预测结果。与单一的ARMA与MWSVR模型预测结果分别进行比较,结果证明,该混合模型能够较准确地拟合网络中的流量。 展开更多
关键词 流量预测 MORLET小波 支持向量回归 自回归移动平均 均方误差
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基于Nios的聚类向量ARMA轴温探测器——列车轴温探测系统的信号处理
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作者 徐安明 诸昌钤 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2005年第12期218-220,共3页
阐述了在向量ARMA(Auto-RegressiveMoving Average,自回归滑动平均)模型中的聚类算法,介绍了使用A ltera DSP Builder和SOPC Builder实现聚类向量自回归滑动平均的卡尔曼最优平滑滤波器的设计方法,给出了聚类向量ARMA卡尔曼最优平滑滤... 阐述了在向量ARMA(Auto-RegressiveMoving Average,自回归滑动平均)模型中的聚类算法,介绍了使用A ltera DSP Builder和SOPC Builder实现聚类向量自回归滑动平均的卡尔曼最优平滑滤波器的设计方法,给出了聚类向量ARMA卡尔曼最优平滑滤波器的设计框图,比较了32阶FIR(Finite Impulse Response,有限冲击响应)滤波器与聚类向量ARMA卡尔曼最优平滑滤波器的滤波效果,同时还利用16阶D IT-FFT(时间抽取快速Fourier变换)展示了深埋于噪声中的信号功率点。这些功能又是靠A ltera的N ios嵌入式设计平台实现的。 展开更多
关键词 向量arma 聚类 FFT NIOS 卡尔曼最优平滑滤波器
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ARMA-GM combined forewarning model for the quality control
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作者 WangXingyuan YangXu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第1期224-227,共4页
Three forecasting models are set up: the auto\|regressive moving average model, the grey forecasting model for the rate of qualified products P t, and the grey forecasting model for time intervals of the quality cata... Three forecasting models are set up: the auto\|regressive moving average model, the grey forecasting model for the rate of qualified products P t, and the grey forecasting model for time intervals of the quality catastrophes. Then a combined forewarning system for the quality of products is established, which contains three models, judgment rules and forewarning state illustration. Finally with an example of the practical production, this modeling system is proved fairly effective. 展开更多
关键词 auto-regressive moving average model (arma) grey system model (GM) combined forewarning model quality control.
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基于概率测度变换的风速时间序列建模方法 被引量:16
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作者 张宏宇 印永华 +2 位作者 申洪 张明 王皓怀 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期7-10,17,共5页
结合中国东北某实际风电场多年测风数据,分析风电场风速的统计特性,得出多年月内同一时刻风速同样服从Weibull分布。通过概率测度变换衔接实际风速序列与回归分析模型时间序列,基于自回归滑动平均(ARMA)模型,建立单一风电场风速时间序... 结合中国东北某实际风电场多年测风数据,分析风电场风速的统计特性,得出多年月内同一时刻风速同样服从Weibull分布。通过概率测度变换衔接实际风速序列与回归分析模型时间序列,基于自回归滑动平均(ARMA)模型,建立单一风电场风速时间序列模型;基于向量自回归(VAR)模型,给出了不同风电场间风速相关性考虑方法,分别给出了模拟风速时间序列的模型及参数。通过对比得知,实际风电场风速数据与模拟得到的风速时间序列具有较好的一致性,基于概率测度变换构建模拟风速时间序列是可行、有效的。 展开更多
关键词 风速时间序列 测度变换 自回归滑动平均(arma) 向量自回归(VAR) 相关性
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基于FHNN相似日聚类自适应权重的短期电力负荷组合预测 被引量:42
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作者 牛东晓 魏亚楠 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期54-57,共4页
提出一种有效的组合预测新模型进行电力负荷短期预测。不同预测模型在不同情况下的预测结果和精度有所变化,因此组合预测模型的权重应随着预测情景的变化而变化。文中将原始负荷数据分为训练集、验证集和测试集3类,并选择4种单一预测模... 提出一种有效的组合预测新模型进行电力负荷短期预测。不同预测模型在不同情况下的预测结果和精度有所变化,因此组合预测模型的权重应随着预测情景的变化而变化。文中将原始负荷数据分为训练集、验证集和测试集3类,并选择4种单一预测模型,即自回归滑动平均(ARMA)模型、广义自回归条件异方差(GARCH)模型、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分别进行模型预测。对于需要预测的负荷,根据历史数据,将一年的数据先按照季度分类,再分别按照月、日、小时,利用模糊神经网络(FHNN)将其聚类。根据不同单一预测模型在不同情景下的误差计算出组合权重,从而获得组合预测模型。算例分析验证了所提出的组合预测模型的有效性和精确性。 展开更多
关键词 负荷预测 组合预测 自回归滑动平均模型 广义自回归条件异方差模型 人工神经网络 支持向量机 模糊神经网络 相似日
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基于时间序列模型的航班运行风险短期预测 被引量:6
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作者 王岩韬 陈冠铭 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期33-38,共6页
针对国内航班运行风险预测技术匮乏的现状,采用移动平均自回归(ARMA)方法,构建航班日运行风险的单变量预测模型;采用向量自回归(VAR)方法,构建航班日运行风险的多变量预测模型;经稳定性检验后,对比2种方法的短期预测效果,发现使用ARMA... 针对国内航班运行风险预测技术匮乏的现状,采用移动平均自回归(ARMA)方法,构建航班日运行风险的单变量预测模型;采用向量自回归(VAR)方法,构建航班日运行风险的多变量预测模型;经稳定性检验后,对比2种方法的短期预测效果,发现使用ARMA的单变量预测模型,未来第3天预测精度达到80.76%,可用预测周期为1~3天;而VAR多变量预测模型计算出未来第1天预测精度可高达92%,第7天预测精度仍达到80.64%,适用预测周期为1~7天。结果表明:基于ARMA和VAR的时间序列模型可用于航班运行风险的短期预测,而VAR模型精度更好,更加符合实际需求。 展开更多
关键词 航班运行风险 短期预测 时间序列模型 向量自回归(VAR)模型 移动平均自回归(arma)模型
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