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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: 1; 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... 展开更多; 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 Garch-M族模型厚尾效应损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自回归条件异方差-反向传播网络模型的日前边际电价预测被引量：9: 2; 作者余帆沈炯刘西陲《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期63-66,81,共5页; 针对日前电力市场提出了一种基于自回归条件异方差分析的改进神经网络模型。首先利用自回归条件异方差分析得到边际电价序列的条件方差,然后以条件方差作为电价波动风险指标,建立基于历史电价、历史负荷和历史电价条件方差等输入量的自... 展开更多; 关键词电力市场目前边际电价预测自回归条件异方差(arch) 神经网络; 在线阅读下载PDF 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... 展开更多; 关键词损伤识别 arch模型非线性加速度响应极大似然估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

高频金融时间序列研究:回顾与展望被引量：7: 4; 作者徐正国张世英《西北农林科技大学学报（社会科学版）》 2005年第1期62-67,共6页; 高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。论述了迄今国际相关文献中几乎所有关于高频金融时间序列的理论和实证研究成果:高频时间序列的模型化方法、日历效应、"已实现"波动和ACD模型,指出了研究中... 展开更多; 关键词高频金融时间序列 “已实现”波动率异质自回归条件异方差模型(Harch模型) 日历效应自回归条件持续期模型(ACD模型); 在线阅读下载PDF 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: 1; 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 Garch-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(Garch-M)family model fat tail effect loss function; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自回归条件异方差-反向传播网络模型的日前边际电价预测被引量：9: 2; 作者余帆沈炯刘西陲; 机构东南大学能源与环境学院; 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期63-66,81,共5页; 文摘针对日前电力市场提出了一种基于自回归条件异方差分析的改进神经网络模型。首先利用自回归条件异方差分析得到边际电价序列的条件方差,然后以条件方差作为电价波动风险指标,建立基于历史电价、历史负荷和历史电价条件方差等输入量的自回归条件异方差?反向传播网络模型,并利用该模型对美国PJM电力市场的日前边际电价进行了预测。结果表明,引入自回归条件异方差分析可以有效提高传统反向传播网络的预测精度。; 关键词电力市场目前边际电价预测自回归条件异方差(arch) 神经网络; Keywords electricity market day-ahead marginal price： forecasting autoregressive conditional heteroskedasticity （arch） neural network; 分类号 F407.2 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高频金融时间序列研究:回顾与展望被引量：7: 4; 作者徐正国张世英; 机构天津大学管理学院; 出处《西北农林科技大学学报（社会科学版）》 2005年第1期62-67,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(70171001); 文摘高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。论述了迄今国际相关文献中几乎所有关于高频金融时间序列的理论和实证研究成果:高频时间序列的模型化方法、日历效应、"已实现"波动和ACD模型,指出了研究中存在的问题,展望了高频时间序列的研究趋势。; 关键词高频金融时间序列 “已实现”波动率异质自回归条件异方差模型(Harch模型) 日历效应自回归条件持续期模型(ACD模型); Keywords high-frequency financial time series realized volatility heterogeneous autoregressive conditional heteroskedasticity model calendar effects autoregressive conditional duration model; 分类号 F224.0 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	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
2	基于自回归条件异方差-反向传播网络模型的日前边际电价预测	余帆沈炯刘西陲	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	2008	9	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	在线阅读下载PDF 职称材料
4	高频金融时间序列研究:回顾与展望	徐正国张世英	《西北农林科技大学学报（社会科学版）》	2005	7	在线阅读下载PDF 职称材料